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.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru