Бреши в инженерных утилитах Mitsubishi Electric опасны для техпроцесса

Бреши в инженерных утилитах Mitsubishi Electric опасны для техпроцесса

Бреши в инженерных утилитах Mitsubishi Electric опасны для техпроцесса

Специалисты компании Positive Technologies обнаружили семь уязвимостей в софте для промышленных контроллеров от Mitsubishi Electric. В случае успешной эксплуатации неавторизованные злоумышленники могут получить доступ к ПЛК MELSEC серий iQ-R/F/L и серверному модулю OPC UA серии MELSEC iQ-R.

Инженерный софт GX Works3 имеет ключевое значение при создания проекта ПЛК для техпроцесса и внесения изменений в процессе эксплуатации. Вместе с утилитой MX OPC UA Module Configurator-R он используется для программирования ПЛК Mitsubishi Electric, настройки их параметров и т. п.

Из семи уязвимостей (PDF) самая опасная получила идентификатор CVE-2022-29830 и 9,1 балла по шкале CVSS 3.1. С её помощью атакующие могут получить доступ ко всей информации о проекте. В результате страдает не только конфиденциальность, но и целостность файлов проекта, которые злоумышленник может просто подменить.

Вторая брешь — CVE-2022-25164 — получила уже 8,6 балла. Она может привести к извлечению пароля для подключения к ПЛК.

Далее эксперты Positive Technologies указывают на связку из пяти уязвимостей: CVE-2022-29825 (5,6 балла по CVSS), CVE-2022-29826 (6,8), CVE-2022-29827 (6,8), CVE-2022-29828 (6,8), CVE-2022-29829 (6,8). Эти проблемы опасны тем, что могут привести к раскрытию конфиденциальной информации.

Специалисты советуют следовать рекомендациям (PDF) Mitsubishi Electric для минимизации рисков, связанных с эксплуатацией описанных уязвимостей.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru