Более 40% сайтов промышленных компаний уязвимы для хакерских атак

Более 40% сайтов промышленных компаний уязвимы для хакерских атак

Более 40% сайтов промышленных компаний уязвимы для хакерских атак

Более половины современных сайтов содержат критически опасные уязвимости, которые позволяют злоумышленникам проводить различные атаки, включая отказ в обслуживании и кражу персональных данных. Такие выводы содержатся в исследовании компании Positive Technologies на основе работ по анализу защищенности веб-приложений за 2016 год.

Как следует из отчета, практически все исследованные веб-приложения (94%) позволяют осуществлять атаки на пользователей, и неудивительно ― половина уязвимостей, вошедших в десятку самых распространенных, используются именно для таких атак. Доступ к персональным данным был получен в 20% приложений, обрабатывающих такие данные (включая сайты банков и государственных организаций).

Больше всего веб-приложений с уязвимостями высокого уровня риска найдено среди сайтов телекоммуникационных компаний (74%). Если же оценивать уровень защищенности в зависимости от возможных последствий, то хуже всего ситуация в промышленности (43% сайтов отличаются крайне низкой степенью защищенности) и в электронной коммерции (34%).

Исследователи отмечают, что уязвимости публичных сайтов по-прежнему являются популярным способом проникновения во внутреннюю инфраструктуру компании: каждое четвертое веб-приложение позволяет проводить такие атаки. Кроме того, четверть веб-приложений содержат уязвимости, позволяющие стороннему злоумышленнику получить доступ к базам данных.

Еще одно важное наблюдение ― веб-приложения, находящиеся в процессе эксплуатации, оказались более уязвимыми, чем тестовые: критически опасные уязвимости выявлены в 55% продуктивных систем и в 50% тестовых систем.

«Это свидетельствует о том, что необходимо проводить анализ защищенности не только в процессе разработки, но и после внедрения в эксплуатацию, ― комментирует Евгений Гнедин, руководитель отдела аналитики информационной безопасности Positive Technologies. ― Для защиты уже эксплуатируемых приложений рекомендуется использовать межсетевые экраны уровня приложений (web application firewalls)».

В исследовании также представлено сравнение эффективности различных методов анализа защищенности приложений («белый ящик» против «черного ящика») и приведены примеры выявления уязвимостей автоматизированным анализатором кода PT Application Inspector.

«Анализ исходного кода показывает намного более высокие результаты, чем исследование защищенности без доступа к коду приложения, ― отмечает Евгений Гнедин. ― Кроме того, тестирование исходного кода в процессе разработки позволяет значительно повысить защищенность конечного приложения. Для анализа исходного кода на различных стадиях разработки целесообразно применять автоматизированные средства, поскольку это позволяет выявить максимальное число ошибок в кратчайшее время».

43% использующих ИИ компаний ищут с его помощью уязвимости

Автоматизация рутины по-прежнему остаётся самым популярным сценарием использования ИИ в информационной безопасности. Но рынок постепенно идёт дальше. Как показал опрос «АМ Медиа», проведённый среди зрителей и участников эфира «Практика применения машинного обучения и ИИ в ИБ», почти половина компаний, уже использующих ИИ, применяют его для поиска уязвимостей и анализа защищённости.

Эфир стал продолжением предыдущей дискуссии о роли ИИ в кибербезопасности.

Если раньше речь шла в основном о теории и ожиданиях, то теперь эксперты обсуждали реальные кейсы: как выстроить пайплайн ИИ в ИБ, какие задачи он уже закрывает и какие решения действительно работают у заказчиков.

Судя по результатам опроса, 64% компаний используют ИИ для автоматизации повседневных задач. Но на этом применение не ограничивается. 43% респондентов задействуют его для поиска уязвимостей и усиления защиты. 32% — для классификации и описания инцидентов, что особенно актуально при текущем объёме событий.

Около четверти применяют ИИ для первичного триажа в SOC и автоматизированного реагирования по сценариям. А 14% доверяют ему даже поведенческий анализ в антифроде.

CEO SolidSoft Денис Гамаюнов считает такие цифры закономерными: по его словам, поиск уязвимостей — «вполне нативная задача» для больших языковых моделей. Однако он напомнил о рисках: компании должны чётко понимать, где проходит граница между использованием инструмента и возможной утечкой конфиденциальных данных внешнему провайдеру.

Заместитель генерального директора по инновациям «СёрчИнформ» Алексей Парфентьев также отметил, что результаты выглядят реалистично. По его мнению, к вероятностным алгоритмам в блокирующих средствах защиты пока относятся с осторожностью, а большинство кейсов использования ИИ в ИБ всё же связано с управленческими и вспомогательными задачами.

Более оптимистичную позицию озвучил руководитель группы развития платформы SOC Yandex Cloud Дмитрий Руссак. По его словам, команда с самого начала активно тестировала LLM, а отдельные идеи удалось масштабировать на всю инфраструктуру. В итоге ИИ используется не только для автоматизации, но и для разбора алертов, управления доступами и поиска уязвимостей.

В целом эксперты сошлись во мнении: современные модели всё ещё страдают от нехватки контекста и специализированных знаний. Поэтому внедрять ИИ нужно аккуратно — с пониманием, какие данные он получает, какие доступы имеет и где требуется обязательный человеческий контроль.

Тем не менее тренд очевиден: ИИ в ИБ перестаёт быть экспериментом и всё чаще становится рабочим инструментом — не только для автоматизации, но и для реального усиления защиты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru