В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

Поток данных «Лаборатории Касперского» об опенсорсных пакетах, содержащих уязвимости, вредоносов и нежелательные закладки, отныне доступен пользователям анализатора CodeScoring от Profiscope.

На настоящий момент Kaspersky Open Source Software Threats Data Feed содержит информацию о 42 тыс. уязвимостей в > 10 тыс. пакетов, а также об 11 тыс. вредоносных и потенциально опасных пакетов с открытым исходным кодом, которые размещены в популярных репозиториях — таких как npm и PyPi.

 

Готовые пакеты позволяют разработчикам сэкономить время, однако использование сторонних компонентов повышает риски в отношении атак на цепочку поставок, число которых последнее время неудержимо растет. Пакеты с открытым исходным кодом нужно обязательно проверять, и теперь это можно сделать с помощью системы CodeScoring, в базу данных которой добавили профильный фид Kaspersky.

«Сотрудничество с „Лабораторией Касперского“ — серьезный шаг для нашего общего дела в сфере отечественной кибербезопасности, — заявил Алексей Смирнов, основатель и гендиректор Profiscope. — Наша интеграция дает разработчикам исчерпывающую информацию о безопасности opensource-компонентов, особенно важную для российских компаний в текущих условиях. Она позволяет усилить механизмы защиты цепочки поставки от попадания вредоносных компонентов в контур разработки, предоставлять дополнительную информацию по уязвимым компонентам нашим клиентам и в конечном счете создавать безопасные ИТ-продукты, укрепляющие национальный технологический суверенитет».

Лучшей защитой от ИИ-атак оказался человек, который никому не верит

ИИ уже прочно засел в кибербезопасности: в 2026 году его используют 78% специалистов против 50% годом ранее. Он сортирует события, помогает разбирать логи, пишет отчёты и расставляет приоритеты. Казалось бы, мечта. Но есть нюанс: доверять ему по-прежнему опасно.

По данным опроса SANS среди 536 ИТ- и ИБ-специалистов, 63% пользователей сталкиваются с серьёзными ошибками ИИ при обнаружении угроз и реагировании на них.

Главные проблемы — ложные срабатывания, слабая работа с новыми атаками и уверенные ответы, которые оказываются полной ерундой.

Две трети опрошенных признались, что за последний год ИИ хотя бы раз направлял их по ложному следу. Каждый одиннадцатый сталкивался с этим более 20 раз. Поэтому в отрасли всё чаще советуют относиться к нейросети как к стажёру: поручать рутину можно, отпускать без проверки — нет.

При этом атакующие тоже не дремлют. 78% организаций сообщили об атаках с применением ИИ: 45% подтвердили это, ещё 33% подозревают. Главная опасность не в каком-то магическом новом вредоносе, а в скорости. Разведка, перемещение по сети и запуск скриптов теперь могут занимать минуты, а не часы.

И вот тут привычные планы реагирования начинают разваливаться. Пока дежурный проснулся, открыл ноутбук и понял, что происходит, злоумышленник уже ушёл дальше.

Самыми эффективными мерами специалисты назвали поведенческое обнаружение, обучение сотрудников, проверку аналитиком и Zero Trust. Специализированные ИИ-защиты от ИИ оказались внизу списка.

Вывод неприятно простой: против умной атаки лучше всего работает не ещё одна нейросеть, а опытный человек с привычкой всё перепроверять.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru