ФСТЭК России насчитала более тысячи уязвимостей в государственных системах

ФСТЭК России насчитала более тысячи уязвимостей в государственных системах

ФСТЭК России насчитала более тысячи уязвимостей в государственных системах

Согласно данным Федеральной службы по экспортному и техническому контролю России (ФСТЭК), в государственных информационных системах обнаружено около 1200 уязвимостей, большинство из которых имеют критический или высокий уровень опасности.

Об этом сообщил заместитель директора ФСТЭК Виталий Лютиков, выступая на «ТБ Форуме».

По данным ведомства, почти половина (47%) объектов критической информационной инфраструктуры (КИИ) — включая банки, операторов связи и промышленные предприятия — находятся в критическом состоянии с точки зрения киберзащиты. Еще у 40% уровень защищенности остается низким, и лишь 13% соответствуют минимально приемлемым требованиям безопасности.

Заместитель главы регулятора также отметил, что в 100 государственных информационных системах выявлены уязвимости, известные ФСТЭК уже несколько лет. Среди ключевых проблем он назвал отсутствие многофакторной аутентификации и наличие критических уязвимостей в системах периметровой защиты.

Лидер практики управления уязвимостями Positive Technologies Олег Кочетов в комментарии для «Коммерсанта» подчеркнул:

«Во многих компаниях уязвимости остаются неустраненными годами. Эти слабые места привлекают злоумышленников, позволяя им проникнуть в систему, закрепиться в ней и незаметно готовить кибератаку».

Однако полностью устранить все уязвимости в короткие сроки практически невозможно, поэтому ключевым фактором остается их грамотная приоритизация.

«Сломанный замок на входной двери — это уязвимость, но она не гарантирует взлом и кражу: доступ в подъезд может быть ограничен, а вахтер — контролировать вход. Конечно, замок следует починить, но не всегда срочно», — привел аналогию заместитель генерального директора группы компаний «Гарда» Рустэм Хайретдинов.

По его словам, устранение уязвимостей требует технологического окна, то есть полной остановки системы, что в условиях круглосуточного сервиса зачастую затруднительно. При этом установка всех обновлений одновременно также неэффективна.

В то же время руководитель центра компетенций Innostage Виктор Александров отметил, что в государственных информационных системах нередко отсутствуют выстроенные процессы управления уязвимостями, методики их выявления и регулярные проверки.

Вчера мы также писали, что ФСТЭК России подготовила новый свод требований по защите информации, который вступит в силу в марте 2026 года. Документ охватывает государственные информационные системы, а также системы других государственных органов, унитарных предприятий и учреждений.

ScanFactory выходит на рынок ИИ-фаерволов с решением Prizma

ScanFactory представила новый продукт Prizma — решение для контроля и защиты корпоративной ИИ-инфраструктуры. Продукт позволяет компаниям безопасно использовать LLM и ИИ-агентов, контролируя данные, доступы, расходы и взаимодействие с внешними ИИ-сервисами.

Корпоративное использование искусственного интеллекта быстро растет: сотрудники подключают публичные LLM, команды внедряют ИИ-агентов и RAG-системы, а количество обращений к различным моделям увеличивается. Вместе с этим у компаний появляется новый класс рисков — от утечек конфиденциальных данных до неконтролируемого теневого AI.

Prizma работает как единая точка контроля между пользователями, корпоративными системами и ИИ-провайдерами. Решение анализирует запросы и ответы в реальном времени и позволяет централизованно управлять тем, как внутри компании используется искусственный интеллект.

Что умеет Prizma

Контролировать потребление токенов — учитывать использование моделей и расходы на ИИ у разных провайдеров из единой точки.

Защищать от AI-атак — выявлять и блокировать prompt injection и другие классы атак, включая угрозы из OWASP LLM Top 10.

Предотвращать утечки данных — находить и маскировать конфиденциальную информацию в запросах к ИИ и ответах моделей.

Автоматически блокировать опасные запросы на основе заданных политик безопасности.

Управлять ИИ-агентами с помощью ролевой модели и графа их взаимодействий.

Логировать и аудитировать обращения к ИИ, обеспечивая прозрачность использования моделей внутри компании.

Не только защита запросов

Отдельное внимание в Prizma уделено рискам, которые возникают при построении собственной ИИ-инфраструктуры.

Решение позволяет защищать RAG-системы, обнаруживая секреты и чувствительную информацию в используемых файлах, а также выявлять теневые AI — несанкционированное использование ИИ-сервисов внутри инфраструктуры компании.

Для критических сценариев предусмотрен kill switch на основе ролевой модели, позволяющий оперативно ограничить работу отдельных ИИ-агентов или цепочек взаимодействия.

Таким образом, Prizma формирует единый уровень безопасности между корпоративной инфраструктурой и ИИ — от публичных LLM до внутренних моделей, RAG-систем и автономных агентов.

С выходом Prizma ScanFactory расширяет направление кибербезопасности и выходит в новый для компании сегмент — защиту корпоративной ИИ-инфраструктуры.

Записаться на демонстрацию продукта и запросить сравнение по 83 пунктам можно по почте: info@sf-cloud.ru

Реклама, 18+. ООО «СканФэктори» ИНН 7727458406
ERID: 2Vfnxw2mxV1

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru