Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей для корпораций-гигантов

Google открыл исходный код сканера уязвимостей, который отлично подойдёт для проверки безопасности масштабной корпоративной сети с тысячами или даже миллионами подключённых к Сети устройств.

Сканер получил яркое имя «Tsunami», ранее Google использовал его для внутренних целей. Теперь же интернет-гигант опубликовал на GitHub исходный код разработки.

Несмотря на прямую связь с корпорацией, Tsunami не будет считаться принадлежащим Google брендом. Сообщество разработчиков будет работать над сканером и совершенствовать его, поэтому его можно будет назвать общим детищем.

Tsunami отличается от сотен других сканеров (как коммерческих, так и бесплатных) подходом к его разработке — Google учитывал потребности гигантских корпораций вроде себя.

Поэтому сканер подойдёт для организаций, управляющих сетями, в которых установлены сотни тысяч серверов, рабочих станций, сетевого оборудования и подключённых к интернету IoT-устройств. 

По словам Google, использующие Tsunami корпорации смогут рассчитывать, что сканер справится с проверкой всех типов устройств — не придётся запускать отдельно несколько средств для поиска уязвимостей.

В планах также свести к минимуму ложные срабатывания и исключить отправку некорректных патчей сотням тысяч девайсов.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru