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.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru