СОИБ. Лучшие практики. 20 наиболее важных мер ИБ от CIS

СОИБ. Лучшие практики. 20 наиболее важных мер ИБ от CIS

Как-то я пропустил момент, когда Twenty Critical Security Controls for Effective Cyber Defense или Top 20 от SANS превратился в The Center for Internet Security (CIS) Critical Security Controls for Effective Cyber Defense. Произошло это между версиями 4.1 и 5. Далее для повышения эффективности объединились некоммерческие организации Council on CyberSecurity(CCS) и the Center for Internet Security (CIS). А октябре 2015 года вышла уже версия 6.0

Принципы и основная структура документа не изменились. Подробности о них можно почитать одной из предыдущих статей этого блога. Давайте посмотрим, что существенного изменилось:

       

Убрали категорирование подконтролей по сложности и цели (Quick wins, Visiblity, Improved, Advanced)

       

Добавили категорирование подконтролей по области защиты: System, Network, Application

       

Существенно повысили приоритет меры “контролируемое использование административных привилегий” (Controlled Use of Administrative Privileges) – с 12 на 5 место

       

Удалили из числа 20 наиболее важных меру “Разработка защищенной сети” (Secure Network Engineering), которая заключалась в разработке и применении дизайна сети с разделением на зоны разной степени защищенности

       

Добавили новую меру в число наиболее важных “Безопасная работа электронной почты и web сайтами” (Email and Web Browser Protections), которая включает правильную настройку email клиентов и web браузеров, фильтрацию и аудит web и email трафика

       

Для простоты планирования и оценки пронумеровали все подмеры вторым уровнем (CSC 1.1, CSC 1.2, … , CSC 2.1, CSC 2.2, …)

       

Разделы мер, связанные с измерениями (Metric) и тестированием (Test) вынесли в отдельный документ A Measurement Companion to the CIS Critical Security Controls. Измерения ИБ стали более четкими, с разделением по подпунктам (1.1, 1.2, …), с указанием рекомендуемых диапазонов значений для разных уровней риска.

       

Поменялся (а точнее потерялся) рекомендованный план применения Top 20. В версии 4.1 предлагалось начать с обязательного внедрения первых 5 мер + наиболее быстрых и эффективных подмер (quick wins) из всех мер, далее нужно было запланировать и поэтапно внедрять более сложные подмеры, обеспечивая при этом их постоянный мониторинг и измерение. В версии 6.0 говорится о необходимости внедрения в первую очередь первых 5 мер (связано с национальной публичной компанией Cyber Hygiene, в которой более простым языком описана необходимость и применение первых 5 мер, и которая рассчитывает на максимально широкий круг пользователей), далее порядок применения на усмотрение организации, но нужны все 20 мер.

Что осталось прежним: концепция, заключающаяся в том, что внедрение этих Top 20 мер защитит от большинства угроз ИБ; меры и подмеры отсортированы в порядке приоритета и в таком же порядке их предлагается внедрять (сначала CSC 1 потом CSC 2 … ,  сначала CSC 1.1 потом CSC1.2 ….); простота мер, их небольшое количество, четкие схемы взаимодействия, простота измерений и проверки, а так-же большое количество организаций и экспертов работающих над совершенствованием документа – делают его полезной лучшей практикой.

К сожалению, для версии 6.0 пока нет таблицы соответствия мерам NIST800-53, а эту таблицу я использовал для построения соответствия с мерами из приказов ФСТЭК 17, 21, 31.  Но думаю, что в ближайшее время обновлю таблицу из предыдущей статьи.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru