Злой ПЛК: специалисты нашли новый вектор атаки на ОТ-сети

Злой ПЛК: специалисты нашли новый вектор атаки на ОТ-сети

Злой ПЛК: специалисты нашли новый вектор атаки на ОТ-сети

Специалисты по кибербезопасности рассказали о новом векторе кибератаки, в ходе которой программируемые логические контроллеры (ПЛК) используются в качестве точки входа, позволяющей закрепиться на автоматизированных рабочих местах и позже — проникнуть в ОТ-сети.

Этот вектор получил имя “Evil PLC“. Обнаружившие его специалисты компании Claroty отмечают, что проблема затрагивает программное обеспечение для АРМ проектировщиков от таких компаний, как Rockwell Automation, Schneider Electric, GE, B&R, Xinje, OVARRO и Emerson.

ПЛК, само собой, являются критическим компонентов любых промышленных устройств, в задачи которых входит контроль производственного процесса. Особенно это касается критической информационной инфраструктуры (КИИ).

Помимо оркестрации и автоматизации задач, ПЛК способны стартовать и завершать процессы, а также выводить предупреждения. Именно спектр задач ПЛК сделал их лакомым кусочком для киберпреступников, особенно хорошо подготовленных. Можно вспомнить хотя бы PIPEDREAM (INCONTROLLER).

«Уязвимый софт для рабочих станций часто представляет собой своеобразный мостик между ОТ и корпоративными сетями. Если атакующему удаётся использовать уязвимости на АРМ, он может легко проникнуть внутрь сети, двигаться латерально между системами и получать доступ к другим ПЛК», — пишут исследователи из Claroty.

Evil PLC предоставляет условному злоумышленнику возможность взломать рабочую станцию, получить доступ к другим ПЛК в сети и даже вмешаться в логику контроллера. Список затронутых вендоров с идентификаторами уязвимостей выглядит так:

 

«Поскольку ПЛК хранят дополнительные типы данных, используемые софтом для инженеров, возникает интересная ситуация: неиспользуемые данные, хранящиеся в ПЛК, могут быть модифицированы для управления затронутым софтом», — продолжают объяснять специалисты.

«В большинстве случаев уязвимости существуют из-за того, что ПО полностью доверяет данным, выходящим из ПЛК. Следовательно, никаких дополнительных проверок безопасности не предусмотрено».

Сигналы Wi-Fi позволяют определять активность человека за стеной

В конце февраля в топы GitHub Trending неожиданно вырвался проект с открытым исходным кодом RuView, который раньше был известен как Wi-Fi DensePose. На первый взгляд это ещё один эксперимент на стыке ИИ и граничных вычислений, но на деле история куда интереснее и тревожнее.

RuView показывает, что обычные сигналы Wi-Fi можно использовать не только для связи, но и буквально для «чтения» происходящего в помещении.

Система умеет отслеживать движения человека, оценивать позу тела и даже фиксировать дыхание и сердечный ритм, причём без камер, без интернета и, как утверждают разработчики, даже через стены.

С технической точки зрения проект опирается на анализ Channel State Information (CSI) — данных о том, как радиоволны рассеиваются, отражаются и меняются при взаимодействии с телом человека. В отличие от примитивных метрик уровня сигнала, CSI даёт куда более детальную картину: учитываются амплитуда и фаза сигнала по множеству поднесущих. Именно это и позволяет системе замечать микроскопические изменения, возникающие, когда человек двигается, сидит, спит или просто дышит.

По данным Ruvnet, RuView построен на базе академических исследований специалистов Университета Карнеги — Меллона. Для работы системе достаточно сети из 4-6 недорогих узлов на ESP32-S3, а общий бюджет такого комплекта может составлять примерно 54 доллара. Эти сенсоры формируют радиочастотную модель помещения, а ИИ затем анализирует, как человеческое тело меняет картину распространения сигнала.

 

Разработчики заявляют, что платформа обрабатывает данные с частотой до 54 тысяч кадров в секунду благодаря оптимизированной кодовой базе на Rust. Поверх этого работает нейросеть, которая переводит изменения поля Wi-Fi в 17 ключевых точек тела — от головы и локтей до коленей и бёдер. Кроме позы, система, как утверждается, может отслеживать дыхание в диапазоне 6-30 вдохов в минуту и пульс в диапазоне 40-120 ударов в минуту.

На бумаге всё это выглядит как красивая технология для спасателей, медицины и ухода за пожилыми. И действительно, сценарии звучат гуманно: мониторинг состояния человека без камер, поиск людей в задымлённых помещениях, наблюдение за пациентами без носимых датчиков. Но у технологии есть и другая сторона, куда менее комфортная.

Эксперты по кибербезопасности уже предупреждают, что RuView открывает новую категорию рисков: скрытое физическое наблюдение, которое почти невозможно заметить. Сигналы Wi-Fi проходят через мебель, стены и перекрытия, а значит, теоретически злоумышленник может разместить недорогие модули рядом со зданием и анализировать происходящее внутри. В отличие от камер, такой способ не зависит от освещения, дыма или прямой видимости. А поскольку работа идёт на физическом уровне радиосигнала, шифрование вроде WPA3 здесь не помогает.

Отдельная проблема в том, что такая схема практически не оставляет привычных сетевых следов. Если устройство пассивно анализирует радиосреду, администраторам сложно обнаружить его стандартными средствами мониторинга. На этом фоне возникают и юридические вопросы: например, как регулировать технологию, которая не собирает изображения или прямые идентификаторы, но всё равно позволяет следить за человеком в реальном пространстве.

Среди возможных защитных мер специалисты называют рандомизацию CSI на стороне роутеров, хотя пока это скорее исследовательское направление. Более надёжным вариантом считается физическое RF-экранирование: металлические сетки, экранирующие материалы или специальные покрытия для помещений с повышенными требованиями к безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru