Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Security Vision добавила в ранжирование уязвимостей сведения ФСТЭК России

Компания Security Vision сообщила, что усилила механизмы приоритизации уязвимостей в своих продуктах за счёт данных ФСТЭК России. Речь идёт об информации по так называемым «трендовым» уязвимостям — тем, для которых уже есть либо средства эксплуатации, либо подтверждения использования в реальных атаках.

Если совсем просто, теперь при ранжировании рисков система будет опираться не только на общие международные источники и формальные оценки опасности, но и на данные регулятора о том, какие уязвимости действительно используются на практике.

Это важно потому, что стандартные базы обычно во многом завязаны на CVSS — то есть на теоретическую оценку критичности. Но высокая оценка по CVSS ещё не всегда означает, что уязвимость прямо сейчас активно эксплуатируют. И наоборот: некоторые проблемы могут оказаться особенно актуальными именно в реальных атаках, даже если формально не выглядят самыми громкими.

В Security Vision уточнили, что сведения от ФСТЭК поступают в аналитический центр компании в рамках обмена информацией об угрозах. После этого данные включаются в ежедневные обновления пакетов экспертизы для нескольких продуктов компании, включая VM, NG SOAR, SIEM и TIP.

На практике это означает, что системы должны быстрее поднимать в приоритете именно те уязвимости, которые уже замечены в эксплуатации и потому требуют более срочного внимания со стороны ИБ-команд.

Если говорить шире, это ещё один шаг в сторону более прикладной оценки рисков: не только «насколько опасна уязвимость в теории», но и «насколько вероятно, что ею воспользуются прямо сейчас».

В России разработали бесплатный детектор для поиска дипфейков

Компания «Архитех ИИ» разработала инструмент KodikScan для проверки цифрового контента на признаки генерации или обработки с помощью искусственного интеллекта. Сервис будет доступен бесплатно и рассчитан на пользователей, журналистов, блогеров и редакции, которым нужно быстро понять, насколько материал похож на фейк.

KodikScan умеет анализировать изображения, видео, аудио и текст. Система ищет скрытые признаки ИИ-генерации: визуальные паттерны, структуру шума, динамику кадров в видео, особенности голоса в аудио и статистические закономерности в тексте.

После этого инструмент оценивает вероятность того, что контент был создан или изменён нейросетью.

По словам разработчика ИИ-среды Kodik Рафаэля Гильмурахманова, сервис задумывался как инструмент для цифровой гигиены. Он отметил, что фейковый контент всё чаще используют в мошеннических схемах: например, злоумышленники могут присылать «кружочки» или видеосообщения якобы от знакомых с просьбой перейти по ссылке или перевести деньги.

Для обычных пользователей такая проверка может стать способом не повестись на подделку. Для СМИ и авторов пабликов — дополнительным фильтром перед публикацией спорных материалов. Особенно это актуально на фоне обсуждения инициатив по превентивной блокировке резонансных дипфейков до проверки их достоверности.

Разработчики также планируют предоставить KodikScan журналистам российских СМИ для тестирования в рабочих задачах. Воспользоваться сервисом может любой желающий на сайте scan.kodik.ru: достаточно загрузить файл и получить оценку вероятности применения ИИ.

По данным «Архитех ИИ», на тестах инструмент определял признаки генерации искусственным интеллектом с точностью 98,03%. При этом, как и с любыми подобными системами, результат стоит воспринимать не как окончательный приговор, а как подсказку: если сервис видит признаки ИИ, материал точно стоит проверить внимательнее.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru