用 Gemini 分析 PLC 和 HMI 图像

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很多人没有意识到的是，与关键基础设施相关的图像——比如来自 PLC 和 HMI 的图像——可能无意中泄露的信息比预期更多。从敏感的运营数据到无意的隐私泄露，其中的细节可以为那些懂得如何去看的人提供大量信息。

Gemini AI 是谷歌推出的生成式 AI 应用。我最近决定测试一下这个工具：上传工业控制系统的图像，看看它能多好地提取和分析数据。

我的第一批实验之一是西门子 Simatic S7–300 PLC 的 Web 界面截图。我让 Gemini AI 尽可能详细地描述界面上显示的 PLC 相关信息。该应用表现得相当出色，对所显示的细节进行了全面的拆解分析。

为了进一步测试它的极限，我上传了一张不包含厂商名称的人机界面（HMI）图像。尽管面临这一挑战，Gemini AI 不仅成功识别出了 HMI，还识别出了它的厂商和型号名称。我谷歌搜索了它给出的答案，发现是正确的。型号名称确实与图像相符。然而，当被要求列出与该型号相关的具体漏洞和利用方法时，AI 只返回了通用问题，而不是具体的漏洞。这表明它在深入更技术性细节的能力上仍有改进空间。

Gemini AI 的一个突出特点是，它能够识别图像中没有明确列出的信息。这种能力很可能得到了谷歌庞大的数据库及其强大的图像数据处理能力的支持。这样的功能对开源情报（OSINT）来说非常有用，因为它允许分析人员通过设备、网络拓扑图、文档等图像来收集工业控制系统（ICS）和运营技术（OT）的数据。

作为对比，我测试了 ChatGPT，看它能否从同一组图像中识别出厂商。有趣的是，它做不到，这凸显了 Gemini AI 在图像分析方面的独特优势。

这次对 Gemini AI 能力的探索相当有启发意义。从图像中提取隐藏信息的能力，可以显著增强我们分析 ICS/OT 信息和生成 OSINT 的方式。

原文链接：ICS/OT OSINT: Using Gemini AI for PLC and HMI Image Analysis

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