Исследование: 83% компаний внедряют безопасность в разработку ПО

Исследование: 83% компаний внедряют безопасность в разработку ПО

Исследование: 83% компаний внедряют безопасность в разработку ПО

«К2 Кибербезопасность» и Positive Technologies провели совместное исследование: узнали, как бизнес в России подходит к вопросам безопасной разработки. В опросе участвовали ИТ- и ИБ-руководители из 103 крупных компаний самых разных сфер — от промышленности и финансов до медицины и образования.

Кто отвечает за безопасность разработки?

Большинство — 83% компаний — уже как-то занимаются безопасной разработкой. Из тех, у кого таких процессов пока нет, 59% понимают, что пора бы этим заняться. Ответственность чаще всего лежит на ИТ-отделах (48% случаев), чуть реже — на службе информационной безопасности (41%).

Использование отечественного софта

Почти половина опрошенных (49%) сказали, что используют российские решения для защиты своих разработок. Из них 30% работают только с отечественными продуктами, 19% — комбинируют российские и зарубежные, и еще 19% — полагаются исключительно на зарубежные решения. При выборе чаще всего смотрят на доступность — в том числе поддержку и регулярные обновления. Но при этом отмечают, что на рынке пока нет одной универсальной российской платформы для безопасной разработки.

Архитектура и DevSecOps

65% компаний используют микросервисную архитектуру на базе контейнеров — это помогает быстрее выпускать продукты и упростить управление. Но с контейнерами связаны и риски — они привлекают злоумышленников. Поэтому многие компании начинают внедрять DevSecOps — чтобы защищаться уже на ранних этапах и не тратить кучу денег на устранение последствий инцидентов.

Что используют на практике?

Наиболее распространенные инструменты — это анализ кода и тестирование безопасности (42% компаний применяют SAST, DAST, IAST). Также используют сканеры уязвимостей (19%) и платформенные решения (13%) — среди них, кстати, встречаются неплохие российские продукты.

Какие угрозы считают самыми опасными?

Чаще всего компании боятся DDoS-атак (24%) и утечек данных (15%). Кроме того, упоминаются атаки нулевого дня, вирусы, ошибки пользователей, устаревшие компоненты, уязвимости в стороннем или открытом коде, проблемы с контролем доступа.

Что вообще разрабатывают компании?

Всё, что только можно. Наиболее частые направления:

  • бизнес-приложения вроде CRM, ERP, WMS (23%),
  • специализированные промышленные решения — ПО для проектирования, PLM, автоматизация (14%),
  • финансовые и учетные системы, в том числе биллинг и финтех (12%).
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru