В перечень KPI для ФОИВ включено внедрение мер поддержания ИБ

В перечень KPI для ФОИВ включено внедрение мер поддержания ИБ

В перечень KPI для ФОИВ включено внедрение мер поддержания ИБ

На очередном заседании подкомиссии по ключевым проектам цифровой трансформации государственного управления, прошедшем под председательством первого вице-премьера Дмитрия Григоренко, были утверждены новые показатели эффективности цифровизации федеральных органов исполнительной власти (ФОИВ).

Среди них особое внимание уделено мерам по обеспечению информационной безопасности.

В ходе заседания было отмечено, что в 2024 году ФОИВ достигли рекордного уровня исполнения бюджета на ИТ-расходы — 99,7%. Дмитрий Григоренко подчеркнул, что в 2025 году, помимо соблюдения финансовой дисциплины, необходимо усилить реализацию ведомственных программ цифровой трансформации. Для этого разработаны новые показатели, которые будут учитывать:

  • предоставление услуг в формате «жизненных ситуаций»;
  • переход на отечественное программное обеспечение;
  • внедрение решений с использованием искусственного интеллекта;
  • поддержание высокого уровня информационной безопасности.

«На портале госуслуг уже представлено более 1,6 тысячи услуг, которые необходимо структурировать в виде сценариев “жизненных ситуаций”. Оказание услуг в удобном формате — наш приоритет. Кроме того, важно внедрять искусственный интеллект в экономику и социальную сферу, поскольку это ускоряет процессы и повышает их эффективность. Задача сложная, она требует изменения логики процессов и регламентов, но без этого не обойтись», — отметил Дмитрий Григоренко.

Губернатор Московской области и председатель комиссии Госсовета по направлению «Экономика данных» Андрей Воробьёв добавил, что на региональном уровне также требуется пересмотреть подходы к оценке эффективности цифровизации. По его мнению, важно учитывать специфику и текущий уровень цифрового развития каждого субъекта РФ.

«Изначальные условия в разных регионах значительно отличаются. Ставить все 89 территорий в один ряд некорректно. Более логичным подходом будет разделение регионов на группы или лиги с учетом схожего уровня цифровизации и приоритетов. Такой подход обеспечит объективность при оценке работы и постановке задач», — подчеркнул губернатор Подмосковья.

На заседании также был утвержден перечень приоритетных государственных систем, включающий платформы «Здравоохранение», «Умный город», кадровую платформу, единую систему обработки больших данных и платформу противодействия кибермошенничеству.

AppSec.Track научился проверять код, написанный ИИ

AppSec.Track добавил поддержку работы с ИИ и стал первым российским SCA-анализатором, который умеет проверять код прямо в связке с ИИ-ассистентами. Обновление рассчитано в том числе на так называемых «вайб-кодеров» — разработчиков, которые активно используют LLM и ИИ-редакторы для генерации кода.

Новый функционал решает вполне практичную проблему: ИИ всё чаще пишет код сам, но далеко не всегда делает это безопасно.

Модель может «галлюцинировать», предлагать несуществующие пакеты, устаревшие версии библиотек или компоненты с известными уязвимостями. AppSec.Track теперь умеет отлавливать такие ситуации автоматически.

Разработчик может прямо в диалоге с ИИ-ассистентом запросить проверку сгенерированного кода через AppSec.Track. Система проанализирует используемые сторонние компоненты, подсветит потенциальные угрозы и предложит варианты исправления. В основе механизма — протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет безопасно подключать инструменты анализа к LLM.

Как поясняет директор по продукту AppSec.Track Константин Крючков, разработчики всё чаще пишут код «по-новому», а значит, и инструменты анализа должны меняться. Редакторы вроде Cursor или Windsurf уже умеют многое, но им всё равно нужна качественная и актуальная база уязвимостей. Именно её и даёт AppSec.Track, включая учёт внутренних требований безопасности конкретной компании. В итоге даже разработчик без глубокой экспертизы в ИБ может получить более надёжный результат.

Проблема особенно заметна на фоне роста low-coding и vibe-coding подходов. Код создаётся быстрее, а иногда — почти без участия человека, но с точки зрения безопасности в нём могут скрываться неприятные сюрпризы: SQL-инъекции, логические ошибки или небезопасные зависимости. Как отмечает старший управляющий директор AppSec Solutions Антон Башарин, ИИ-ассистенты не заменяют классические практики DevSecOps — особенно когда речь идёт об open source, где информация об угрозах обновляется быстрее, чем обучаются модели.

Новый функционал AppSec.Track ориентирован на профессиональные команды разработки, которые уже внедряют ИИ в свои процессы. Он позволяет сохранить требования Secure by Design и снизить риски даже в условиях активного использования генеративного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru