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.

 

Теневой ИИ берут под контроль: СберТех представил Platform V SOWA AI

На конференции ЦИПР-2026 компания СберТех объявила о запуске Platform V SOWA AI — решения для централизованного управления доступом к системам искусственного интеллекта внутри организаций. Появление подобных инструментов связано с растущей популярностью ИИ-сервисов в корпоративной среде.

Во многих компаниях различные подразделения самостоятельно подключают большие языковые модели и ИИ-инструменты для решения рабочих задач.

В результате возникает так называемый теневой ИИ — набор разрозненных сервисов, использование которых зачастую остается вне поля зрения служб информационной безопасности.

По задумке разработчика, Platform V SOWA AI должна выступать единой точкой доступа ко всем ИИ-сервисам компании. Через платформу проходят запросы сотрудников к большим языковым моделям, а также ответы, которые эти модели формируют.

Система позволяет контролировать права доступа пользователей, отслеживать обращения к ИИ в режиме реального времени и предотвращать передачу конфиденциальной информации во внешние сервисы. Кроме того, платформа ведет аудит взаимодействия с ИИ и поддерживает применение единых корпоративных политик безопасности.

Еще одна задача решения — упростить подключение новых моделей. Вместо отдельной настройки механизмов аутентификации, аудита и контроля для каждого ИИ-сервиса эти функции переносятся на уровень единого инфраструктурного шлюза.

В компании также заявляют о возможности выявления аномальной активности и попыток обхода установленных ограничений при работе с большими языковыми моделями.

Решение ориентировано на крупные организации из различных отраслей, включая финансовый сектор, телекоммуникации, ретейл и промышленность.

Интерес к подобным платформам закономерен: по мере того как искусственный интеллект становится частью повседневных бизнес-процессов, компании все чаще сталкиваются не столько с вопросом внедрения ИИ, сколько с необходимостью управлять его использованием и связанными с ним рисками. Platform V SOWA AI — один из примеров того, как рынок начинает отвечать на этот запрос.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru