В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

Согласно результатам исследования, проведенного в R-Vision, основным критерием при выборе инструмента управления уязвимостями является качество сканирования. Этот параметр наиболее важен для 78% российских компаний.

Чтобы выяснить, какие задачи и как решаются в этой области, и понять, что влияет на выбор решений по управлению уязвимостями (Vulnerability Management, VM), эксперты провели опрос клиентов и партнеров, а также проанализировали обратную связь по пилотам R‑Vision VM за 2024 год и I квартал 2025-го.

В опросе приняли участие 83 респондента — руководители и специалисты по ИБ/ИТ, работающие в организациях разной величины и направленности (финансы, промышленность, нефтегаз, энергетика, транспорт, ретейл, телеком, ИТ, госсектор).

Участников опроса попросили оценить по 10-балльной шкале важность параметров, свидетельствующих о качестве сканирования, и наличия функций для построения процессов VM.

 

Опрос также показал рост интереса к дополнительным возможностям, способным повысить эффективность VM — таким как корреляция данных из различных источников, приоритизация уязвимостей на основе контекста и рисков, использование машинного обучения для прогнозирования угроз.

Так, финансисты, уделяющие много внимания ИБ, чаще ратуют за расширение аналитики и добавление ML, промышленникам хотелось бы включить в охват специфичные для отрасли среды, ретейлу важнее защита веб-ресурсов.

 

«Результаты опроса показывают, что для 78% респондентов качество сканирования — ключевой критерий при выборе VM-решения., — комментирует Ирина Карпушева, менеджер по продуктовому маркетингу R-Vision. — В то же время зрелость подходов к VM сильно варьируется в зависимости от размера организации. Крупные компании чаще переходят к комплексным решениям и выстраивают сквозные процессы, средний бизнес — в процессе перехода, малый по-прежнему опирается на сканеры, как правило, без дополнительной обвязки».

Качество сканирования — также первостепенный критерий для 74% участников пилотных проектов по внедрению R-Vision VM (за последний год было запущено более 70 пилотов).

Помимо проведения инструментальных проверок, в ходе этих мероприятий компании также изучали документацию (92%), чтобы оценить покрытие ОС, прикладных программ, сетевого оборудования, СУБД, а также обращали внимание на содержание карточек уязвимостей (86%), частоту обновления базы данных, правила детектирования и другие параметры.

 

Эксплойт уязвимостей уже несколько лет числится в топе способов взлома корпоративных сетей. Такие лазейки множатся, устранять их вовремя далеко не все успевают, и в результате спрос на VM-продукты и услуги растет.

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