Соотношение эксплуатируемых уязвимостей неуклонно снижается

Соотношение эксплуатируемых уязвимостей неуклонно снижается

Соотношение эксплуатируемых уязвимостей неуклонно снижается

За последние годы число выявляемых уязвимостей значительно возросло, однако далеко не все из них грозят взломом, и процент таких брешей неуклонно снижается. Таковы результаты масштабного исследования, проведенного в Kenna Security.

Представленная в отчете статистика была собрана на основе анализа данных, внесенных в реестр NVD (National Vulnerability Database — национальная база данных уязвимостей, США), а также общедоступных сведений о создании эксплойтов и инцидентах с их использованием.

Исследователи изучили свыше 100 тыс. уязвимостей, раскрытых за последние десять лет, и пришли к выводу, что лишь немногие из этих багов пригодны для эксплуатации или использовались в реальных атаках. Особенно заметной эта разница стала после расширения программы CVE, запущенной MITRE: начиная с 2017 года, число ежегодно выявляемых уязвимостей возросло на порядок, а соотношение тех, которые можно эксплуатировать, стало стабильно падать.

 

Примечательно, что атаки через новые бреши редки даже в категории «критические» (9 баллов и более по шкале CVSS). Эксплойт предельно опасных уязвимостей, согласно Kenna, неизбежен почти в 11% случаев, однако злоумышленники используют лишь пятую часть таких возможностей.

Большинство критических и высоко опасных уязвимостей выявляются в приложениях, однако вклад операционных систем в этот анти-рейтинг становится все более заметным. Списки вендоров, лидирующих по числу найденных багов, неизменно возглавляет Microsoft.

 

По оценке Kenna, самыми опасными уязвимостями за последние два года являются BlueKeep, проблема CVE-2020-0688 в Microsoft Exchange Server и RCE-баг CVE-2020-5902 в межсетевом экране прикладного уровня BIG-IP ASM производства F5 Networks.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru