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.

17% HR-менеджеров столкнулись с дипфейками на онлайн-собеседованиях

Онлайн-собеседования превратились в театр цифровых двойников. Вместо кандидата на интервью может прийти более опытный человек, а нейросеть в реальном времени одолжит ему чужие лицо и голос. В итоге предложение получает соискатель, которого работодатель фактически никогда не видел.

Масштаб уже не шуточный. Компания Pindrop открыла вакансию разработчика senior backend и проверила 827 откликов своими антифрод-системами.

Около 100 кандидатов, или 12,5%, оказались дипфейками. По данным Resume Genius, с такой подменой сталкивались 17% HR-менеджеров.

Исследование GetReal Security показало ещё более неприятную картину: 41% опрошенных американских компаний в 2025 году наняли и вывели на работу мошеннических кандидатов, не заметив обмана. Gartner прогнозирует, что к 2028 году фейковым окажется каждый четвёртый соискатель.

Чаще всего цифровые самозванцы атакуют ИТ-компании, криптовалютные проекты и организации из сферы кибербезопасности. Одни пытаются получить работу без нужных навыков, другие скрывают страну проживания, а третьи охотятся за корпоративными данными. Более 300 компаний в США, по данным Минюста страны, наняли на ИТ-позиции людей, связанных с Северной Кореей.

Распознать подмену на глаз непросто: люди выявляют дипфейки с точностью лишь около 56%. Выдать их могут рассинхронизация губ и речи, плывущие края лица, странные тени, задержки перед ответами и пустые профили в соцсетях.

Поэтому кандидата просят повернуться в профиль, провести рукой перед лицом или показать три пальца. На таких движениях нейросеть иногда теряет самообладание: лицо расползается, пальцы мутируют, маска слетает.

Раньше на собеседовании проверяли навыки кандидата. Теперь сначала приходится выяснять, существует ли он вообще.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru