Крайон превратил HScan из сканера в платформу управления уязвимостями

Крайон превратил HScan из сканера в платформу управления уязвимостями

Крайон превратил HScan из сканера в платформу управления уязвимостями

Компания «Крайон» выпустила крупное обновление HScan. Теперь это не просто сканер, а полноценная система управления уязвимостями, которая помогает автоматизировать процессы реагирования и приоритизировать задачи.

Главные изменения:

  • появилась система политик для автоматизации реагирования: уведомления и задачи на устранение уязвимостей формируются и назначаются автоматически;
  • внедрено ранжирование активов по критичности, чтобы ресурсы направлялись в первую очередь на защиту наиболее важных систем;
  • реализована иерархическая структура департаментов, упрощающая распределение ответственности;
  • улучшен процесс управления задачами: добавлены контроль сроков, прозрачная история действий и отчётность;
  • модернизированы уведомления: теперь они приходят по разным каналам — в сервисе, по почте или в мессенджере;
  • централизованное управление настройками упростило администрирование;
  • доработан интерфейс и повышена стабильность работы.

 

По словам представителей компании, обновление делает HScan инструментом не только для поиска уязвимостей, но и для выстраивания процессов управления ими в организациях с разной ИТ-инфраструктурой.

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