Внутренние сети 96% российских организаций уязвимы к взлому

Внутренние сети 96% российских организаций уязвимы к взлому

Внутренние сети 96% российских организаций уязвимы к взлому

Пентесты Positive Technologies, проведенные в 2023 году, показали, что 96% компаний уязвимы к атакам с целью проникновения в локальную сеть (ЛВС). Для получения доступа в среднем требуется 10 суток, в худшем для жертвы случае — лишь один день.

Инсайдерский захват контроля над ИТ-инфраструктурой возможен во всех организациях, подвергнутых внутреннему тестированию. За год было реализовано 28 проектов по оценке защищенности представителей разных вертикалей; 39% заказчиков числятся в списке RAEX-600.

 

Согласно результатам тестирования, проникновение во внутреннюю сеть 63% компаний извне не требует особой технической подготовки. В 96% случаев специалистам PT SWARM удалось получить учетные данные сотрудников, в том числе с помощью социальной инженерии.

В 64% организаций возможно получение несанкционированного доступа к интеллектуальной собственности, служебной переписке и другим конфиденциальным данным. В ходе одной из проверок удалось получить максимальные привилегии в Active Directory за 6,5 часов, в остальных случаях на это потребовалось от 1 до 7 дней.

«Во всех организациях, где исследователи PT SWARM проводили внутреннее тестирование, удалось получить максимальные привилегии в домене, — комментирует аналитик ИБ-компании Григорий Прохоров. — В 90% случаев была верифицирована возможность реализации недопустимых событий, причем для этого не всегда требовался полный контроль над ИТ-инфраструктурой. Например, даже в компании, где не удалось проникнуть в ЛВС, была подтверждена возможность несанкционированного доступа к базе данных с персональными данными более 460 тысяч пользователей».

В сетях 21% организаций присутствовали признаки компрометации — работающие веб-интерпретаторы командной строки, изменения в конфигурационных файлах и т. п. При внешнем тестировании у 70% компаний были выявлены опасные уязвимости в устаревшем софте; наиболее часто встречались ProxyNotShell в Microsoft Exchange Server, CVE-2022-27228 в Битрикс24 и PwnKit в Linux.

В 19% случаев уязвимости были обнаружены в веб-приложениях заказчика (SQLi, XSS, SSRF. слив данных, загрузка произвольных файлов и проч.). Столько же организаций использовали слабые парольные политики, а 11% — некорректные настройки софта.

В числовом выражении найденные в ходе тестирования угрозы распределились следующим образом:

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru