Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Сайты большинства российских вузов уязвимы для кибератак

Эксперты Лаборатории практического анализа защищенности компании «Инфосистемы Джет» провели исследование, в рамках которого проанализировали веб-сайты 10 ведущих вузов России по версии рейтингового агентства «Эксперт РА» на предмет наличия уязвимостей. В ходе исследования применялись только пассивные методы, не оказывающие никакого воздействия на ресурсы образовательных организаций, тестовые атаки не проводились.

Проанализировав веб-сайты ТОП-10 университетов из рейтинга «100 лучших вузов России», специалисты интегратора пришли к выводу, что ресурсы большинства вузов страны уязвимы для действий хакеров.

Как видно на графике ниже, сайт каждого вуза содержит уязвимости различной степени критичности – от низкого уровня до высокого (вузы на графике указаны в случайном порядке; обнаруженные на сайтах уязвимости показаны в отдельных столбцах, в зависимости от уровня критичности).

Так, высокий уровень критичности означает, что с помощью уязвимости хакеры могут захватить контроль над ресурсом, получить доступ к конфиденциальной информации, использовать сайт в мошеннических целях, разместить на портале любые произвольные сведения, в том числе лозунги и призывы политического характера. Средняя критичность говорит о том, что уязвимость потенциально может привести к взлому ресурса, однако злоумышленникам придется приложить усилия, чтобы успешно реализовать атаку. Уязвимости низкой критичности хакеры могут использовать как вспомогательные, например, для сбора дополнительной информации о ресурсе перед атакой.

Важно, что в ходе исследования не было обнаружено признаков работы каких-либо средств защиты информации, обеспечивающих безопасность веб-сайтов вузов.

«Результаты нашего исследования демонстрируют, что защищенность ресурсов большинства российских вузов находится на уровне ниже допустимого. Обеспечивать “бумажную безопасность”, то есть соблюдать только лишь требования законодательства о персональных данных, недостаточно. Важно уделять внимание и практической стороне информационной безопасности (ИБ). Как минимум стоит выполнять базовые правила гигиены ИБ: управлять уязвимостями и систематически обновлять ПО, проводить анализ кода, использовать практики безопасной настройки, начиная от веб-сервера и заканчивая сменой стандартного пароля «по умолчанию», — комментирует Георгий Старостин, эксперт Лаборатории практического анализа защищенности компании «Инфосистемы Джет».

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru