В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

В системах управления уязвимостями 78% компаний ценят качество сканирования

Согласно результатам исследования, проведенного в R-Vision, основным критерием при выборе инструмента управления уязвимостями является качество сканирования. Этот параметр наиболее важен для 78% российских компаний.

Чтобы выяснить, какие задачи и как решаются в этой области, и понять, что влияет на выбор решений по управлению уязвимостями (Vulnerability Management, VM), эксперты провели опрос клиентов и партнеров, а также проанализировали обратную связь по пилотам R‑Vision VM за 2024 год и I квартал 2025-го.

В опросе приняли участие 83 респондента — руководители и специалисты по ИБ/ИТ, работающие в организациях разной величины и направленности (финансы, промышленность, нефтегаз, энергетика, транспорт, ретейл, телеком, ИТ, госсектор).

Участников опроса попросили оценить по 10-балльной шкале важность параметров, свидетельствующих о качестве сканирования, и наличия функций для построения процессов VM.

 

Опрос также показал рост интереса к дополнительным возможностям, способным повысить эффективность VM — таким как корреляция данных из различных источников, приоритизация уязвимостей на основе контекста и рисков, использование машинного обучения для прогнозирования угроз.

Так, финансисты, уделяющие много внимания ИБ, чаще ратуют за расширение аналитики и добавление ML, промышленникам хотелось бы включить в охват специфичные для отрасли среды, ретейлу важнее защита веб-ресурсов.

 

«Результаты опроса показывают, что для 78% респондентов качество сканирования — ключевой критерий при выборе VM-решения., — комментирует Ирина Карпушева, менеджер по продуктовому маркетингу R-Vision. — В то же время зрелость подходов к VM сильно варьируется в зависимости от размера организации. Крупные компании чаще переходят к комплексным решениям и выстраивают сквозные процессы, средний бизнес — в процессе перехода, малый по-прежнему опирается на сканеры, как правило, без дополнительной обвязки».

Качество сканирования — также первостепенный критерий для 74% участников пилотных проектов по внедрению R-Vision VM (за последний год было запущено более 70 пилотов).

Помимо проведения инструментальных проверок, в ходе этих мероприятий компании также изучали документацию (92%), чтобы оценить покрытие ОС, прикладных программ, сетевого оборудования, СУБД, а также обращали внимание на содержание карточек уязвимостей (86%), частоту обновления базы данных, правила детектирования и другие параметры.

 

Эксплойт уязвимостей уже несколько лет числится в топе способов взлома корпоративных сетей. Такие лазейки множатся, устранять их вовремя далеко не все успевают, и в результате спрос на VM-продукты и услуги растет.

Armored Likho научила ИИ писать инструменты для кибератак на Россию

Кибергруппировка Armored Likho расширила арсенал новым трояном BusySnake RAT, способным атаковать компьютеры под управлением Windows, Linux и macOS. Заодно злоумышленники нашли большую языковую модель и притащили её внутрь атаки для разработки дополнительных вредоносных компонентов.

Эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили три версии BusySnake RAT. Первая написана на Python и связывается с командным сервером через инфраструктуру телеграм-ботов.

В следующей версии группировка перешла на GitLab, а самый свежий вариант полностью переписала на Go. BusySnake RAT позволяет управлять заражёнными системами на разных платформах.

Кроме собственной разработки, Armored Likho начала применять троян с открытым исходным кодом Kharon RAT. С его помощью атакующие получают удалённый доступ к устройствам и выгружают нужные файлы.

 

Изменилась и инфраструктура распространения инструментов. Вместо общедоступных репозиториев злоумышленники переключились на закрытые проекты в GitHub и GitLab. Такой подход затрудняет исследование сетевого взаимодействия и помогает дольше прятать используемые компоненты.

Отдельный апгрейд получила работа с искусственным интеллектом. Раньше Armored Likho применяла ИИ преимущественно на этапе первоначального проникновения. Теперь анализ кода указывает, что большие языковые модели помогают создавать утилиты для закрепления и дальнейшего развития атаки.

Подробности новой кампании опубликованы в отчёте на Securelist. Защитные решения «Лаборатории Касперского», по данным компании, обнаруживают и блокируют связанную с группировкой активность.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru