NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

NIST выпустил второй том рекомендаций по обеспечению киберустойчивости

В качестве одного из шагов, которые помогут США справиться с возрастающими рисками в киберпространстве, Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) опубликовал документ «NIST Special Publication 800-160 Volume 2, Systems Security Engineering: Cyber Resiliency Considerations for the Engineering of Trustworthy Secure Systems» («Обсуждение вопросов киберустойчивости для разработки надежных безопасных систем»).

В этом документе содержатся рекомендации, которые помогут организациям справиться с APT-угрозами (advanced persistent threat, развитая устойчивая угроза, целевая атака). На данный момент APT представляют серьезную проблему для организаций, так как могут подорвать критически важные аспекты деятельности.

Этот документ представляет собой продолжение ранее выпущенного «NIST Special Publication 800-160 Volume 1, Systems Security Engineering: Considerations for a Multidisciplinary Approach in the Engineering of Trustworthy Secure Systems», который на данный момент является главным руководством по обеспечению безопасности.

Во второй части рассматриваются действия, необходимые для разработки систем, способных защитить себя и сохранить работоспособность, также рассматриваются составляющие компоненты и сервисы, зависящие от этих систем.

Публикацию можно рассматривать как справочник по организации киберустойчивости, которая подразумевает способностью предвидеть, выдерживать, восстанавливаться и адаптироваться к неблагоприятным условиям и кибератакам.

Организациям будет крайне полезно ознакомиться с этим документом.

Напомним, ранее мы сообщали о том, что 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.

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru