Информзащита назвала ТОП популярных уязвимостей 2015 года

Информзащита назвала ТОП популярных уязвимостей 2015 года

Специалисты «Информзащиты» представили новый аналитический отчет по уязвимостям различного класса, выявленным в течение 2015 года в ходе проведенных тестов на проникновение в организациях финансового сектора, ритейла, госучдержениях и телекоме.

В ходе анализа защищенности информационных систем подавляющее количество уязвимостей было выявлено в финансовом секторе (67%), почти в 3 раза меньше – в ритейле (21%), чуть меньше – в госсекторе и телекоме (8% и 4% соответственно).

Александр Гореликов, руководитель отдела анализа защищенности компании «Информзащита»:

«Выполненные проверки позволили выявить множество слабых мест в информационных системах заказчиков, но при этом позволили своевременно устранить выявленные уязвимости. При этом 29% клиентов подвергались целенаправленным атакам при помощи средств социальной инженерии, что говорит о неизменно низком уровне осведомленности бизнес-пользователей в области ИБ».

 

Уязвимости публичных веб-приложений (внешний периметр) по классификации международной организации OWASP

Уязвимости публичных веб-приложений (внешний периметр) по классификации международной организации OWASP

 

Как мы видим, наиболее распространенной уязвимостью является Cross-Site Scripting (межсайтовый скриптинг), позволяющая совершать атаки на пользователей приложений. Данный тип уязвимости был выявлен у 25% клиентов.

Второй по популярности стала уязвимость Security Misconfiguration, небезопасная конфигурация веб-приложения или его окружения, которая была обнаружена более чем у 20% клиентов.

По сравнению с предыдущим годом, в топ также попали две новые уязвимости. Sensitive Data Exposure - хранение и передача «критичных данных» в открытом виде. Injection – возможность внедрения вредоносного подзапроса в легитимный запрос к серверу с последующим чтением/модификацией данных, вплоть до компрометации сервера.

 

Уязвимости сетевого уровня

Уязвимости сетевого уровня

 

Тенденция прошлого года сохранилась – уязвимости практически не изменились, однако их распространенность к атаке STP Claiming Root Role возросла почти в три раза и была выявлена у 59% клиентов.

В свою очередь, распространенность уязвимостей к атаке ARP Cache Poisoning, позволяющая внутреннему нарушителю реализовать атаку Man-In-The-Middle, возросла на 6% и встречалась в этом году в более чем в 66% случаях.

 

Уязвимости уровня приложений

Уязвимости уровня приложений

 

Среди уязвимостей приложений лидерами являются «Использование учетных записей по умолчанию» и «SNMP-community строки по умолчанию», выявленные у 50% клиентов.

На втором месте по распространенности (46%) уязвимости протокола SSLv3 – «POODLE» и криптографического пакета OpenSSL – «MS14-066». Последняя более известна как «Winshock», и в прошлом году встречалась гораздо реже.

Остальные, менее значимые, но при этом достаточно распространенные:

  • недоверенный сертификат SSL;
  • множественные уязвимости в веб сервере Apache версии 2.2 < 2.2.28;
  • уязвимость Oracle TNS Listener Poison.

С наиболее распространенными уязвимостями, выявленными в 2014 году, можно ознакомиться здесь: http://www.infosec.ru/news/7892

Данные для отчета предоставлены Кириллом Николаевым, специалистом отдела анализа защищенности компании «Информзащита».

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru