Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

Процессы NIST NVD ускорились, но анализа все еще ждут 17 тыс. уязвимостей

В этом году обработка отчетов об уязвимостях и публикация записей в базе NVD сильно замедлились. Привлечение сторонних специалистов помогло NIST сократить бэклог, однако не в той мере, как думалось; в настоящее время анализа ждут более 17 тыс. CVE.

В VulnCheck просмотрели статусы новых уязвимостей в базе NVD за период с 12 февраля по 21 сентября и обнаружили, что до третьей декады мая 93,4% поданных отчетов оставались необработанными.

Куратор репозитория (NIST) объяснил торможение процессов ростом объемов софта и числа выявляемых уязвимостей. Чтобы повысить темпы, пришлось ограничить охват наиболее опасными угрозами, выделить дополнительные кадры и запросить помощь со стороны.

Благодаря этим мерам с июня ситуация улучшилась, и появилась надежда на возврат к прежним темпам к концу финансового год (в США — 30 сентября). Судя по результатам исследования VulnCheck, эти ожидания не оправдались.

По состоянию на 21 сентября бэклог NVD составлял 18 358 CVE. К вечеру 3 октября (17:40 Мск) показатель снизился до 17 725.

 

Печально, что среди очередников встречаются уязвимости, используемые в атаках. Многие из них содержатся в продуктах Adobe, Apache, Cisco, Microsoft, VMware и других популярных вендоров.

 

Публикацию CVE тормозит в основном процесс обогащения данных: получив отчет, аналитики начинают собирать информацию из открытых источников (описания, PoC-эксплойты, патчи и т. д.), чтобы определить тип уязвимости, степень опасности угрозы, затронутые продукты, а также возможные вопросы пользователей по всем этим позициям.

В комментарии для The Register представитель Qualys, отметив высокую популярность NVD, указал на аналог, способный на время заменить более авторитетный источник. Те, кто остро нуждается в данных для приоритизации рисков, пока могут воспользоваться услугами Vulnrichment, проекта CISA (Агентства кибербезопасности США) по обогащению CVE.

ИИ находит ошибки быстрее, чем их могут исправлять

Многие команды разработчиков опенсорс-проектов столкнулись с потоком сообщений об ошибках и уязвимостях, которые выявляют ИИ-модели. Для многих проектов, особенно небольших, это стало серьёзной проблемой: устранять такие находки по мере их поступления они попросту не успевают. В результате ситуация начинает нести заметные риски для безопасности.

О проблеме сообщило агентство Bloomberg. Издание приводит слова Дэниела Стенберга из проекта cURL: только за 2025 год команда получила 181 сообщение об ошибках и уязвимостях — больше, чем за 2023 и 2024 годы вместе взятые.

По словам специалиста, рост числа багрепортов напрямую связан с распространением ИИ-моделей. Как отметил Стенберг, ситуация продолжает ухудшаться. С начала 2026 года команда проекта уже получила 87 сообщений об ошибках, а по итогам года их число может приблизиться к 330.

Рост активности связывают с появлением новой ИИ-модели Mythos от Anthropic. Она позволяет находить проблемный код быстрее, чем предыдущие поколения таких систем, не говоря уже о людях, которые проводят аудит вручную или с помощью традиционных инструментов.

Многие другие проекты, столкнувшись с валом отчётов об ошибках, сгенерированных с помощью ИИ, вообще прекратили их приём. Разработчики сравнивают этот поток с DDoS-атакой, называя его «пугающим» и крайне сложным для обработки.

Понимая возможные риски, связанные с тем, что новая модель сможет находить уязвимости быстрее, чем разработчики будут успевать их устранять, Anthropic не стала выпускать Mythos в открытый доступ. Вместо этого компания ограничила доступ к ней, предоставив его только ключевым организациям, включая CrowdStrike и Linux Foundation.

Как подчёркивает Bloomberg, вся индустрия во многом зависит от результатов работы проектов с открытым исходным кодом, которыми нередко занимаются небольшие команды с ограниченными ресурсами. Ситуацию дополнительно осложняет наличие большого объёма устаревшего кода, который может быть использован во вредоносных целях.

Показательный пример — история с WannaCry: авторы этого шифровальщика использовали устаревший драйвер Windows для распространения зловреда. При этом удалить такой компонент не всегда возможно без риска нарушить работу критически важных функций системы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru