FIRST представил CVSS 4.0, новую версию системы оценки уязвимостей

FIRST представил CVSS 4.0, новую версию системы оценки уязвимостей

FIRST представил CVSS 4.0, новую версию системы оценки уязвимостей

Команда FIRST (Forum of Incident Response and Security Teams) анонсировала новое поколение стандарта Common Vulnerability Scoring System — CVSS v4.0. Напомним, предыдущая версия CVSS (3.0) вышла чуть больше восьми лет назад — в июне 2015-го.

«Последняя версия CVSS 4.0 сможет обеспечить высочайшую на данный момент точность оценки уязвимостей как для отрасли, так и для общественности», — гласит пресс-релиз FIRST.

CVSS, как вы знаете, присваивает той или иной бреши определённый балл, по которому можно оценивать степень опасности. Балл присваивается исходя из основных технических характеристик уязвимости.

Полученную цифру можно перевести в один из уровней: низкой степени риска, средней, высокой и критический. Такая оценка помогает организациям правильно расставлять приоритеты при патчинге.

Минорное обновление CVSS v3.1 вышло в середине июля 2019-го, однако тогда ряд экспертов критиковал (PDF) систему за неточность шкалы и неспособность корректно категоризировать проблемы АСУ и сферы здравоохранения.

В последней версии, согласно FIRST, эти недочёты устранены. Кроме того, она задействует новую номенклатуру для подсчета оценок CVSS, комбинируя степень опасности: Base (CVSS-B), Base + Threat (CVSS-BT), Base + Environmental (CVSS-BE), and Base + Threat + Environmental (CVSS-BTE).

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