ФСТЭК России опубликовала новый вариант методики моделирования угроз

ФСТЭК России опубликовала новый вариант методики моделирования угроз

ФСТЭК России опубликовала новый вариант методики моделирования угроз

Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России) вынесла на обсуждение новый вариант методики моделирования угроз, отметившийся изменением самого подхода к такому моделированию.

В частности, как пишет Дмитрий Кузнецов, для организаций выстроилась цепочка действий, укладывающаяся в новый подход.

Необходимо определить те негативные последствия, которые организация считает недопустимыми => вычислить, как можно привести к таким последствиям => построить киллчейны, с помощью которых в теории можно это осуществить.

Недопустимыми негативными последствиями, например, для электрической подстанции может стать нарушение электроснабжение потребителей. Угрозой в этом случае будут считаться методы достижения этого — например, установка битой прошивки на контроллер. Киллчейн же будет представлять один из возможных сценариев реализации угрозы.

Если удастся найти хоть один работоспособный киллчейн, угрозу можно будет считать актуальной, и от неё придётся защищаться.

Помимо этого, согласно новому варианту методики, теперь нельзя просто отбиться изолированностью сети и неактуальностью кибератак. Придётся продемонстрировать, что потенциальный атакующий не сможет добраться до вашей сети.

Также при моделировании угроз нужно учитывать меры защиты и возможные проблемы в применении этих средств. Чётко даётся понять, что сами по себе меры защиты не являются панацеей от реализации угроз.

Подпишитесь на новости

ИИ используют 83% команд разработки, но до рабочих систем доходят лишь 24%

Нейросети в разработке уже почти повсюду, а вот их результаты в рабочих системах — заметно реже. Сгласно опросу SimpleOne, ИИ используют 83% команд, однако только 24% внедряют полученное в действующие системы.

Полные результаты компания опубликовала на своём сайте. В 41% случаев с ИИ экспериментируют отдельные сотрудники по собственной инициативе, ещё 18% команд проводят пилоты.

Начать пользоваться технологией в ближайшие полгода планируют 8%.


Чаще всего нейросетям поручают написание кода и конфигураций — этот вариант выбрали 60% респондентов. Аналитику и подготовку техзаданий отметили 49%, документацию — 44%.

Тестирование и код-ревью пока набрали 26%, разбор багов — 28%. При этом именно тесты и анализ ошибок участники охотнее всего готовы передать ИИ-агентам: 61% и 54% соответственно. Желающих делегировать поиск собственных промахов хватает.


Главный тормоз — безопасность: утечек кода и данных опасаются 68% опрошенных. Стоимость лицензий и токенов беспокоит 58%, качество результата — 48%.

Нехватку компетенций назвали лишь 8%, отсутствие поддержки руководства — 5%. Начальство, получается, мешает реже, чем счёт за инструменты и перспектива отправить исходники не туда.

Ускорения минимум в полтора раза ожидают 48% участников. Это именно ожидания, а не замеренная производительность. Ещё 31% затруднились оценить эффект.

Опрос прошёл в октябре 2026 года среди 90 специалистов, преимущественно из крупных компаний: 71% работали в организациях со штатом более тысячи человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru