В PT Application Inspector ввели отчет, соответствующий требованиям ЦБ

В PT Application Inspector ввели отчет, соответствующий требованиям ЦБ

В PT Application Inspector ввели отчет, соответствующий требованиям ЦБ

В анализаторе защищенности приложений PT Application Inspector обновлен набор преднастроенных отчетов. Теперь по результатам работы анализатор в числе прочих выдает отчет, соответствующий требованиям Банка России по анализу уязвимостей прикладного ПО, использующегося для проведения финансовых операций. Этот отчет может являться доказательством проведенного анализа уязвимостей в соответствии с требованиями ОУД4 ГОСТ 15408-3-2014, принимаемым аудиторами и регулятором.

С 1 января 2020 года в силу вступают новые положения Банка России, согласно которым финансовые организации будут обязаны проводить анализ уязвимостей прикладного ПО, которое используется для проведения платежных и других финансовых операций. При этом ПО должно соответствовать оценочному уровню доверия (ОУД) не ниже четвертого – требования к уровням доверия описаны в ГОСТ 15408-3.

В соответствии с данным стандартом разработчики программного обеспечения должны реализовывать в своих продуктах определенный набор функций безопасности, доказать их работоспособность и обеспечить невозможность отключения или обхода злоумышленниками. Соответственно, финансовые организации должны разрабатывать собственные приложения и проводить анализ уязвимостей в соответствии с требованиям ОУД4.

На практике это означает необходимость проведения сканирования исходного кода, которое позволит обнаружить уязвимости, и повторного сканирования для подтверждения их устранения. По итогам этой работы разработчик ПО (то есть финансовая организация) готовит отчет в произвольной форме. Это трудоемкий процесс, требующий значительного времени. Оптимизировать подготовку отчета на соответствие ОУД4 позволяет анализатор защищенности PT Application Inspector (PT AI).

«PT AI позволяет автоматически проводить сканирование исходного кода финансового приложения, а затем повторно проверять уже измененные участки кода для экономии времени, – говорит руководитель направления развития бизнеса безопасности приложений Positive Technologies Антон Александров. – Кроме того, он позволяет создавать эксплойты для проверки найденных уязвимостей, то есть в контексте требований ОУД4 разработчики могут подтвердить, что найденные уязвимости действительно можно использовать».

Система автоматически находит уязвимые библиотеки, проводит динамический и статический анализ кода. В итоге PT AI может находить как известные, так и неизвестные уязвимости нулевого дня (0-day). По результатам работы анализатор выдает отчет в удобном формате, который соответствует требованиям Банка России. Для аудитора и регулятора именно этот отчет может являться доказательством проведенного анализа уязвимостей и соответствия требования ОУД4.

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

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

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