Все фреймворки для APT-атак на изолированные сети АСУ ТП используют USB

Все фреймворки для APT-атак на изолированные сети АСУ ТП используют USB

Все фреймворки для APT-атак на изолированные сети АСУ ТП используют USB

Эксперты ESET изучили 17 наборов вредоносных компонентов, которые APT-группы применяли для атак на физически изолированные системы SCADA и АСУ ТП. Как оказалось, все эти фреймворки заточены под Windows, а для вывода данных из закрытой сети используют USB-накопители.

Изоляция SCADA, АСУ ТП или ОТ-инфраструктуры от корпоративной среды и интернета — традиционная мера защиты объектов КИИ от киберугроз. Однако «воздушная прослойка» никогда не обеспечивала полной безопасности, хотя и усложняла взлом критически важных систем.

Связь с изолированной сетью обычно осуществляется с помощью физического устройства — USB-флешки или внешнего жесткого диска. Как оказалось, авторы шпионских атак на КИИ на протяжении15 лет использовали именно этот вектор для проникновения в интересующие их закрытые системы.

Проведенное в ESET исследование показало, что не менее 75% фреймворков для атак на изолированные сети полагаются на вредоносный файл LNK (вспомним Stuxnet) либо AutoRun, записанный на флешку. Зловред при этом может использоваться не только для компрометации целевой системы, но и для дальнейшего продвижения по закрытой сети.

Основным отличительным признаком инструментов атаки, изученных в ESET, является способ заражения USB-накопителя, поэтому эксперты условно разделили фреймворки на две группы — работающие в системе, обеспечивающей связь с изолированной сетью, и работающие офлайн. Первые после установки развертывают вредоносный компонент, который отслеживает подключение флешки и автоматом внедряет в нее код для взлома системы, отделенной «воздушным зазором».

 

Офлайн-фреймворки (Brutal Kangaroo, USBThief, ProjectSauron) предполагают использование заранее подготовленной флешки, способной обеспечить автору атаки бэкдор.

 

Большинство изученных инструментов обеспечивает атакующему одностороннюю связь с целевой системой — для вывода данных. Наиболее продвинутые фреймворки могут поддерживать и обратную связь (на рисунках показано желтыми стрелками).

Некоторые фреймворки, рассмотренные в ESET (полный список см. в полнотекстовом PDF-отчете):

По данным «Лаборатории Касперского», в настоящее время вредоносные USB-устройства — вторая по значимости киберугроза для АСУ ТП (после атак из интернета). Эксперты также отметили растущий интерес APT-групп к таким объектам: раньше они ежегодно фиксировали в этой сфере единичные целевые атаки, теперь счет идет на десятки.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru