Deutsche Telekom запускает инструмент для выявления уязвимостей

Deutsche Telekom запускает инструмент для выявления уязвимостей

 Deutsche Telekom запускает специальный инструмент Developer Garden Code Analyzer, позволяющий выявлять уязвимости в приложениях и сайтах. Используя данный инструмент, разработчики смогут быстро и точно определить наличие уязвимостей в приложениях, и сайтах не зависимо от того, какой язык программирования использовался при их создании.

По словам специалистов Deutsche Telekom, учитывая тот факт, что на сегодняшний дней один из наиболее важных факторов качества программного обеспечения и интернет-сайтов является их защищенность от вторжения хакеров, Developer Garden Code Analyzer может стать незаменимым инструментом для разработчиков. В частности, Developer Garden Code Analyzer позволяет разработчикам получить экспертную оценку разработанного ими приложения от специалистов Deutsche Telekom.

При помощи Developer Garden Code Analyzer разработчики смогут выявить уязвимости в коде сайта или приложения.

По словам специалистов, наиболее целесообразно применять данный инструмент на ранних этапах разработки. В этом случае устранение уязвимостей будет менее затратным.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Новая классификация атак мошенников поможет снизить их успех на 15–20%

Российские ученые по-новому систематизировали атаки, использующие элементы социальной инженерии, и надеются, что их разработка поможет бизнесу и госструктурам перейти от реактивного подхода к защите к проактивному.

Авторы проекта — сотрудники Президентской академии народного хозяйства и госслужбы (РАНХиГС) и Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН (СПб ФИЦ РАН).

Как выяснили исследователи, действия мошенников, независимо от применяемой схемы, можно свести в единый процесс:

  • сбор информации для выработки сценария и определения масштабов атаки (массовая, персонализированная);
  • установка контакта с потенциальными жертвами (через телефонную связь, имейл, мессенджеры, соцсети, сайты знакомств);
  • манипуляции для получения искомого эффекта (мнимые перспективы финансовой выгоды, шантаж, намек на возможность романтических отношений);
  • реализация — жертва обмана раскрывает конфиденциальные данные, переходит по фишинговой ссылке, загружает зловреда и т. п.

Подобная унификация позволяет предприятиям на основе анализа цифровой активности сотрудников принять превентивные меры даже против новых мошеннических схем, с невиданными ранее приманками, уловками и легендами.

Используя наработки ученых, HR-отделы и службы ИБ смогут заранее выявлять потенциальных жертв мошенничества с доступом к корпоративным системам и соответствующим образом адаптировать средства защиты, образовательные программы и тренинги.

«Классификация позволяет предусмотреть траектории атак и внедрить точечные меры профилактики на каждом этапе, — комментирует Татьяна Тулупьева, соавтор исследования, советник проректора по науке Академии и ведущий научный сотрудник СПб ФИЦ РАН. — Важный превентивный момент — распространение информации о многочисленных видах атак для широкой аудитории, чтобы любой пользователь имел возможность распознать воздействие, которое на него пытаются оказать злоумышленники».

По оценкам исследователей, их разработка поможет снизить успешность атак злоумышленников, сделавших ставку на человеческий фактор, в среднем на 15–20%, а также сберечь для российской экономики миллиарды рублей.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru