FIRST представил CVSS версии 3.1

FIRST представил CVSS версии 3.1

FIRST представил CVSS версии 3.1

Форум групп безопасности и реагирования на инциденты (FIRST) на днях анонсировал версию 3.1 Единой системы определения величины уязвимостей (Common Vulnerability Scoring System, CVSS).

CVSS — общепринятый стандарт для определения степени опасности уязвимостей в программном обеспечении. CVSS обеспечивает экспертов специальным фреймворком для связи отличительных черт и степени воздействия проблем безопасности.

В 2015 году была выпущена версия CVSS v3, в которой FIRST реализовал несколько полезных нововведений. Среди них адаптация под современные киберугрозы, а также подсказки в отношении присвоения рейтинга.

Задача CVSS v3.1 — упростить и улучшить предыдущую версию, чтобы сообществу кибербезопасников было еще легче принять и воспользоваться стандартом.

Ранее специалисты по кибербезопасности в сфере здравоохранения и промышленных систем критиковали CVSS за способность генерировать вводящие в заблуждение рейтинги уязвимостей.

Чтобы исправить эту ситуацию, FIRST опубликовал для CVSS v3.1 документ, содержащий описание и характеристики, а также руководство пользователя и примеры. Чуть позже в этом году FIRST обещает сделать учебный курс, с помощью которого пользователи смогут углубиться в CVSS версии 3.1.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru