40% российских компаний содержат критические уязвимости

40% российских компаний содержат критические уязвимости

40% российских компаний содержат критические уязвимости

Информационные системы банков, телеком операторов, госорганов, промышленных компаний содержат критически опасные уязвимости, связанные с неправильной конфигурацией в 40% случаев. При этом в 20% компаний уязвимости связаны с несвоевременным обновлением ПО, а в 27% случаев наблюдаются ошибки в коде веб-приложений.

При этом информация о самой старой из обнаруженных уязвимостей, а также обновление, решающее проблему с ней, были опубликованы более 17 лет назад. «Уязвимость связана с тем, что DNS-сервер поддерживает рекурсию запросов. В результате эксплуатации данной уязвимости злоумышленник может проводить атаки на отказ в обслуживании»,— утверждают авторы отчета. Средний возраст наиболее устаревших неустановленных обновлений по системам, где такие уязвимости были обнаружены, составляет девять лет, следует из отчета, пишет kommersant.ru.

В ходе тестов, проведенных Positive Technologies в 2016 году, выяснилось, что в 55% случаев внешний нарушитель, обладающий минимальными знаниями и довольно низкой квалификацией, способен преодолеть периметр и получить доступ к ресурсам в локальной сети компании. Для этого в среднем необходимо найти только две уязвимости в используемом компанией ПО.

«В 77% работ сетевой периметр удалось преодолеть из-за уязвимостей веб-приложений, а в 23% — из-за уязвимостей, связанных с использованием словарных паролей»,— рассказали в компании. В результате более чем в половине случаев от лица внешнего нарушителя удалось получить полный контроль над критически важными ресурсами компаний, такими как система Active Directory, СУБД, ERP-система и др.

В целом объекты критической инфраструктуры, к которой, согласно законопроекту, рассматриваемому Госдумой, предлагается отнести IT-системы банков, телеком-операторов и промышленных предприятий, в 2016 году подверглись 70 млн кибератак, сообщал в январе представитель ФСБ. При этом объем средств, похищенных хакерами только из российских банков, по данным Group-IB, составил за тот же период 5,53 млрд руб. В банке данных угроз безопасности информации, который с марта 2015 года ведет Федеральная служба по техническому и экспортному контролю, на данный момент находится информация о 16,5 тыс. уязвимостей в ПО, используемом при создании государственных IT-систем и автоматизированных систем управления производственными и технологическими процессами критически важных объектов.

Системное или прикладное ПО без необходимых обновлений стоит примерно в девяти из десяти компаний, уверен руководитель аналитического центра Zecurion Владимир Ульянов. «Причин для этого много. В некоторых компаниях боятся, что после обновления какой-то компонент откажется работать или начнет работать неправильно. Принцип “работает — не трожь” до сих пор одна из главных догм системных администраторов»,— поясняет господин Ульянов. Он добавляет, что большое количество оборудования, разнообразие используемых систем, территориально удаленные филиалы и устаревшие системы также приводят к тому, что какие-то компоненты не обслуживаются IT-специалистами должным образом.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru