Pwn2Own принёс хакерам $400 тыс. за 0-day эксплойты для атак на АСУ ТП

Pwn2Own принёс хакерам $400 тыс. за 0-day эксплойты для атак на АСУ ТП

Pwn2Own принёс хакерам $400 тыс. за 0-day эксплойты для атак на АСУ ТП

Знаменитый конкурс для хакеров Pwn2Own, проходивший в этом году в Майами, принёс участникам 400 тысяч долларов за разработку и демонстрацию 26 эксплойтов, которые потенциально могут использоваться в атаках на продукты АСУ ТП и SCADA.

В ходе исследований специалисты пытались атаковать целый спектр категорий: командный сервер, сервер OPC UA, шлюз к данным и человеко-машинный интерфейс (Human-Machine Interface, HMI).

«Всем ещё раз огромное спасибо, что приняли участие в Pwn2Own. Также выражаем благодарность вендорам за сотрудничество и за устранение уязвимостей, выявленных специалистами», — объявили организаторы конкурса.

К слову, вендорам дали 120 дней на выпуск патчей, по истечении которых представители Trend Micro Zero Day Initiative (ZDI) раскроют технические подробности обнаруженных багов.

Победителями конкурса стали Даан Кёпер (@daankeuper) и Таис Алкемейд (@xnyhps) из Computest Sector 7 (@sector7_nl). В первый день они заработали 20 тысяч долларов после того, как выполнили код на сервере SCADA Inductive Automation Ignition с помощью бреши в процессе аутентификации.

Позже в этот же день они получили ещё $20 тыс. за уязвимость бесконтрольного поиска пути, которая привела к удалённому выполнению кода в софте AVEVA Edge HMI / SCADA. Второй день отметился для Computest Sector 7 успешной DoS-атакой на демосервер Unified Automation C++ (заработали $5000).

После этого команде удалось обойти проверку доверенных приложений в OPC Foundation OPC UA .NET, что принесло ей $40 000. Таким образом, Computest Sector 7 заняла первую строчку, за ней идёт Incite Team, а замыкает тройку лидеров Claroty Research.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru