НКЦКИ создал алгоритм оценки рисков при обновлении заграничного софта

НКЦКИ создал алгоритм оценки рисков при обновлении заграничного софта

НКЦКИ создал алгоритм оценки рисков при обновлении заграничного софта

Национальный координационный центр по компьютерным инцидентам (НКЦКИ) разработал алгоритм, призванный упростить процесс принятия решения о необходимости установки апдейтов для программ иностранного производства. В конце марта российская CERT советовала в таких случаях отключить автообновление из-за возможной угрозы безопасности информационным ресурсам РФ.

Прежняя мера, по словам НКЦКИ (PDF), была краткосрочной и вынужденной: были зафиксированы случаи внедрения в зарубежный софт недокументированных возможностей (НДВ) либо механизмов блокировки работы. Поскольку в долгосрочной перспективе отказ от обновления может привести к накоплению уязвимостей, угроза потери важных данных или приостановки критичных бизнес-процессов может оказаться выше рисков, связанных с внедрением нежелательного контента.

Чтобы облегчить ИБ-службам принятие решений в столь непростой ситуации, НКЦКИ создал алгоритм, учитывающий все возможные критерии оценки. Его не рекомендуется применять для обновления софта, используемого в АСУ ТП; его также нельзя использовать в тех случаях, когда речь идет о программах для мобильных устройств.

 

При работе с алгоритмом необходимо учитывать следующее:

  • это лишь рекомендация, за ее применение отвечает исполнитель;
  • алгоритм не предусматривает граничные случаи, поэтому его следует использовать с учетом контекста;
  • перед обновлением софт надлежит проверить в тестовой среде или по контрольной выборке;
  • в тех случаях, когда можно предотвратить эксплойт средствами защиты, обновление лучше не производить;
  • если есть возможность проверить наличие НДВ в апдейтах, решение следует принимать по результатам собственного анализа, а не по алгоритму НКЦКИ.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru