R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

R-Vision расшарила модель для скоринга IoC в рамках Threat Intelligence

Компания R-Vision опубликовала на GitHub исходный код модели для ранжирования индикаторов компрометации (IoC), которую можно использовать в системах управления данными о киберугрозах. Проект, предлагаемый вниманию ИБ-сообщества, распространяется по лицензии Apache License v2.0.

Информация об актуальных угрозах (Threat Intelligence) помогает организациям выстроить эффективную стратегию защиты от кибератак. К таким данным относятся IoC, описания техник и тактик злоумышленников, степень риска, связанного с конкретными угрозами.

Созданный в R-Vision прототип системы расчета репутации IoC использует алгоритм, предложенный (PDF) исследователями из Амстердамского университета. Их методика позволяет сократить число ложноположительных результатов при выделении и оценке IoC.

Скоринговая модель R-Vision определяет рейтинг IoC по трем основным параметрам: 

  • количество взаимосвязей между индикаторами и контекстом;
  • сравнительная скорость предоставления данных источником;
  • полнота данных в источнике (в сравнении с совокупностью данных из всех источников).

В модели также имеются дополнительные коэффициенты. Один из них, к примеру, позволяет учитывать присутствие IoC в списках известных ресурсов с чистой репутацией. Другой коэффициент дает возможность регулировать скорость устаревания рейтинга. Модель легко расширяется за счет добавления других коэффициентов, и каждому можно задать нужный вес в зависимости от конкретной задачи.

«Для эффективного противостояния киберпреступности необходимо обмениваться информацией о киберугрозах, — комментирует Антон Соловей, менеджер продукта R-Vision Threat Intelligence Platform. — Обладая широкой экспертизой в обработке и анализе индикаторов компрометации, мы стремимся вносить вклад в развитие ИБ-сообщества и делиться полезными наработками. Представленную модель можно рассматривать как академический проект или встроить в собственную систему управления данными Threat Intelligence для расчета репутации индикаторов компрометации и принятия решений о дальнейших действиях с ними на основе полученных оценок».

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

Российские пользователи Java рискуют безопасностью

Согласно отчету Axiom JDK «Тренды Java в России 2024», отечественные разработчики активно внедряют новые релизы Java и возможности ИИ. Но 89% рискует безопасностью, используя зарубежные платформы или решения с открытым кодом.

Как показало исследование, переход на новые релизы Java в России идет динамичнее, чем за рубежом, где многие базируются на ранних версиях Java с долгосрочной поддержкой (LTS, long term support).

Напротив, в России запускается много новых проектов. Так, версию Java 17, вышедшую в сентябре 2021 г., используют почти 70% респондентов, а Java 21, вышедшую в сентябре 2023 г., – 36%. При этом более трети респондентов используют две LTS-версии, а около четверти – три.

 

Без малого половина разработчиков (48%) использует генеративный искусственный интеллект для написания кода. Наиболее популярным инструментом является ChatGPT, который применяет 35%. Почти четверть (23%) экспериментируют с двумя и более нейросетями, 70% ограничивается одним инструментом. При этом авторы исследования обнаружили четкую корреляцию между использованием искусственного интеллекта и новых версий Java.

Подавляющее большинство респондентов в промышленной эксплуатации по-прежнему используют зарубежные дистрибутивы Java, так что потенциал для импортозамещения по-прежнему остается большим. Однако авторы исследования напоминают, что использование в критических системах Java-компонентов без обновления и поддержки увеличивает риски на фоне роста технологических угроз и многообразия систем в ИТ-инфраструктуре.

62% респондентов используют устаревшие версии Java — Java 8 (2014) или Java 11 (2018), которые Oracle распространяла бесплатно. Основной причиной отказа от миграции на новые релизы является высокая трудоемкость процесса, требующего замены всех библиотек-зависимостей.

В топ-5 дистрибутивов вошли Oracle JDK (37%), Liberica JDK (33%), Eclipse Temurin (25%), Amazon Corretto (14%) и Red Hat OpenJDK (14%). Отечественная платформа Axiom JDK с долей 11% заняла шестое место.

 

«Россия — это страна, где Java уже не просто язык программирования, а, по сути, культурный код ИТ-отрасли. Исследование показало огромный аппетит отечественных разработчиков к инновациям и стремление осваивать их ускоренными темпами. В этом и парадокс: стабильность отечественного бизнеса требует смелых решений, включая отказ от зарубежных Java-дистрибутивов без поддержки, которые повышают риски безопасности. Чтобы обеспечить устойчивость бизнеса и технологическую независимость страны, сегодня нужна не просто Java, а целая экосистема — от среды разработки до серверов приложений и библиотек. Здесь мы видим основное направление развития Java-разработки в следующем году», — отметил Сергей Лунегов, директор по продуктам Axiom JDK.

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