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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru