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.

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