CVSS 4.0 поможет вернее оценивать уязвимости, в том числе real-time

CVSS 4.0 поможет вернее оценивать уязвимости, в том числе real-time

CVSS 4.0 поможет вернее оценивать уязвимости, в том числе real-time

Обновление CVSS нацелено на повышение точности расчетов, на результаты которых полагаются безопасники и пользователи софта. Расширенный набор параметров позволит исключить разночтения в оценке уязвимостей и успешнее бороться с такими угрозами.

Четвертая версия стандарта CVSS была в прошлом месяце представлена как превью на 35-й конференции FIRST в Монреале. В настоящее время система проходит тестирование в режиме реального времени, публичный запуск ожидается позже, но в этом году.

По словам кураторов проекта, новый релиз должен существенно изменить подход к оценке уязвимостей, их ранжированию при патчинге и к защите от кибератак. В спецификации добавлены возможности, очень важные для киберразведки (threat intelligence), а также контекстные метрики — параметры среды пользователя, позволяющие понять, какие данные или операции представляют наибольший риск для организации.

В список вспомогательных атрибутов, которые можно использовать для определения уровня опасности уязвимости, добавлены несколько позиций:

  • Automatable — возможность автоматизации эксплойта;
  • Recovery — способность системы к восстановлению после атаки;
  • Value Density — количество системных ресурсов, к которым можно получить доступ через эксплойт;
  • Vulnerability Response Effort — трудоемкость реагирования;
  • Provider Urgency — рейтинг от провайдера;
  • Safety — функциональная безопасность (показатель, важный для OT/ICS/IoT).

Обновлена также система именования результатов расчета. Перечень возможных количественных оценок теперь выглядит следующим образом:

  • CVSS-B — базовая оценка;
  • CVSS-BT — базовая оценка + оценка степени угрозы;
  • CVSS-BE — базовая оценка + контекстная метрика;
  • CVSS-BTE — базовая оценка + степень угрозы + контекстная метрика.

Предыдущая, третья версия системы оценки уязвимостей, которой сейчас пользуется большинство разработчиков софта и специалистов по ИБ, вышла в 2015 году. Через четыре года появилась CVSS 3.1 — улучшенный вариант без дополнений, упростивший использование фреймворка.

«Последние 18 лет систему CVSS усиленно развивали, и каждая версия учитывала возможности держать кибероборону, — комментирует Крис Гибсон (Chris Gibson), руководитель сообщества групп реагирования на компьютерные инциденты (FIRST). — Меня восхищают трудолюбие и самоотдача команды CVSS-SIG, проявленные при подготовке версии 4.0. Очень своевременный результат: количество угроз во всем мире продолжает стремительно расти».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru