NIST выпустил второй драфт проекта для защиты критических инфраструктур

NIST выпустил второй драфт проекта для защиты критических инфраструктур

NIST выпустил второй драфт проекта для защиты критических инфраструктур

Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал второй набросок предлагаемого обновления для «Проекта по улучшению кибербезопасности критической инфраструктуры» (Framework for Improving Critical Infrastructure Security). По словам NIST, он направлен на совершенствование кибербезопасности и упрощение использования Cybersecurity Framework.

NIST Cybersecurity Framework был впервые выпущен в 2014 году, он призван помочь организациям, особенно завязанных в критической инфраструктуре, управлять рисками кибербезопасности.

Сам «Framework for Improving Critical Infrastructure Security» представляет собой документ, в котором предлагаются стандарты и методы кибербезопасности для разработки программы обеспечения безопасности.

NIST Cybersecurity Framework, который считается лучшим руководством, используемым многочисленными организациями, был разработан на основе распоряжения бывшего президента США Барака Обамы. Администрация Трампа, нынешнего президента США, также рассматривает Cybersecurity Framework как набор лучших практик, которые будут внедрены правительственными учреждениями и операторами критической инфраструктуры.

Администрация Дональда Трампа также выпустила распоряжение, которое требует, чтобы федеральные агентства и операторы критической инфраструктуры использовали эту структуру.

NIST работает над обновленной версией спустя четыре года после первого релиза. Коротко перечисляются некоторые основные моменты обновления:

  • Применимость Cybersecurity Framework для «технологии», которая по минимуму состоит из информационных технологий, операционных технологий, киберфизических систем и Интернета вещей (Internet of Things);
  • Улучшение руководства по применению Cybersecurity Framework для управления последовательными рисками;
  • Улучшение аккаунтов для авторизации, аутентификации и проверки подлинности.

Любой желающий может внести свои замечания, отправив их на cyberframework@nist.gov до 19 января 2018 года.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru