Новые уязвимости ПЛК Rockwell грозят атаками на АСУ ТП в стиле Stuxnet

Новые уязвимости ПЛК Rockwell грозят атаками на АСУ ТП в стиле Stuxnet

Новые уязвимости ПЛК Rockwell грозят атаками на АСУ ТП в стиле Stuxnet

Исследователи из Claroty обнаружили в продуктах Rockwell Automation две уязвимости, открывающие возможность для совершения диверсии на объекте критической важности (КИИ). Одна из этих проблем оценена как крайне опасная — в 10 баллов из 10 возможных по шкале CVSS.

По словам авторов находки, найденные уязвимости позволяют незаметно изменить логику контроллеров и нарушить автоматизированные процессы на предприятии. Похожая атака была зафиксирована более десяти лет в Иране; злоумышленники пронесли зараженную флешку на завод по обогащению урана и пытались с помощью сетевого червя Stuxnet остановить центрифуги.

Уязвимость CVE-2022-1161 (10 баллов CVSS) была выявлена в прошивке ПЛК семейства *Logix. С ее помощью автор атаки может привнести изменения в байт-код, не трогая текстовое представление программы, написанной на ST. Доступ к контроллерам потребует аутентификации; обойти это препятствие, по словам Claroty, поможет эксплойт CVE-2021-22681.

 

Вторая уязвимость, CVE-2022-1159 (7,7 балла) объявилась в приложении Studio 5000 Logix Designer, которое компилирует пользовательские программы и передает результат на ПЛК. Эксплойт возможен лишь при наличии админ-доступа к рабочей станции с установленным Designer-софтом и позволяет модифицировать бинарный код, выполняемый в системах управления оборудованием.

Производитель создал специальные анализаторы для выявления скрытых кодов на ПЛК и советует пользователям обновить Studio 5000 до версии 34 или выше, а также прошивки затронутых контроллеров. Для снижения рисков рекомендуется перекомпилировать и загрузить пользовательский программный код (acd) и установить переключатель режимов контроллера в положение Run — либо отслеживать неожиданные изменения и аномальную активность по логам ПЛК и с помощью соответствующей функции Logix Designer.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru