ФСТЭК обвиняют в плохой работе российской базы данных уязвимостей

ФСТЭК обвиняют в плохой работе российской базы данных уязвимостей

ФСТЭК обвиняют в плохой работе российской базы данных уязвимостей

Российская национальная база данных уязвимостей (БДУ) значительно уступает своим аналогам из Китая и США. К такому выводу пришли специалисты компании Recorded Future, которые взялись сравнить принципы работы этих трех БДУ.

Основное отличие, которое выделили специалисты — БДУ США охватывает все основные типы программного обеспечения, а вот российский аналог, судя по всему, сосредоточен на индексировании уязвимостей для аппаратного и программного обеспечения, используемого правительственными агентствами и КИИ.

В качестве примера исследователи приводят следующую статистику: 75 % проиндексированных уязвимостей связаны либо с браузерами, либо с АСУ ТП, а вот бреши в популярных системах управления контентом (CMS) вообще игнорируются.

Помимо этого, дыры в безопасности продуктов от Microsoft, Adobe и Linux освещаются гораздо лучше, чем недостатки в решениях IBM или Huawei.

Также эксперты отметили довольно медленную индексацию проблем безопасности — в среднем у российской БДУ уходит на индексацию на 83 дня больше, чем у китайской базы; и на 50 дней больше, чем у американской.

Специалисты предоставили инфографику, которая демонстрирует отставание России в этом аспекте:

Но и это еще не все недостатки российского решения. Эксперты также утверждают, что работу российской БДУ можно назвать небрежной — база индексирует множество уязвимостей с разными CVE под одним идентификатором.

В других же случаях БДУ индексирует уязвимости с одним номером CVE под разными идентификаторами в самой базе.

Специалисты полагают, что плохая работа российской БДУ связана с тем, что ей управляет Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК). Объясняется это тем, что ФСТЭК сфокусирована на защите государственных объектов и субъектов КИИ.

Кто снимает? Новое Android-приложение обнаруживает умные очки рядом

Смарт-очки с камерами всё чаще появляются в общественных местах, поэтому у многих возникает закономерный вопрос: а можно ли понять, что кто-то рядом ведёт съёмку? Разработчик Ив Жанрено предложил свой ответ — Android-приложение Nearby Glasses. Приложение сканирует Bluetooth Low Energy (BLE) и пытается определить поблизости устройства, связанные с известными производителями умных очков.

В основе не названия устройств (их легко менять), а так называемый manufacturer ID — идентификатор компании в BLE-пакетах. Он стандартизирован и закреплён за конкретным производителем, поэтому служит более стабильным признаком.

Сейчас Nearby Glasses отслеживает четыре ID:

  • 0x01AB — Meta Platforms (корпорация Meta признана экстремистской и запрещена в России);
  • 0x058E — Meta Platforms Technologies;
  • 0x0D53 — Luxottica (производитель Meta Ray-Ban);
  • 0x03C2 — Snapchat (Snap Spectacles).

При желании пользователь может вручную добавить другие значения.

 

Когда приложение обнаруживает устройство с заданным ID и уровнем сигнала выше установленного порога (по умолчанию −75 dBm, что соответствует примерно 10–15 метрам на открытом пространстве), оно отправляет уведомление. Чтобы не заваливать пользователя предупреждениями, встроен «период тишины» — по умолчанию 10 секунд.

Разработка вдохновлена реальными случаями. В СМИ уже описывались эпизоды, когда очки Meta Ray-Ban использовались для скрытой съёмки. А один студент Гарварда демонстрировал работу очков в связке с системой распознавания лиц и открытыми данными в режиме реального времени.

При этом автор честно предупреждает: ложные срабатывания возможны. Manufacturer ID используется для всей линейки продуктов компании, поэтому приложение может реагировать и на другие устройства того же бренда, например VR-гарнитуры Meta. В таких случаях помогает контекст: если вокруг нет VR-шлемов, но есть человек в очках, вероятность совпадения выше.

Приложение работает как фоновая слжба Android, не собирает пользовательские данные, не отправляет телеметрию и не показывает рекламу. Логи (если включены) сохраняются только локально и содержат лишь обнаруженные ID.

Разработчики планируют расширить список производителей, улучшить интерфейс на отдельных устройствах (например, Pixel), локализацию и, возможно, выпустить версию для iOS. В перспективе автор также рассматривает более глубокий анализ BLE-трафика для снижения числа ложных тревог, но это потребует дополнительной технической проработки.

Nearby Glasses доступно в Google Play и на GitHub, где опубликован исходный код на Kotlin.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru