В PT Application Inspector ввели отчет, соответствующий требованиям ЦБ

В PT Application Inspector ввели отчет, соответствующий требованиям ЦБ

В PT Application Inspector ввели отчет, соответствующий требованиям ЦБ

В анализаторе защищенности приложений PT Application Inspector обновлен набор преднастроенных отчетов. Теперь по результатам работы анализатор в числе прочих выдает отчет, соответствующий требованиям Банка России по анализу уязвимостей прикладного ПО, использующегося для проведения финансовых операций. Этот отчет может являться доказательством проведенного анализа уязвимостей в соответствии с требованиями ОУД4 ГОСТ 15408-3-2014, принимаемым аудиторами и регулятором.

С 1 января 2020 года в силу вступают новые положения Банка России, согласно которым финансовые организации будут обязаны проводить анализ уязвимостей прикладного ПО, которое используется для проведения платежных и других финансовых операций. При этом ПО должно соответствовать оценочному уровню доверия (ОУД) не ниже четвертого – требования к уровням доверия описаны в ГОСТ 15408-3.

В соответствии с данным стандартом разработчики программного обеспечения должны реализовывать в своих продуктах определенный набор функций безопасности, доказать их работоспособность и обеспечить невозможность отключения или обхода злоумышленниками. Соответственно, финансовые организации должны разрабатывать собственные приложения и проводить анализ уязвимостей в соответствии с требованиям ОУД4.

На практике это означает необходимость проведения сканирования исходного кода, которое позволит обнаружить уязвимости, и повторного сканирования для подтверждения их устранения. По итогам этой работы разработчик ПО (то есть финансовая организация) готовит отчет в произвольной форме. Это трудоемкий процесс, требующий значительного времени. Оптимизировать подготовку отчета на соответствие ОУД4 позволяет анализатор защищенности PT Application Inspector (PT AI).

«PT AI позволяет автоматически проводить сканирование исходного кода финансового приложения, а затем повторно проверять уже измененные участки кода для экономии времени, – говорит руководитель направления развития бизнеса безопасности приложений Positive Technologies Антон Александров. – Кроме того, он позволяет создавать эксплойты для проверки найденных уязвимостей, то есть в контексте требований ОУД4 разработчики могут подтвердить, что найденные уязвимости действительно можно использовать».

Система автоматически находит уязвимые библиотеки, проводит динамический и статический анализ кода. В итоге PT AI может находить как известные, так и неизвестные уязвимости нулевого дня (0-day). По результатам работы анализатор выдает отчет в удобном формате, который соответствует требованиям Банка России. Для аудитора и регулятора именно этот отчет может являться доказательством проведенного анализа уязвимостей и соответствия требования ОУД4.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru