В PT BlackBox 2.5 добавили возможность сканирования API

В PT BlackBox 2.5 добавили возможность сканирования API

В PT BlackBox 2.5 добавили возможность сканирования API

Positive Technologies выпустила новую версию сканера приложений — PT BlackBox 2.5. Разработчик реализовали важные нововведения, включая ролевую модель для разграничения прав доступа пользователей и возможность сканирования API.

Ролевая модель доступа позволяет каждому сотруднику получить доступ только к необходимым функциям продукта, что обеспечивает эффективность и безопасность работы.

PT BlackBox предоставляет три роли: аудитор, оператор и модератор, с разными уровнями доступа и возможностями. Этими настройки можно управлять в разделе «Администрирование».

Первая роль позволяет просматривать проекты и отчеты, вторая — изменяет настройки проекта, запускает и останавливает сканирования, а последняя — управляет проектами, сканированиями и профилями внутри группы.

Другое важное нововведение в PT BlackBox 2.5 — возможность сканирования API на основе OpenAPI версии 3. Это позволяет защитить цепочку взаимодействия пользователя с клиентским приложением и предотвратить возможные уязвимости, которые могут использоваться злоумышленниками для проникновения в корпоративную сеть.

Чтобы получить новые функциональные возможности, пользователи могут обновить PT BlackBox до версии 2.5. Эти изменения помогут разработчикам проверить безопасность своих приложений и продолжить работу над безопасной разработкой.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru