Раскрыты детали уязвимостей в контроллерах Wago и счетчиках Schneider

Раскрыты детали уязвимостей в контроллерах Wago и счетчиках Schneider

Раскрыты детали уязвимостей в контроллерах Wago и счетчиках Schneider

Компания Forescout Technologies опубликовала очередной отчет об уязвимостях устройств, используемых в промышленном производстве. В документе разобраны две проблемы контроллеров Wago 750 и опасная дыра в продуктах Schneider Electric ION и PowerLogic.

Согласно Forescout, уязвимостям CVE-2023-1619 и CVE-2023-1620 подвержены Wago 750, использующие среду выполнения Codesys v2. Обе проблемы позволяют после аутентификации вызвать отказ в обслуживании (DoS); степень опасности угрозы в обоих случаях оценена в 4,9 балла CVSS.

Причиной появления CVE-2023-1619 является некорректная реализация парсера протоколов, CVE-2023-1620 — отсутствие таймаута сессии. Эксплойт осуществляется отправкой вредоносного пакета или запроса после выхода из аккаунта; для возврата устройства в рабочее состояние его придется перезапустить вручную.

Уязвимость CVE-2022-46680 в продуктах Schneider линеек ION и PowerLogic более опасна: производитель дал ей 8,8 балла, аналитики из NIST — 9,8 балла из 10 возможных по шкале CVSS. Проблема вызвана небезопасной реализацией протокола передачи данных в электросчетчиках: все их сообщения содержат ID пользователя и пароль, притом открытым текстом.

Успешный эксплойт грозит раскрытием конфиденциальной информации, DoS и подменой данных в тех случаях, когда у автора атаки есть возможность пассивно перехватывать трафик. Уязвимость была найдена в июне прошлого года, однако с публикацией по просьбе Schneider пришлось повременить; обновление прошивки (Version 4.0.0) уже год как доступно (PDF).

Контроллеры Wago и счетчики Schneider по идее не должны присутствовать в Сети. Поиск через Shodan, проведенный Forescout в конце апреля, выявил порядка 2-4 тыс. потенциально уязвимых устройств, доступных из интернета — по HTTP (Wago) или Telnet (Schneider).

Несколько месяцев назад в ПЛК Wago были закрыты две уязвимости, грозящие полной компрометацией системы. Критические уязвимости в контроллерах вендора также объявлялись и ранее — например, в 2021 году.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru