Уязвимость расходомеров ABB грозила диверсией в стиле Colonial Pipeline

Уязвимость расходомеров ABB грозила диверсией в стиле Colonial Pipeline

Уязвимость расходомеров ABB грозила диверсией в стиле Colonial Pipeline

Специалисты Claroty опубликовали подробности уязвимости, найденной в реализации TCP-протокола, которую используют приборы и анализаторы бренда Totalflow. Эксплойт позволяет получить root-доступ к устройству и вмешаться в автоматизированный процесс; прошивки с исправлениями доступны с июля.

Электронные расходомеры и контроллеры ABB широко используются для раздачи газа и нефтепродуктов, в том числе коммунальными службами. Проприетарный протокол Totalflow (TCP/9999) обеспечивает обмен с такими вычислителями, позволяя получать от них данные и корректировать настройки.

Уязвимость CVE-2022-0902, определяемая как обход каталога, была выявлена в механизме импорта-экспорта конфигурационных файлов. Эксплойт требует сетевого доступа к устройству, использующему Totalflow TCP (можно получить брутфорсом), и позволяет считать содержимое теневого файла паролей и добраться до аккаунта суперпользователя. Проблема также открывает возможность для модификации настроек SSH — включения root-доступа по паролю.

Разработанная в Claroty концепция атаки позволяет удаленно и без аутентификации выполнить произвольный код с привилегиями суперпользователя. Захват контроля над подобной системой, по словам экспертов, грозит нарушением рабочего процесса и проблемами с биллингом; наглядный пример тому — прошлогодняя вымогательская атака на Colonial Pipeline.

Степень опасности CVE-2022-0902 специалисты оценили по-разному: авторы находки — в 8,1 балла CVSS, то есть как высокую, вендор (PDF) — в 8,3 балла (высокая), аналитики с проекта NVD NIST — в 9,8 балла (критическая). Проблема актуальна для следующих продуктов ABB:

  • RMC-100,
  • RMC-100-LITE,
  • XIO,
  • XFC G5,
  • XRC G5,
  • μFLO G5,
  • UDC.

Получив отчет от Claroty, вендор выпустил новые прошивки; идентификаторы приведены в бюллетене швейцарской компании. Снизить риск эксплойта, по мнению ABB, поможет грамотная сегментация сети, с ограничением права доступа к подобным устройствам.

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