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.

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