Аналитика по информационной безопасности

Если вы хотите обеспечить защиту трафика между географически распределенными объектами, вам не обойтись без VPN-шлюзов. Если при этом требуется защита в соответствии с законодательством (например, при передаче персональных данных), то такие шлюзы должны быть сертифицированы ФСБ России и использовать отечественные криптоалгоритмы.

Безопасность IoT-устройств в последнее время становится все актуальнее как для экспертов в этой области, так и для бизнеса. В сравнении с тем, что происходило еще пару лет назад, Интернет вещей сегодня гораздо чаще сталкивается с самыми разнообразными киберугрозами. Специализирующиеся на атаках IoT-устройств ботнеты с каждым новым образцом демонстрируют все более продуманный подход к вредоносной активности. Как же обеспечить безопасность IoT в современном мире?

Организации используют антивирус для защиты конечных точек, однако полагаться лишь на него нельзя. Существуют, например, недочеты и баги программного обеспечения, которые вендор так и не признал уязвимостями — зато хакеры и прочие злоумышленники с успехом могут воспользоваться дырами в безопасности. Об одной из таких брешей, помогающей обойти антивирусы, сейчас и пойдет речь.

Оценка благонадежности партнера или контрагента является определяющей функцией любой службы безопасности современной компании. Этот вопрос актуален как на этапе начала работы с контрагентом, так и в дальнейшем, на этапе проверки изменений учредительных документов и деловой репутации. В обзоре мы рассмотрим системы и сервисы для проверки партнеров и контрагентов (юридических лиц), представленные на российском рынке.

Современные среды разработки, как правило, обладают встроенными инструментами анализа качества кода, в том числе и с точки зрения безопасности. Нередко применяют и отдельные анализаторы с подобными функциями. Часть программистов уверена, что их достаточно. С другой стороны, все больше разработчиков используют специальные анализаторы защищенности исходных кодов. Давайте разберемся, зачем нужны такие специальные продукты.

Искусственный интеллект (ИИ) обладает огромным потенциалом в контексте беспроводных сетей, это быстро развивающаяся область. Организации малого и среднего бизнеса обеспокоены растущими киберугрозами, и это справедливо: всего одна успешная вредоносная атака может принести много финансового, репутационного и юридического ущерба, вплоть до остановки бизнеса. Но благодаря передовой облачной безопасности, основанной на ИИ, будущее выглядит гораздо перспективнее для бизнеса, чем для киберпреступников.

Офисные пакеты потому и востребованы во всем мире, что входящие в них приложения чрезвычайно удобны для работы с данными и обладают широким набором функций, максимально облегчающих пользователям жизнь. Возьмем, например, функцию внесения исправлений в Microsoft Word — очень полезная штука для работы сразу нескольких авторов с одним документом. Видно, кто, что и когда исправил. Класс! Но, как и у многого в нашей жизни, у этой возможности есть и оборотная сторона. Непринятые исправления в Word-файле часто становятся причиной утечки конфиденциальной информации из компании, что порой приводит к весьма драматическим последствиям. Сегодня мы расскажем о двух подобных кейсах из нашей практики и рассмотрим, как с этим можно бороться силами DLP.

Как действует типовой злоумышленник? В первую очередь он стремится узнать о Вашей инфраструктуре столько, сколько сумеет. Об этом мы и хотим рассказать: об обнаружении информации, которая поможет киберпреступнику спланировать и провести атаку эффективнее. Примерами таких данных являются: сведения о сетевых устройствах, сетевые сервисы на периметре, перечни сотрудников, их сфера деятельности и компетенции, почтовые адреса, свободные домены с похожим написанием, публичные репозитории с неудалённой аутентификационной информацией и т.д.

Тест на проникновение является одним из наиболее распространенных способов оценить надежность систем защиты, продемонстрировать возможные методы проведения атак, выявить существующие проблемы безопасности. Однако пентесты требуют значительной доли участия человека, проводятся с определенной частотой и в сжатые сроки, их результаты отражают статичную картину, зафиксированную на момент проведения. Продукты по моделированию нарушений и атак (Breach and Attack Simulation, BAS) представляют собой новый развивающийся рынок средств, выполняющих автоматическое тестирование безопасности на регулярной основе. Рассмотрим внимательнее этот рынок и его драйверы, ключевые продукты данной области, а также прогнозы.

Метод Threat Hunting заключается в эвристическом поиске признаков вредоносной активности; его цель — выявить и пресечь те угрозы, которые уже проникли внутрь периметра организации. В обзоре рассматриваются принципы такого подхода, коммерческие решения Cisco, Infocyte, Mantix4, Alert Logic, Nuix, а также продукты с открытым исходным кодом (open source).