Ipari vezérlőrendszerek AI támadása
A Booz Allen Hamilton kutatói azt vizsgálták, hogy a legfejlettebb mesterségesintelligencia-modellek képesek-e önállóan támadási láncokat végrehajtani ipari vezérlőrendszerek (ICS/OT) ellen. Az elkülönített, több gyártó berendezéseiből felépített laboratóriumban nyolc ellenőrzött forgatókönyvet teszteltek, és a modellek mindegyikben teljesítették a meghatározott célt. Egy esetben alig több mint 16 perc alatt jutottak el a hálózat peremének kompromittálásától az ipari vezérlőhálózaton belüli műveletekig. Egy másik tesztben a modell azonosított egy robotkart, feltérképezte annak mozgási korlátait és biztonsági zónáit, majd perceken belül fizikailag is megmozdította. A feladatokat forráskód, mérnöki dokumentáció és részletes OT-útmutatás nélkül hajtották végre.
A modellek képesek voltak ismeretlen eszközöket azonosítani, firmware-verziókat ismert sérülékenységekkel összekapcsolni, támadási útvonalakat kialakítani és váratlan akadályokhoz alkalmazkodni. Egy SCADA-rendszer vizsgálatakor például először rossz szoftververziót céloztak, majd az aktív munkamenetek elemzésével megtalálták a megfelelő kezelőfelületet, módosították a támadókódot, és 14 OT-eszközhöz vezető, előzetesen hitelesített kapcsolatot azonosítottak. A kísérletek ugyanakkor a hagyományos biztonsági intézkedések hatékonyságát is igazolták, egy vezérlő elutasította a leállítási parancsot, egy helyi üzemmódba állított motor pedig nem volt távolról elindítható.
A kutatás nem valós ipari létesítmény elleni támadást dokumentál. A kihasználási lépéseket és a fizikai következményekkel járó műveleteket minden esetben emberi operátorok engedélyezték. Az eredmények mégis azt mutatják, hogy az AI jelentősen lerövidítheti a felderítés, a sérülékenységek kihasználása és a fizikai beavatkozás közötti időt. A kutatók ezért az IT- és OT-hálózatok szegmentálását, a hitelesített munkamenetek felülvizsgálatát, a mérnöki munkaállomások védelmét, valamint a vezérlőprogramok és üzemmódok változásainak folyamatos ellenőrzését javasolják.
