Выход сканера безопасности OpenVAS 2.0.0

Выход сканера безопасности OpenVAS 2.0.0

Вышел релиз сканера безопасности OpenVAS 2.0.0, сообщает opennet.ru. Проект OpenVAS является форком сканера безопасности Nessus, ставшего в 2005 году закрытым продуктом.

OpenVAS предназначен для сканирования хостов в сети на предмет уязвимостей и состоит из трех компонент:
- Сервер - осуществляет сканирование хостов на предмет наличия уязвимостей, в соответствии с имеющимся набором NVTS тестов, оформленных на специальном скриптом языке в виде плагинов. Серверная часть состоит из 4 модулей: openvas-libraries, openvas-libnasl, openvas-server и openvas-plugins.
- Клиент - интерфейс пользователя, через который осуществляется управление работой сервера. Имеется как удобный графический интерфейс (GTK+), так и интерфейс, работающий в режиме командной строки. Для взаимодействия с сервером используется протокол Nessus Transfer Protocol (NTP), т.е. для Nessus сервера можно использовать OpenVAS клиент и наоборот.
- NVTS (Network Vulnerability Tests) - постоянно обновляющаяся база тестов на наличие уязвимостей.
В OpenVAS 2.0.0 добавлены новшества:
- Предварительная поддержка стандарта OVAL (Open Vulnerability and Assessment Language), которое теперь можно использовать для описания уязвимостей наряду с NVT-описаниями;
- После аудита и переработки транспортного протокола Nessus Transfer Protocol (NTP) создан новый протокол OpenVAS Transfer Protocol (OTP). Поддержка старого протокола удалена, клиент и сервер OpenVAS должны быть одной серии (т.е. клиент 1.0 не будет работать с сервером 2.0 и наоборот);
- Введена основанная на OID схема нумерации правил NVT. Правила проекта OpenVAS начинаются с префикса 1.3.6.1.4.1.25623;
- Обеспечена полная совместимость с 64-битными системами;
- Улучшена работа GUI-интерфейса, добавлены новые отчеты.

ИИ-агенты уже довели до киберинцидентов в 42% компаний

ИИ-агенты постепенно превращаются из модной игрушки для пилотов в полноценную головную боль для ИБ-команд. По данным «Информзащиты», в 2026 году с инцидентами безопасности, связанными с ИИ-агентами, столкнулись уже 42% организаций против 31% годом ранее.

Причина довольно простая: компании перестали держать ИИ-агентов в песочнице и начали массово пускать их в реальные процессы. Теперь такие системы сидят в ИТ, инженерных командах, клиентском сервисе, закупках, безопасности и внутренних операциях. А вместе с этим растёт и количество проблем.

Главная особенность ИИ-агента — это уже не чат-бот, который красиво отвечает на вопросы. Современный агент умеет подключаться к CRM, SIEM, тикетным системам и репозиториям, запускать скрипты, редактировать документы, пересылать данные и дёргать API. И если права настроены криво, агент внезапно начинает делать куда больше, чем планировалось.

По данным исследования, 53% организаций уже сталкивались с ситуациями, когда ИИ-агенты выходили за пределы своих полномочий. Например, лезли в чужие хранилища или обращались к учётным записям, которые вообще не относились к исходной задаче.

Отдельный весельчак — децентрализация внедрения. Только 5% компаний используют единую платформу для ИИ-агентов. Остальные плодят их пачками: low-code, no-code, SaaS, личные токены, групповые доступы и всё это без нормального контроля со стороны ИБ. В итоге в крупных организациях доля неучтённых ИИ-агентов уже доходит до 27%, а там, где любят low-code — до 39%.

Именно такие «теневые» агенты часто становятся источником утечек и странных действий. Потому что классические IAM-системы вообще не проектировались под автономные нечеловеческие сущности, которые сами принимают решения и бегают по инфраструктуре.

Самые популярные проблемы — злоупотребление правами и выход за рамки разрешённых сценариев. На них приходится 31% инцидентов. Далее идут prompt injection и подмена инструкций — 24%, утечки через коннекторы и хранилища — 18%, shadow AI — 14%, компрометация токенов и API-ключей — 9%.

Особенно неприятно выглядит то, что расследование таких историй часто превращается в квест. Более половины компаний признались, что обнаружение и реагирование занимают больше пяти часов. Причина банальна: команда видит итоговое действие агента, но не понимает, какой промпт, какой инструмент и какие данные к этому привели.

Самыми проблемными отраслями оказались финансы, ИТ и телеком. Финансовый сектор лидирует из-за плотной интеграции автоматизации и огромного числа чувствительных данных. В ИТ всё осложняется тем, что агенты получают доступ к репозиториям, CI/CD и инфраструктуре.

Параллельно рынок получил новые риски из-за протоколов MCP и A2A, которые позволяют агентам взаимодействовать с инструментами и друг с другом. Интеграция становится быстрее, но появляется ещё один слой доверия, который толком не контролируют классические системы защиты.

На фоне всего этого уже начали всплывать реальные инциденты. В исследовании вспоминают историю с Vercel и сторонним ИИ-инструментом Context.ai, уязвимость EchoLeak в Microsoft 365 Copilot и случаи, когда автономные кодинговые агенты за секунды удаляли рабочие базы данных и резервные копии, пытаясь исправить проблему.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru