У безопасников есть в среднем шесть дней на патчинг уязвимостей

У безопасников есть в среднем шесть дней на патчинг уязвимостей

У безопасников есть в среднем шесть дней на патчинг уязвимостей

На эксплуатацию уязвимостей приходится треть всех успешных кибератак, а у ИБ-команд в среднем есть всего шесть дней на патчинг. Такую статистику представили специалисты PT SWARM (принадлежит Positive Technologies).

Эффективность вектора эксплуатации уязвимостей хорошо видна на примере 2022-2023 годов, когда лишь одна брешь привела к краже конфиденциальной информации более чем у 2700 компаний по всему миру.

В исследовании Positive Technologies утверждается, что чаще всего киберпреступники упоминали уязвимости в WinRAR (например, CVE-2023-38831), продуктах Fortinet (CVE-2022-40684) и печально известную Dirty Pipe в ядре Linux (CVE-2022-0847).

Такие данные исследователям удалось собрать, проанализировав 51 млн сообщений на 217 форумах в дарквебе. Доля уязвимостей с сетевым вектором атаки доминирует в обсуждениях злоумышленников — 70%.

Федор Чунижеков, руководитель исследовательской группы Positive Technologies, подчеркнул, что в сравнении с 2019 годом, когда 18% успешных атак приходились на эксплуатацию брешей, 2023-й демонстрирует куда более внушительную цифру — 32%.

Демонстрационный эксплойт (proof-of-concept, PoC) выходит в среднем через шесть дней после раскрытия сведений об уязвимости. Спустя ещё пять дней киберпреступники начинают обсуждать дыру на своих форумах.

Таким образом, счёт идёт на дни: если команды безопасности вовремя не установят патчи, через полторы недели злоумышленники могут уже начать пощупывать эксплуатацию в «боевых» условиях.

Напомним, в начале месяца специалисты Positive Technologies заявили, что внутренние сети 96% российских организаций уязвимы к взлому.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru