Сбер заменил зарубежную PAM-систему на российский аналог

Сбер заменил зарубежную PAM-систему на российский аналог

Сбер заменил зарубежную PAM-систему на российский аналог

Сбер отказался от использования иностранной системы класса PAM в пользу российского продукта BI.ZONE PAM. Архитектура BI.ZONE PAM позволит масштабировать систему на всю ИТ-инфраструктуру банка.

Кроме того, некоторые функциональные возможности решения упростили работу ИТ-специалистов Сбера.

В частности, DevOps-, SRE-инженеры и администраторы могут быстрее подключаться к объектам инфраструктуры, а процессы аутентификации теперь более оптимизированы.

Переход на новую систему реализуется поэтапно. Дорожная карта разработки и внедрения была составлена совместно с экспертами обеих компаний с учетом потребностей кредитной организации.

Директор департамента инфраструктурных решений Сбербанка Карен Карапетян отметил, что проект направлен на обеспечение кибербезопасности и надежности ИТ-инфраструктуры банка, а также на выполнение законодательных требований.

Директор по продуктам и технологиям BI.ZONE Муслим Меджлумов подчеркнул, что, по оценке ряда экспертов, это одна из крупнейших инсталляций PAM-систем в Европе.

BI.ZONE PAM включает механизмы защиты инфраструктуры, такие как хранение привилегированных учетных записей, ротация паролей, контроль и мониторинг действий пользователей, а также передачу данных в SIEM.

Продукт также предусматривает проверку оснований для получения доступа к ИТ-инфраструктуре. Система сертифицирована ФСТЭК России, работает на Linux-технологическом стеке и совместима с основными российскими дистрибутивами Linux.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru