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 разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru