Итоги пилотных MaxPatrol VM: в 100% компаний не закрыты опасные уязвимости

Итоги пилотных MaxPatrol VM: в 100% компаний не закрыты опасные уязвимости

Итоги пилотных MaxPatrol VM: в 100% компаний не закрыты опасные уязвимости

Компания Positive Technologies огласила результаты проверок защищенности активов российских компаний, проведенных в этом году. Известные уязвимости высокой степени риска (эксперты называют их трендовыми) обнаружены во всех исследованных инфраструктурах; одна из дыр — в Microsoft .NET Framework — присутствовала в системах 48% организаций.

Неутешительные данные были представлены на пресс-мероприятии «Как дела с уязвимостями? Взгляд вендоров программного обеспечения, ИБ-компаний и пользователей», проведенном сегодня, 22 ноября, в рамках кибербитвы Standoff. В Топ-10 распространенных проблем ошли атакуемые уязвимости в продуктах Microsoft, в том числе дыры двух-трехлетней давности.

Исследование проведено по результатам 27 крупнейших пилотных проектов MaxPatrol VM. В среднем в пределах пилотной зоны выявлялось около 600 уязвимостей высокой и критической степени опасности, которые вендоры продуктов уже закрыли.

Что хуже, десятая часть трендовых уязвимостей присутствовала в активах высокой степени значимости. На каждые 100 активов в среднем приходится 47 таких уязвимостей, а на каждый актив высокой степени значимости — в среднем две.

В Топ-10 трендовых проблем, выявленных в ходе проверок, вошли известные уязвимости в компонентах Windows и пакетах Microsoft Office. Так, CVE-2020-0646 в платформе .NET Framework была найдена у 48% компаний, CVE-2021-40444 в движке MSHTML — у 41% организаций. Эти же уязвимости до сих пор составляют угрозу для активов высокой степени значимости.

 

«По нашим данным, самые опасные уязвимости (мы их называем трендовые) распространены повсеместно во всех отраслях, в том числе на критически важных активах, — подчеркнул Эльман Бейбутов, директор PT по развитию продуктового бизнеса. — В ситуации, когда установить все доступные обновления ПО невозможно, а экспертов, готовых работать с уязвимостями (приоритизировать, устранять, проверять установку обновлений или вводить другие компенсационные меры) мало, компаниям нужны отечественные решения, которые помогут построить эффективный процесс vulnerability management (VM) и будут взаимодействовать со смежными системами для достижения оптимального результата».

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru