В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

Поток данных «Лаборатории Касперского» об опенсорсных пакетах, содержащих уязвимости, вредоносов и нежелательные закладки, отныне доступен пользователям анализатора CodeScoring от Profiscope.

На настоящий момент Kaspersky Open Source Software Threats Data Feed содержит информацию о 42 тыс. уязвимостей в > 10 тыс. пакетов, а также об 11 тыс. вредоносных и потенциально опасных пакетов с открытым исходным кодом, которые размещены в популярных репозиториях — таких как npm и PyPi.

 

Готовые пакеты позволяют разработчикам сэкономить время, однако использование сторонних компонентов повышает риски в отношении атак на цепочку поставок, число которых последнее время неудержимо растет. Пакеты с открытым исходным кодом нужно обязательно проверять, и теперь это можно сделать с помощью системы CodeScoring, в базу данных которой добавили профильный фид Kaspersky.

«Сотрудничество с „Лабораторией Касперского“ — серьезный шаг для нашего общего дела в сфере отечественной кибербезопасности, — заявил Алексей Смирнов, основатель и гендиректор Profiscope. — Наша интеграция дает разработчикам исчерпывающую информацию о безопасности opensource-компонентов, особенно важную для российских компаний в текущих условиях. Она позволяет усилить механизмы защиты цепочки поставки от попадания вредоносных компонентов в контур разработки, предоставлять дополнительную информацию по уязвимым компонентам нашим клиентам и в конечном счете создавать безопасные ИТ-продукты, укрепляющие национальный технологический суверенитет».

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