NIST учел конфиденциальность в фреймворке управления киберрисками

NIST учел конфиденциальность в фреймворке управления киберрисками

NIST учел конфиденциальность в фреймворке управления киберрисками

С целью усиления защиты важнейших государственных активов от угроз кибербезопасности, а также защиты частной жизни, Национальный институт стандартов и технологий (National Institute of Standards and Technology (NIST) опубликовал проект обновления своей структуры управления рисками (Risk Management Framework (RMF) для того чтобы помочь организациям достичь своих целей.

Обновление RMF, формально озаглавленное  Draft NIST Special Publication (SP) 800-37 Revision 2 – документ, призванный помочь организациям оценить риски, связанные с их информацией. Предыдущие версии RMF в первую очередь касались защиты кибербезопасности от внешних угроз. Обновленная версия раскрывает общую проблему конфиденциальности частных лиц, что помогает организациям лучше выявлять и реагировать на эти риски, в том числе связанные с использованием персональной информации.

Обновление соединяет RMF с Cybersecurity Framework (CSF) NIST .

По заявлению одного из авторов публикации, Рональда Росса из NIST, до сих пор федеральные агентства использовали RMF и CSF отдельно. В свою очередь, обновление предоставляет перекрестные ссылки, чтобы организации, использующие RMF, могли видеть, где и как CSF выравнивается с текущими изменениями в RMF. И наоборот, если вы используете CSF, вы можете привлечь RMF и дать своей организации надежную методологию для управления рисками безопасности и конфиденциальности.

Кроме того, достижение соответствия RMF-CSF преследует несколько важных целей, в том числе:

  • Интеграция безопасности и конфиденциальности в развитие систем. Обеспечение безопасности и конфиденциальности в информационных системах на начальном этапе проектирования является серьезной проблемой. RMF также ссылается на рекомендации по проектированию систем безопасности NIST в соответствующих точках, включая SP 800-160 NIST, предназначенной для разработки надежных защищенных систем.
  • Подключение руководителей к операциям. RMF дает рекомендации о том, как руководители организации могут лучше подготовиться к выполнению RMF, а также как сообщить свои планы защиты и стратегии управления рисками для разработчиков и операторов систем.
  • Включение вопросов управления рисками цепи поставок. RMF обращает внимание на растущую обеспокоенность в отношении цепочки поставок в области контрафактных компонентов, фальсификацию, кражу, внедрение вредоносных программ и оборудования, плохую практику производства и разработки и другие потенциально опасные действия, которые могут повлиять на компоненты и системы организации.
  • Поддержка безопасности и конфиденциальности. Обновление RMF предоставит организациям дисциплинированный и структурированный процесс выбора элементов управления из недавно созданного объединенного каталога управления безопасностью и конфиденциальности в пакете SP 800-53 NIST , редакция 5.

Хотя соблюдение CSF является добровольным для частных компаний, его использование для федерального правительства является обязательным в соответствии с приказом 13800. Соблюдение RMF является обязательным для федеральных агентств в соответствии с Федеральным законом о модернизации информационной безопасности (FISMA).

Комментарии по проекту RMF принимаются до 22 июня 2018 года. Окончательная версия будет выпущена в октябре 2018 года.

 

Подпишитесь на новости

Opera добавила локальный ИИ: запросы обрабатываются на вашем компьютере

Нейросети в браузере необязательно кормить данными через чужой сервер. Opera представила раннюю версию поддержки WebAI — предложенного веб-стандарта, который позволяет сайтам и расширениям использовать ИИ-модели на компьютере пользователя. Первой площадкой стал Opera One, позднее возможности появятся в Opera GX и Neon.

О запуске и принципах работы компания рассказала в официальном анонсе.

WebAI рассчитан на разные модели, включая Gemma от Google. На совместимых яблочных компьютерах поддерживается и локальная фундаментальная модель Apple. Привязки к единственному поставщику не предполагается.

Есть генерация текста, классификация контента и анализ связей между фрагментами информации. Разработчики смогут добавлять такие функции без собственной серверной ИИ-инфраструктуры и оплаты каждого облачного запроса. Пользователю для локального выполнения не нужна подписка на внешний ИИ-сервис.

Функция включается добровольно. Вычисления происходят на устройстве, поэтому обрабатываемые локальной моделью данные не требуется отправлять облачному провайдеру.

Расплата за независимость от облака очевидная — нагрузка на компьютер. Скорость зависит от железа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru