В России создали первого MSSP-провайдера по направлению киберразведки

В России создали первого MSSP-провайдера по направлению киберразведки

В России создали первого MSSP-провайдера по направлению киберразведки

Компании УЦСБ (Уральский центр систем безопасности) и Group-IB создали первого в России MSSP-провайдера, который будет специализироваться на киберразведке, исследовании кибератак, а также атрибуции и реагировании на инциденты в ИБ.

Как отмечается в пресс-релизе, MSSP-провайдер создан на базе УЦСБ, которая подготовила площадку для системы Group-IB Threat Intelligence (TI). Подробнее о Group-IB Threat Intelligence можно почитать в нашем обзоре.

Как прогнозируют специалисты, 4 из 5 клиентов MSSP-сервиса мониторинга и реагирования на кибератаки в ближайшие два-три года получат данные киберразведки именно по этой модели. В среднем рост рынка в год для модели продаж MSSP составляет приблизительно 8-9% (30% от этого роста обеспечены средним и малым бизнесом).

УЦСБ сегодня стал первым в России поставщиком этой услуги. Group-IB и УЦСБ поставили цель — повысить уровень кибербезопасности с помощью системы Group-IB TI. Благодаря MSSP-провайдеру клиент сможет получить детальный анализ ландшафта киберугроз, который специально подстроен под него экспертами Group-IB Threat Intelligence и Security Operations Center (USSC-SOC) УЦСБ.

Провайдер обещает, что анализ ландшафта будет идти непрерывно и актуализироваться в течение всего времени оказания услуги. Клиент получит обработанные отчёты по исследованию инцидента, также специалисты дадут ему рекомендации по улучшению защиты.

Если выбрать расширенный пакет услуг, УЦСБ гарантирует не только использование данных Threat Intelligence, но и реагирование на киберинцидент. Реакция на особо важные инциденты не превысит 30 минут с момента регистрации.

Group-IB и УЦСБ отмечают, что стоимость сервиса в большинстве случаев окажется ниже, чем при самостоятельном мониторинге данных о киберугрозах. В частности, скажется распределение загрузки SOC-аналитиков.

Apple выложила код постквантовой криптографии на GitHub

Apple продолжает строить цифровой бункер на случай, если квантовые компьютеры однажды начнут вскрывать современное шифрование. Компания выложила на GitHub исходники corecrypto (своей низкоуровневой криптографической библиотеки) и подробно рассказала, как проверяет защиту iPhone, macOS от будущих квантовых атак.

Вообще вся эта история началась ещё в 2024 году с появления PQ3 в iMessage.

Тогда Apple впервые публично включила постквантовую защиту: мессенджер начал использовать новые алгоритмы не только при старте переписки, но и при регулярном обновлении ключей шифрования.

Корпорация заранее готовится к моменту, когда квантовые машины смогут ломать классическую криптографию быстрее, чем пользователи успеют придумать пароль «12345678».

Теперь Apple пошла дальше и открыла код corecrypto — библиотеки, которая отвечает за шифрование, цифровые подписи, хеширование и генерацию случайных чисел в экосистеме компании. Именно через неё работают Security framework, CryptoKit и CommonCrypto.

В репозитории появились реализации ML-KEM и ML-DSA — двух постквантовых алгоритмов, которые Apple выбрала для своей криптографии. Первый нужен для безопасного обмена ключами шифрования, второй — для цифровых подписей. Оба стандарта утверждены NIST как защита от угроз будущих квантовых компьютеров.

Но самое интересное — не сами алгоритмы, а то, как Apple всё это проверяет.

Компания выдала огромный технический разбор о том, как тестировала код перед публикацией. И судя по описанию, внутри Apple криптографию гоняют так, будто готовят запуск ядерного реактора. Обычных тестов им оказалось мало: пришлось строить собственную систему формальной верификации, потому что существующие инструменты не покрывали все сценарии.

Проблема в том, что corecrypto работает сразу на куче устройств с разными версиями Apple Silicon, а часть кода написана не только на C, но и вручную оптимизирована под ARM64.

В итоге Apple утверждает, что формальная верификация уже помогла найти критические ошибки, которые обычное тестирование не заметило бы. Например, компания обнаружила пропущенный шаг в ранней реализации ML-DSA. В редких случаях это могло приводить к некорректным криптографическим вычислениям без каких-либо предупреждений. Заодно инженеры нашли ошибку даже в стороннем математическом доказательстве и самостоятельно её исправили для своих параметров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru