Tenable анонсировал предсказательную приоритизацию уязвимостей

Tenable анонсировал предсказательную приоритизацию уязвимостей

Tenable анонсировал предсказательную приоритизацию уязвимостей

Компания Tenable на этой неделе анонсировала решение Predictive Prioritization (Предсказательная приоритизация) для продуктов Tenable.io и Tenable.sc (ранее SecurityCenter). Цель Predictive Prioritization — предоставить организациям возможность сфокусироваться на тех уязвимостях, которые представляют реальный риск для бизнеса.

Умение правильно приоритизировать уязвимости — критически необходимое условие для бизнеса, который хочет грамотно противостоять киберрискам. Например, исходя из данных Gartner, через несколько лет правильный подход к устранению уязвимостей станет самым ключевым моментом для корпораций, которые стремятся улучшить свою кибербезопасность.

Всю серьезность ситуации с уязвимостями также показывает и отчет команды Tenable Research «Vulnerability Intelligence Report». Согласно этому отчету, ежедневно организациям приходится иметь дело с более чем 100 критическими (по системе CVSS) уязвимостями.

Однако присваиваемые системой CVSS рейтинги уязвимостей зачастую не дают организациям понимания того, какой уязвимости следует уделить внимание в первую очередь. Более того, ситуация усугубляется постоянно растущим количеством багов — по подсчетам Tenable Research, все идет к тому, что за 2018 год будет найдено до 19 000 новых брешей. 

Эта цифра на 27% превышает аналогичный показатель за 2017 год. В прошлом году публичные эксплойты были доступны для семи процентов от общего числа уязвимостей, это значит, что остальные 93% проблем безопасности представляли лишь гипотетический риск для предприятий.

Учитывая, что для большинства уязвимостей работающий эксплойт вообще не появляется, а также, что даже меньший процент брешей эксплуатируются в реальных атаках киберпреступниками, сложно понять, какой уязвимости уделить внимание в первую очередь, и есть ли вообще заслуживающая внимание дыра в безопасности.

Именно поэтому Tenable реализовала новые возможности, которые можно охарактеризовать как «предиктивная» или предсказательная приоритизация уязвимостей. Этот функционал сочетает в себе собранную Tenable информацию об уязвимостях и внешние данные киберразведки (Threat Intelligence), которые анализируется в совокупности с помощью специального алгоритма обработки больших данных, разработанного командой Tenable Research.

Этот алгоритм, используя машинное обучение, способен анализировать более 100 000 уязвимостей, а также давать им предварительную оценку — какая уязвимость может быть использована злоумышленниками в атаках, а какая представляет риск лишь в теории.

В качестве внешних источников информации о рисках функционал Predictive Prioritization использует два направления. Во-первых, применяется стандартная информация об уязвимостях — например, данные CVSS и Национальной базы уязвимостей (National Vulnerability Database, NVD). Эти данные дают базовое понимание того, насколько легко создать эксплойт, насколько реален вектор атаки и т.п.

Кроме того, задействованы различные источники киберразведки, в том числе открытая киберразведка и аналитика компании Recorded Future, которая предоставляет данные о том, насколько активно эксплуатируется та или иная уязвимость злоумышленниками, совершающими как таргетированные, так и ненаправленные атаки.

Решения Tenable в России поставляется специализированным дистрибьютором компанией Тайгер Оптикс.

Подпишитесь на новости

ИИ спроектировал процессор уровня Arm Cortex-A53 без ручного описания схемы

Нейросетям уже мало писать код, они добрались до проектирования процессоров. Как сообщила команда проекта QiMeng, автоматически созданный CPU второй версии по производительности сопоставим с Arm Cortex-A53, знакомым по смартфонам прошлых поколений. До современных флагманов далеко, но это уже заметно сложнее очередной кнопки на сайте.

Результаты разработчики опубликовали на официальной странице QiMeng.

Исследователи автоматизируют создание логики процессора по примерам входных данных и ожидаемых результатов. В традиционном подходе инженеры сначала вручную описывают схему на специальном языке. Здесь значительную часть этой работы берёт на себя алгоритм.

Предыдущая версия, QiMeng-CPU-v1, получила проект RISC-V-процессора за пять часов. Чип затем изготовили: он смог запустить Linux и показал производительность, сопоставимую с Intel 80486SX.


Вторая версия перешла к суперскалярной архитектуре, позволяющей выполнять несколько команд за такт. По оценке авторов, её производительность примерно в 380 раз выше показателя передовых предшествующих методов автоматического проектирования.

Пожалуй, наиболее интересный результата здесь в сокращении ручной работы при создании вычислительных ядер. В сущности, перспектива поручать алгоритмам всё более сложные части проектирования уже подкреплена работающим чипом, а не только красивыми слайдами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru