Исследователи Vedere Labs из Forescout использовали Claude от… — SecAtor

SecAtor@true_secator · 41.6K subscribers Open in TelegramOpen

Исследователи Vedere Labs из Forescout использовали Claude от Anthropic для адаптации работающего RCE-эксплойта с одного ПЛК WAGO на другой.

Провернуть фокус удалось после тщательного контроля со стороны исследователей, нескольких часов целенаправленной работы и сотен долларов, потраченных на API. Эксперимент проводился после недавних атак на ПЛК в водном секторе.

Отправной точкой послужила ранее разработанная уязвимость для ПЛК WAGO 750-852, основанная на CVE-2021-31886, представляющей собой переполнение буфера предварительной аутентификации в FTP-сервере Nucleus, позволяющее неаутентифицированному злоумышленнику выполнить произвольный ARM-шеллкод на целевом ПЛК.

В рамках своего эксперимента исследователи Forescout решили адаптировать эту уязвимость к родственной, но иной модели WAGO 750-831 и посмотреть, сможет ли ИИ затем использовать полученный результат для создания полноценной системы управления и контроля.

Исследователи задействовали Claude Code, получив доступ к терминалу, эталонным файлам, инструменту обратного проектирования Ghidra и физическому целевому устройству.

ИИ подтвердил уязвимость с помощью сочетания зондирования в реальном времени и статического анализа прошивки, после чего сгенерировал полезную нагрузку, которая привела к сбою ПЛК.

Сбой подтвердил наличие уязвимости, но это была самая простая часть задачи. Превращение её в полноценное RCE заняло гораздо больше времени, а первые попытки приводили к тому, что ИИ шёл неверным путем, вынуждая исследователей перенаправлять анализ и предоставлять дополнительный технический контекст.

Прогресс застопорился, пока команда не перешла с Claude Sonnet 4.6 на Claude Opus 4.6 и не дала модели указание запрашивать помощь всякий раз, когда она не уверена в какой-либо детали прошивки.

Прорыв произошел, когда ИИ выяснил, почему внедренный код постоянно стирался до того, как мог запуститься, а затем скорректировал свой подход, чтобы сохранить целостность полезной нагрузки.

После устранения этого препятствия Claude за 12 минут создал две отдельные рабочие полезные нагрузки. Именно такой подход - сложный и трудоемкий путь к первоначальному выполнению, за которым следует быстрая итерация - делает масштабирование такого рода работы достойным внимания.

Последующая попытка развить RCE оказалась менее успешной. На новой итерации, посвященной разработке управляющего имплантата, Claude тестировал все более сложные полезные нагрузки, и одна из них записала данные в область, отображенную на флэш-память ПЛК, что привело к необратимой поломке устройства.

Что касается затрат, связанных с экспериментом, Forescout отметила, что только на заключительном этапе разработки RCE было потрачено более 500 долл. на использование API в течение сессии, длившейся более восьми часов.

Как отметили в Forescout, оператор ИИ в принцие мог бы выполнить первоначальный RCE и без ИИ за меньшее время и с меньшими затратами, сохранив при этом работоспособность ПЛК.

Но более важный момент заключается в том, что произойдет по мере дальнейшего снижения объема необходимого вмешательства экспертов.

Исследователь может выполнить эту работу параллельно, но ИИ потенциально может снизить совокупные издержки на ее выполнение сразу по многим связанным задачам.