Security Vision выпустила продукт для управления персональными данными

Security Vision выпустила продукт для управления персональными данными

Security Vision выпустила продукт для управления персональными данными

Security Vision представила продукт «Управление персональными данными». Он предназначен для компаний, которые обрабатывают ПДн и должны поддерживать порядок в связанных с этим процессах, документах и требованиях регуляторов.

Решение помогает вести реестр информационных систем персональных данных, фиксировать процессы обработки ПДн, определять уровень защищённости, моделировать угрозы и формировать документы по требованиям законодательства.

Продукт учитывает положения 152-ФЗ «О персональных данных», постановления правительства № 1119 и приказа ФСТЭК № 21. То есть закрывает базовые регуляторные вопросы, с которыми сталкиваются операторы ПДн.

В системе можно описывать процессы обработки персональных данных и сами ИСПДн. Данные собираются через опросные листы для ответственных сотрудников или загружаются из уже имеющихся материалов. Для каждой системы указываются цели обработки, правовые основания, категории субъектов, состав персональных данных и действия с ними.

На основе этих сведений продукт рассчитывает уровень защищённости ПДн для каждой ИСПДн и формирует базовый набор мер защиты. Эти меры можно адаптировать под конкретную систему и требования организации.

Отдельный блок связан с моделированием угроз. Оно может выполняться по методике ФСТЭК России. В продукте предусмотрены два подхода: через группы угроз и способы их реализации, а также через общий перечень угроз, сценариев, тактик и техник.

Кроме того, Security Vision «Управление ПДн» позволяет проводить оценку соответствия требованиям безопасности. Для этого заполняется информация о текущем состоянии защиты, при необходимости опросные листы можно делегировать профильным специалистам. По итогам формируется список нереализованных требований, после чего можно подготовить план мероприятий и задачи.

В продукте также предусмотрен учёт согласий субъектов ПДн, отзывов согласий и обращений. Запросы фиксируются в журнале с указанием сроков исполнения и ответственных исполнителей.

Ещё одна часть функциональности — учёт машинных носителей с ПДн, средств защиты и инцидентов, связанных с персональными данными.

По итогам работы система формирует пакет документации на основе шаблонов. При необходимости документы можно адаптировать под локальные требования организации. Текущее состояние процессов и основные метрики отображаются на дашбордах.

В Exim нашли критическую RCE-уязвимость: почтовики лучше обновить срочно

В популярном почтовом сервере Exim обнаружили критическую уязвимость CVE-2026-45185. При определённых условиях она позволяет удалённому атакующему без аутентификации выполнить произвольный код на сервере. Вполне себе неприятный сценарий, поэтому лучше не затягивать с установкой патча.

Проблема затрагивает версии Exim с 4.97 по 4.99.2, если они собраны с библиотекой GnuTLS и рекламируют STARTTLS вместе с CHUNKING. Сборки на OpenSSL, по имеющимся данным, не страдают — редкий случай, когда можно выдохнуть, но только после проверки конфигурации.

Суть бага — use-after-free во время завершения TLS-сессии при обработке SMTP-трафика BDAT. Exim освобождает TLS-буфер передачи, но затем продолжает использовать устаревшие callback-ссылки, которые могут писать данные уже в освобождённую область памяти. А дальше начинается классика жанра: повреждение памяти, удалённое выполнение кода и очень плохой день у администратора.

Exim широко используется на Linux- и Unix-серверах, в корпоративных почтовых системах, а также в Debian- и Ubuntu-based дистрибутивах, где он исторически часто выступал почтовым сервером по умолчанию.

По данным XBOW, баг был передан мейнтейнерам Exim 1 мая, подтверждение пришло 5 мая, а ещё через три дня уведомили затронутые Linux-дистрибутивы. Исправление уже выпущено в Exim 4.99.3.

Отдельная перчинка — попытка собрать PoC с помощью ИИ. XBOW устроила семидневное соревнование между своей автономной системой XBOW Native и человеком-исследователем, которому помогала большая языковая модель. ИИ смог собрать рабочий эксплойт для упрощённой цели без ASLR и с бинарником non-PIE. Во втором подходе LLM добралась до эксплуатации на системе с ASLR, но всё ещё без PIE.

Победил, впрочем, человек. Исследователь признал, что ИИ сильно ускоряет разбор незнакомого кода, сборку файлов и проверку направлений атаки, но до самостоятельной эксплуатации реального софта без человеческого руля моделям ещё надо подрасти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru