Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Яндекс ID подтвердил соответствие Отраслевому стандарту защиты данных

Хранение и защита данных в Яндекс ID организованы в соответствии с требованиями Отраслевого стандарта защиты данных (ОСЗД). Это подтвердила независимая проверка, которую Яндекс ID прошёл этой осенью.

Проверку провели специалисты из компании Kept. Они использовали требования ОСЗД, которые предусматривают разностороннее изучение системы управления безопасностью и насчитывают 29 критериев.

Консультанты оценивали модель организации защиты данных в Яндекс ID, процессы управления, политику защиты информации, план мероприятий по отработке угроз и многое другое.

Отдельное направление проверки — работа с уязвимостями: как сервис их выявляет, что делается для их предотвращения, какие практики реагирования используются. В рамках проверки по каждому критерию эксперты изучили не только документы по процессам, но и фактические подтверждения их выполнения. 

По итогам проверки Яндекс ID суммарно получил 27,5 балла из 29. При этом минимальный порог составляет 18 баллов. Такой результат подтверждает, что система информационной безопасности в Яндекс ID работает эффективно: сервис прикладывает максимум усилий для надёжной защиты данных.

Независимые аудиты систем безопасности — регулярная практика в Яндексе. За год компания проходит около 40 подобных проверок.

В HoneyCorn нашли способ устранить недостатки IoC

Даже у самых опытных специалистов по информационной безопасности есть страх, что компанию, которую они защищают, взломают. И дело тут не в уровне экспертизы или размере бюджета. В кибербезопасности инициатива почти всегда на стороне атакующего.

Методы атак развиваются быстрее, чем инструменты защиты. Ускоряется разработка эксплойтов, упрощается развёртывание атакующей инфраструктуры, сокращается время её жизни и растёт уровень маскировки.

Автоматизация, большие бюджеты киберпреступных группировок и использование нейросетей только усиливают этот тренд.

Один из ключевых инструментов защиты сегодня — индикаторы компрометации (IoC). Это машиночитаемые признаки атак: IP-адреса, хеши файлов, сигнатуры, домены, параметры фишинговых писем и другие технические артефакты. В идеале они должны быстро собираться при обнаружении новой атаки и распространяться по экосистеме, чтобы остальные компании могли заранее принять меры.

Чтобы противодействовать новым атакам сейчас, помимо прочего, используются индикаторы компрометации — это машиночитаемые паттерны, которые собираются при первой новой атаке и распространяются по всем пользователям. Это мощный, правильный и достаточно нерабочий инструмент на данный момент.

Давайте разберём почему.

  1. В классическом TI не собираются необходимые индикаторы компрометации в требуемом виде (базы паролей, используемых при брутфорсе, полные параметры фишинговых писем, семплы файлов, а также YARA-правила и хеши для инжектов и т. д.).
  2. Нет быстрой верификации индикаторов компрометации, в связи с этим — большое количество ложных срабатываний.
  3. Нет общепринятой классификации индикаторов компрометации по целевым спискам для решения всех необходимых задач и тюнинга количества ложных срабатываний.
  4. Нет единой унифицированной шины распространения индикаторов компрометации.
  5. Нет профессионального сообщества, обмена индикаторами компрометации для повышения базы сбора.
  6. Сейчас нет действенных механизмов сбора новых индикаторов без взлома реальных заказчиков.
  7. Не происходит автоматический реверс угроз нулевого дня.

И это только вершина айсберга – крутая технология становится посредственной из-за ряда практических недочётов.

В HoneyCorn заявляют, что нашли способы закрыть обозначенные пробелы. Детали проекта пока не раскрываются, однако команда приглашает к сотрудничеству других разработчиков ИБ-решений — для создания единой шины обмена индикаторами компрометации, а также компании-заказчики — для практического тестирования новых подходов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru