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».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru