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.

 

Фальшивый блокировщик рекламы для ChatGPT оказался аддоном-шпионом

OpenAI недавно начала тестировать рекламу в ChatGPT для части пользователей бесплатного тарифа, и уже появились желающие быстро заработать на новой теме. Исследователи из DomainTools обнаружили в Chrome Web Store вредоносное расширение ChatGPT Ad Blocker, которое обещало убрать рекламу из чат-бота, а на деле воровало пользовательские переписки.

OpenAI действительно в последние месяцы начала тесты рекламы в ChatGPT для части пользователей Free и Go, поэтому приманка выглядела вполне правдоподобно.

По данным DomainTools, расширение позиционировалось как «бесплатный и лёгкий» способ «убрать рекламу и оставить ИИ», но его основная задача была совсем другой.

После установки оно внедряло скрипт в страницу ChatGPT, копировало содержимое активного окна чата, сохраняло структуру переписки и большую часть текста, а затем отправляло этот дамп через жёстко прописанный Discord-вебхук в закрытый канал. Исследователи отдельно пишут, что таким образом утекали не только запросы пользователя, но и метаданные, и состояние интерфейса.

 

Аддон клонировал HTML страницы ChatGPT, убирал часть визуальных элементов вроде стилей и картинок, но оставлял текст и логику диалога. При этом редактировались только очень длинные текстовые фрагменты, а обычные промпты и ответы в большинстве случаев сохранялись целиком. DomainTools также указывает, что похищенные данные принимал Discord-бот с говорящим именем Captain Hook.

Отдельно исследователи связывают расширение с GitHub-аккаунтом krittinkalra, который, по их данным, пересекается с проектами AI4ChatCo и Writecream. На этом фоне авторы отчёта задаются вопросом: не используются ли похожие механики сбора данных и в других продуктах, связанных с этой же персоной. Прямых доказательств этого в отчёте нет, но сам сигнал имеется.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru