«Антифишинг» выпустила систему для управления требованиями по безопасности

«Антифишинг» выпустила систему для управления требованиями по безопасности

«Антифишинг» выпустила систему для управления требованиями по безопасности

Компания «‎Антифишинг» представила Start REQ – систему для управления требованиями по безопасности, которая помогает продуктовым командам создавать защищенные продукты в рамках процессов DevSecOps.

Start REQ реализует подход Shift-Left Security в процессах DevSecOps и позволяет предупредить появление уязвимостей и ошибок конфигурации на старте процесса разработки, что дает возможность свести к минимуму будущие атаки после релиза.

Система Start REQ содержит интерактивную базу требований по безопасности к программным продуктам, внешние и внутренние регламенты, законы и отраслевые практики. Продуктовые команды заполняют анкету и получают актуальные требования по безопасности на понятном для разработчиков языке, включая критерии приемки по безопасности на стадии релиза. Эти требования автоматически доставляются в рабочую среду разработчиков – трекер задач (например, JIRA) и реализуются командой вместе с функциональным требованиями.

Это позволяет ускорить выпуск цифровых продуктов и одновременно обеспечить их защищенность от возможных атак, утечек и сбоев.

Ранее компания была известна по одноименной платформе Start AWR (бывший Антифишинг для сотрудников), теперь компания объединила свои продукты в экосистему Start X. Она позволяет снизить риски человеческого фактора и повысить эффективность работы людей в ключевых бизнес-процессах, включая разработку, поддержку и эксплуатацию систем и приложений.

Помимо решения для управления требованиями по безопасности, в экосистему Start X входит еще три продукта:

  • Start EDU — платформа по обучению продуктовых команд навыкам написания кода без уязвимостей. Учит разработчиков и других членов команды на кейсах и реальных рабочих задачах минимально отвлекая от рабочего процесса. В результате команды знают как реализовать требования по безопасности и выпускают ПО без уязвимостей.
  • Start CTF — SaaS-тренажер по практической безопасности в формате интернет-банка. Помогает за 4 недели познакомить команды с темой безопасной разработки и вовлечь их в процессы DevSecOps. Все задания в тренажере объединены одной историей, а их решение инициирует имитацию реагирования на инцидент.

В экосистеме также есть продукт для всех сотрудников, который помогает научить их распознавать и предотвращать любые виды цифровых атак на людей:

  • Start AWR (ранее Антифишинг для сотрудников) — платформа для обучения сотрудников противодействию атакам через электронную почту, сайты, поддельные точки доступа (WiFi), соцсети и мессенджеры.

Подробнее о всех продуктах можно прочитать на сайте.

Студентку вернули в вуз после отчисления из-за проверки диплома на ИИ

История о борьбе человека и алгоритма получила неожиданную развязку. Верховный суд Татарстана признал незаконным отчисление студентки московского вуза, чей диплом заподозрили в использовании нейросети. Поводом для конфликта стала система проверки текстов на ИИ-контент. Сначала дипломная работа показала результат в 41,91% нейросетевого текста.

Затем студентка доработала и загрузила её повторно. Однако научный руководитель заявила, что в тексте якобы намеренно нарушена логика слов более чем в 70% материала, и сочла это попыткой обмануть проверку.

На третьей проверке показатель внезапно снизился до 11,92%. Казалось бы, вопрос закрыт. Но вуз решил иначе. Работу отказались принимать, сославшись на пропущенный срок сдачи. Хотя последний день подачи приходился на воскресенье, 8 июня 2025 года.

Уже 10 июня кафедра не допустила диплом к защите, а в тот же день был подписан приказ об отчислении. При этом саму студентку на заседание не пригласили и фактически не оставили времени на обжалование решения.

Суд изучил обстоятельства дела и нашёл сразу несколько проблем. Во-первых, была применена статья 193 Гражданского кодекса, согласно которой если последний день срока выпадает на выходной, он переносится на ближайший рабочий день. Значит, диплом был загружен вовремя.

Во-вторых, выяснилось, что отчёт системы проверки носит лишь вероятностный характер и не является окончательным доказательством использования ИИ. Более того, представитель университета признал, что научный руководитель не разбирается в принципах работы системы и самостоятельно не проводил экспертизу текста.

Дополнительный вопрос возник и к самому алгоритму. Представители вуза не смогли объяснить суду, каким образом система отличает обычные заимствования или особенности текста от результатов работы нейросети.

В итоге Верховный суд Татарстана встал на сторону студентки. Её восстановили на четвёртом курсе, обязали вуз допустить диплом к защите при условии оригинальности текста не менее 50%, а также взыскали с учебного заведения 40 тысяч рублей компенсации морального вреда и ещё 20 тысяч рублей штрафа.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru