Почти две трети атак на промышленность связаны с вредоносным кодом

Почти две трети атак на промышленность связаны с вредоносным кодом

Почти две трети атак на промышленность связаны с вредоносным кодом

Как показала статистика работы центра противодействия кибератакам Solar JSOC ГК «Солар», 60% всех киберинцидентов в промышленности с начала 2024 года связаны с попытками заражения инфраструктур вредоносными программами.

Еще 14% инцидентов связаны с прочим нелегитимным софтом (например, майнерами), а каждый девятый – с эксплуатацией веб-уязвимостей.

ИТ-инфраструктуры промышленных организаций должны располагаться в отдельном контуре, который изолирован от публичного интернета. Однако данное требование выполняется не всех компаниях. В этом случае даже атака обычного шифровальщика на компьютер рядового офисного сотрудника может нанести серьёзный ущерб промышленному сегменту.

В результате в 5% организаций всевозможные зловреды были обнаружены на критически важных узлах, содержащих значимую и конфиденциальную информацию, а также тех, с которых можно получить доступ к технологическим системам.

«Помимо массовых зловредов, хакеры используют для атак на промышленные инфраструктуры специализированный вредоносный софт, который предназначен именно для уничтожения сегментов АСУ ТП. Такие вирусы хорошо известны: Industroyer, Trisis, Nikowiper, Fuxnet и др.

Кроме того, во многих сложных целевых атаках (с которыми чаще других сталкиваются владельцы критической инфраструктуры) вредоносное ПО может быть лишь одним из нескольких инструментов для продвижения злоумышленника по сети. Поэтому факт блокировки вредоноса не обязательно означает устранение угрозы», — уточнил директор центра противодействия кибератакам Solar JSOC Владимир Дрюков.

Еще 14% подтвержденных инцидентов в промышленных сетях связано с использованием нелегитимного ПО. Такой сценарий необходимо отслеживать, чтобы выявить в сети компании различный инструментарий, которым могут пользоваться злоумышленники. К последнему может относиться пиратский софт, запрещенные в организации программы, майнеры криптовалют.

Именно майнеры сервис мониторинга Solar JSOC фиксировал в промышленных сетях чаще всего. Это связали с тем, что инфраструктуры предприятий, с одной стороны, имеют сложную географически распределенную сеть, которую крайне сложно полностью контролировать. С другой, вычислительных мощностей на таких предприятиях достаточно для майнинга.

Среди хакерских утилит, которые были обнаружены мониторингом, также можно отметить средства удаленного доступа (RAT), с помощью которых на компьютере жертвы можно выполнять разные команды. Еще в нескольких инцидентах был зафиксирован запуск TOR.

Закрывает ТОП-3 угроз в промышленности эксплуатация уязвимостей. На эту категорию пришлось 11% подтвержденных инцидентов. Часто сегменты АСУ ТП имеют веб-интерфейс, доступный из интернета, и злоумышленники могут пытаться эксплуатировать уязвимости в нем. В практике центра исследования киберугроз Solar 4RAYS недавно был такой случай: группировка Lifting Zmiy использовала изъяны в безопасности доступного из интернета промышленного оборудования для размещения серверов управления вредоносами.

Нейросеть для ЖКХ научилась материться в первый месяц обучения

Разработчикам отечественного голосового помощника для сферы ЖКХ пришлось «переучивать» систему после того, как в процессе обучения бот освоил ненормативную лексику. Этот случай наглядно показал, насколько критично качество данных, на которых обучаются нейросети.

О возникшей проблеме рассказал ТАСС президент Национального объединения организаций в сфере технологий информационного моделирования (НОТИМ) Михаил Викторов на Сибирском строительном форуме, который проходит в Новосибирске.

«Приведу забавный случай: нейросеть учится, и буквально уже в первый месяц разработчики обнаружили такую коллизию — нейросеть научилась мату. Как говорится, с кем поведёшься, от того и наберёшься. Эту проблему, конечно, пришлось устранять. Но это в том числе показатель активного взаимодействия с нашими гражданами», — рассказал Михаил Викторов.

При этом, по его словам, внедрение ботов позволило сократить число операторов кол-центров в 5–6 раз без потери качества обслуживания. Нейросетевые инструменты способны обрабатывать до 90% входящих обращений.

Уровень удовлетворённости качеством обслуживания, по оценке Викторова, составляет около 80%. Передавать звонки операторам целесообразно лишь в экстренных случаях — например, при аварийных ситуациях.

Эксперты ранее отмечали, что именно данные, на которых обучается ИИ, являются ключевой причиной появления некорректных или предвзятых ответов нейросетевых инструментов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru