FIRST представил CVSS версии 3.1

FIRST представил CVSS версии 3.1

FIRST представил CVSS версии 3.1

Форум групп безопасности и реагирования на инциденты (FIRST) на днях анонсировал версию 3.1 Единой системы определения величины уязвимостей (Common Vulnerability Scoring System, CVSS).

CVSS — общепринятый стандарт для определения степени опасности уязвимостей в программном обеспечении. CVSS обеспечивает экспертов специальным фреймворком для связи отличительных черт и степени воздействия проблем безопасности.

В 2015 году была выпущена версия CVSS v3, в которой FIRST реализовал несколько полезных нововведений. Среди них адаптация под современные киберугрозы, а также подсказки в отношении присвоения рейтинга.

Задача CVSS v3.1 — упростить и улучшить предыдущую версию, чтобы сообществу кибербезопасников было еще легче принять и воспользоваться стандартом.

Ранее специалисты по кибербезопасности в сфере здравоохранения и промышленных систем критиковали CVSS за способность генерировать вводящие в заблуждение рейтинги уязвимостей.

Чтобы исправить эту ситуацию, FIRST опубликовал для CVSS v3.1 документ, содержащий описание и характеристики, а также руководство пользователя и примеры. Чуть позже в этом году FIRST обещает сделать учебный курс, с помощью которого пользователи смогут углубиться в CVSS версии 3.1.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru