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.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru