Таблица соответствия угрозы из БДУ ФСТЭК И мер защиты из приказов 17 21. Итоги совместной работы с БДУ БИ ФСТЭК России за последние 3 года. ПО для хранения и обработки данных Tarantool успешно прошло испытания в системе сертификации ФСТЭК России. быстрое определение уязвимостей: выявление уязвимостей по версиям установленного ПО, база уязвимостей, включающая данные из БДУ ФСТЭК России, NIST NVD, а также баз уязвимостей ОС Debian, Red Hat, Arch, Ubuntu, Windows, Astra Linux и др.
Анализ уязвимостей и оценка соответствия по ОУД4
| БДУ ФСТЭК РОССИИ Telegram канал | ФСТЭК России: российские разработчики ПО постоянно нарушают требования по срокам устранения уязвимостей. |
| Новая методика оценки УБИ — Утверждено ФСТЭК России | Главная страница:: Новости:: Центр безопасности информации представил доклад на XIV конференции "Актуальные вопросы защиты информации", проводимой ФСТЭК России в. |
Банк данных угроз безопасности информации
ФСТЭК России является правопреемницей Государственной технической комиссии СССР, которая была создана в декабре 1973 года. для решения задачи формирования перечня актуальных угроз ИБ российский регулятор ФСТЭК России выпустил методический. еженедельно обновляемая база уязвимостей, совместимая с банком данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России, содержит более 45 000 проверок. ФСТЭК России организует деятельность государственной системы противодействия техническим разведкам и технической защиты информации и руководит ею. и ИБ-департаменты в российских компаниях и учреждениях.
11–13 февраля 2025
Главная страница:: Новости:: Центр безопасности информации представил доклад на XIV конференции "Актуальные вопросы защиты информации", проводимой ФСТЭК России в. Что такое банк угроз: цели создания и доступ к информации. Главная» Новости» Фстэк новости. Итоги совместной работы с БДУ БИ ФСТЭК России за последние 3 года. Итоги совместной работы с БДУ БИ ФСТЭК России за последние 3 года.
ФСТЭК подтвердил безопасность российского ПО Tarantool
| Новая методика оценки УБИ — Утверждено ФСТЭК России | ФСТЭК России Олег Василенко Россия. |
| Множественные уязвимости systemd (CVE-2022-3821, CVE-2023-7008, CVE-2023-26604, CVE-2022-4415) | БДУ) ФСТЭК России. |
| 11–13 февраля 2025 | Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России) совместно с заинтересованными органами власти и организациями сформировала банк данных угроз безопасности информации, доступ к которому можно получить на web-сайте http. |
| Развитие систем информационной безопасности. Блеск и нищета… БДУ | Новости БДУ ФСТЭК России TgSearch – поиск и каталог Телеграм каналов. |
Банк угроз ФСТЭК: использовать нельзя игнорировать
Но в отличие от BDU:2024-00878, эта уязвимость затрагивает только старые версии продукта — до 2022.1.3.451 (Websoft HCM). ФСТЭК России является правопреемницей Государственной технической комиссии СССР, которая была создана в декабре 1973 года. для решения задачи формирования перечня актуальных угроз ИБ российский регулятор ФСТЭК России выпустил методический. Раздел тестирования обновлений БДУ ФСТЭК России Сведения о результатах тестирований в описаниях уязвимостей. Приказ Федеральной службы по техническому и экспортному контролю от 20.06.2023 № 119 "О признании утратившим силу приказа ФСТЭК России от 24 августа 2012 г. № 100". Обрабатываются тексты всех редакционных разделов (новости, включая "Главные новости", статьи, аналитические обзоры рынков, интервью, а также содержание партнёрских проектов).
Новая методика оценки УБИ — Утверждено ФСТЭК России
ПО для хранения и обработки данных Tarantool успешно прошло испытания в системе сертификации ФСТЭК России. Продлен сертификат соответствия ФСТЭК России №3509 на Enterprise Security Suite. Еженедельно обновляемая база уязвимостей, совместимая с банком данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России. 6457 подписчиков.
БДУ ФСТЭК РОССИИ Telegram канал
Проинформирует об угрозах По каждой обнаруженной уязвимости XSpider предоставит подробное описание, инструкцию по исправлению, ссылки на общедоступные источники и выставит базовую и временную оценку по вектору CVSS v2 и v3. Сформирует отчеты XSpider выдаст в структурированном виде данные о результатах сканирования. Можно фильтровать данные, сравнивать результаты различных сканирований и получать общие оценки состояния системы. Автоматизирует контроль защищенности XSpider позволяет выстроить процесс выявления уязвимостей: настроить автоматический запуск задач на сканирование в нужное время. Благодаря этому отпадает необходимость в ручной проверке каждого отдельного компонента информационной системы. Входит в реестр Российского ПО, рег. Преимущества Обширная база знаний команда экспертов Positive Technologies регулярно пополняет базу новыми данными об угрозах.
Предельная штатная численность центрального аппарата ведомства составит 289 единиц сейчас — 260 , территориальных органов — 1 101 единиц сейчас — 1 012. Теперь служба будет заниматься в том числе созданием информационной автоматизированной системы для управления деятельностью по технической защите информации и обеспечению безопасности значимых объектов КИИ и функционирования этой системы. В пределах своей компетенции ФСТЭК будет вести централизованный учет информационных систем и иных объектов КИИ по отраслям экономики, а также мониторинг текущего состояния технической защиты информации и обеспечения безопасности значимых объектов КИИ. Объекты КИИ — это информационные системы, информационно-телекоммуникационные сети, автоматизированные системы управления субъектов КИИ. К субъектам КИИ относятся ведомства, операторы связи, банки и другие социально-значимые учреждения.
Не больше и не меньше. Поэтому давать ей какую-либо оценку пока рано. Откуда такое определение УБИ? Поэтому и вопросов, почему "пользователь" одновременно и "объект воздействия" и "нарушитель", не возникает. Пример: "фишинг", конечно, можно классифицировать как "воздействие на ППО ИС например, почтовый клиент ", но... А что до "базового вектора", опять-таки пример: "Угроза несанкционированной подмены" сама по себе - это только направление воздействия, атаки, защиты, анализа без конкретики. Оная конкретика, в свою очередь, проявляется при указании "Объекта воздействия" с позиции нарушителя и "Объекта защиты" с нашей позиции , например, О. Впрочем, модуль поведенческого анализа подсказывает, что вас вновь интересует не семантика, а "строгость понятий и определений"... Интересовало просто "Откуда такое определение УБИ? Про "базовый вектор" понял, что нигде это регулятором не определено и оно является вашим вИдением. Толкование угрозы через направление использовалось и ранее. Нормативно не встречал, но в различных объяснениях довольно частно. Как правило, для связи источника угрозы и существа самой угрозы. И приведенное вами описание яркий тому пример.
Некоторые обновления создают новые дыры в безопасности, на исправление которых нужны новые доработки. Информационная инфраструктура развивается и меняется непрерывно. Но для полной безопасности ими ограничиваться не стоит. Например, в части описаний. Текст, написанный техническим языком, с добавлением свойственных любому государственному органу канцеляризмов — это существенная преграда для понимания и эффективного использования. Другой аспект — это вовлечение российских специалистов в работу над платформой. Когда речь идет о практических инструментах «для людей», делать их без оглядки на исполнителей и потребителей — это неэффективный путь. Сергей Вихорев Советник генерального директора ГК «ИТ-Экспертиза», эксперт по информационной безопасности Стоит открыть любой документ ФСТЭК России, касающийся требований к мерам защиты информации, и увидим: «Требования к системе защиты информации информационной системы определяются в зависимости от... И далее: «В качестве исходных данных для определения угроз безопасности информации должен использоваться банк данных угроз безопасности информации bdu. При этом по факту до сих пор меры защиты выбираются исходя из класса информационной системы который, кстати, определяется по другим критериям и не обращает внимание на угрозы или требуемого уровня защищенности, но не от угроз. Нет взаимосвязи между самими угрозами и теми мерами, которые позволяют их нейтрализовать. Сама идея — использовать модель угроз при выборе мер защиты — абсолютно верная.
Банк данных угроз безопасности информации
Разница между анализом уязвимостей по ОУД4 и оценкой соответствия по ОУД4 заключается в том, что анализ уязвимостей — это комплекс мероприятий по оценке лишь части компонентов доверия в пределах определённого уровня доверия, например, при проведении анализа уязвимостей оцениваются классы доверия «Разработка», «Руководства», «Оценка уязвимостей». В отличии от анализа уязвимостей, в оценку соответствия по ОУД4 входит анализ всего перечня классов доверия и выполнения всех действий оценщика. В рамках анализа уязвимостей и оценки соответствия оценщики должны использовать ГОСТ 15408 в качестве справочного руководства при интерпретации изложения как функциональных требований, так и требований доверия. В ГОСТ 15408 предполагается, что проверку правильности документации и разработанного продукта ИТ будут проводить опытные оценщики, уделяя особое внимание области, глубине и строгости оценки.
Методика применяется для оценки угроз безопасности информации в системах и сетях, решение о создании или модернизации развитии которых принято после даты ее утверждения, а также в эксплуатируемых системах и сетях. Модели угроз безопасности информации систем и сетей, разработанные и утверждённые до утверждения Методики, продолжают действовать и подлежат изменению в соответствии с настоящей Методикой при развитии модернизации соответствующих систем и сетей.
Этот документ подтверждает, что программу можно использовать в системах защиты персональных данных. Во втором случае — аттестует компанию, которая хранит персональные данные например, биометрические. ФСТЭК также разрабатывает и согласовывает стандарты и правила в области информационной безопасности, проводит обучение и сертификацию специалистов в этой сфере.
Прежде всего, Банк данных угроз безопасности — это сведения об основных угрозах и уязвимостях, которые характерны для автоматизированных систем управления, государственных информационных систем, а с недавних пор применимы и для информационных систем персональных данных. Банк угроз ФСТЭК содержит, помимо названия и кода угрозы, её краткое описание, вероятные источники, объекты воздействия и, конечно, последствия, которые повлечёт за собой реализация угрозы. Банк угроз ФСТЭК: содержимое Банк данных не структурирован в нём нет иерархической структуры , тем не менее угрозы классифицированы по нарушителям, которые могут ими воспользоваться, а также последствиям, которые использование этих угроз может повлечь нарушение конфиденциальности, целостности или доступности информации. К примеру, мы можем воспользоваться поиском и найти угрозы целостности данных, которые исходят от внутренних нарушителей с высоким потенциалом к реализации угроз: Перейдя по названию, мы можем получить подробности конкретной угрозы: Конечно, список, содержащийся в банке, не исчерпывающий, но он постоянно дополняется и обновляется. В его создании принимают участие ряд крупных компаний в сфере информационной безопасности, а также множество частных исследователей, которые пользуются встроенной формой обратной связи на сайте.
Сканеры уязвимостей — обзор мирового и российского рынков
Несколько готовых профилей позволяют проверить все порты или только те, которые обычно используются нежелательными и вредоносными программами. GFI LanGuard обеспечивает возможность сканировать несколько узлов одновременно, экономя тем самым время, и проводить анализ того, какое ПО какие порты использует. GFI LanGuard может также выполнять проверку наличия последних обновлений и патчей на узлах сети. Рисунок 9. Также можно добавлять собственные шаблоны в планировщик. Nessus Professional Компания Tenable — известный разработчик целой серии продуктов для поиска уязвимостей и управления ими. Одним из таких продуктов является сканер уязвимостей Nessus, который уже давно приобрёл хорошую репутацию на рынке. Nessus Professional предназначен для автоматического поиска известных уязвимостей и ошибок в защите информационных систем. Сканер способен обнаруживать наиболее часто встречающиеся виды брешей и проблем безопасности.
Отметим следующие сценарии: Поиск и выявление уязвимых версий служб или доменов. Обнаружение ошибок в конфигурациях. Аудит парольной политики, выявление паролей по умолчанию, пустых или слабых паролей. Рисунок 10. Окно для выбора различных вариантов сканирования в Nessus Nessus Professional характеризуется следующими особенностями: Предварительно настроенные шаблоны сканирования 450 шаблонов, в том числе для выполнения требований различных стандартов по безопасности. Группировка обнаруженных уязвимостей по приоритетам. Широкие возможности по работе с отчётами и архивными данными. Высокоскоростное сканирование с минимальным количеством ложных срабатываний.
Возможность выявления около 60 000 уязвимостей, которым присвоены идентификаторы CVE ID, а также множества других. Больше информации о Nessus размещено на сайте разработчика. Nexpose Vulnerability Scanner Nexpose Vulnerability Scanner от Rapid7 предлагается в исполнении «on-premise» для локальной установки на территории заказчика. Облачная версия доступна в редакции Rapid7 InsightVM, предлагающей расширенные функциональные возможности за ту же стоимость. Данный продукт вычисляет показатель реального риска по шкале от 1 до 1000, где оценка CVSS является лишь одной из составляющих, что даёт более полезную информацию. Nexpose предоставляет контекстную бизнес-аналитику, акцентируя внимание на самых значимых рисках для бизнеса, посредством автоматизированной классификации активов и рисков. Отметим следующие возможности Nexpose: Применение различных стратегий с адаптацией под различные задачи и инфраструктуру. Доступ к данным из Project Sonar для выявления компонентов инфраструктуры, наиболее подверженных распространённым уязвимостям.
Создание динамических групп активов с более чем 50 фильтрами. Выявление более чем 75 000 уязвимостей. Широкий выбор готовых шаблонов отчётов и возможность создания собственных шаблонов с необходимыми параметрами включая таблицы, диаграммы, сравнения с большими возможностями импорта. Функция Adaptive Security позволяет автоматически обнаруживать и оценивать новые устройства и уязвимости в режиме реального времени. В сочетании с подключениями к VMware и AWS, а также интеграцией с исследовательским проектом Sonar сканер Nexpose обеспечивает постоянный мониторинг изменяющейся среды в ИТ-инфраструктуре. Также Nexpose позволяет проводить аудит политик и конфигураций. Сканер анализирует политики на соответствие требованиям и рекомендациям популярных стандартов. Отчёты об уязвимостях содержат пошаговые инструкции о том, какие действия следует предпринять, чтобы устранить бреши и повысить уровень безопасности.
Рисунок 11. Окно мониторинга в Nexpose Vulnerability Scanner Nexpose предлагает большие возможности по интеграции, в том числе двусторонней, с инструментом для проведения пентестов Metasploit, а также с другими технологиями и системами безопасности, в том числе посредством OpenAPI: SIEM, межсетевыми экранами, системами управления патчами или системами сервисных запросов тикетов , комплексами технической поддержки service desk и т. Полная информация о данном сканере расположена на сайте разработчика. Qualys Vulnerability Management Особенностью продукта Qualys является разделение процессов сбора и обработки информации: информация по уязвимостям собирается либо с помощью сканера безагентно , который может быть выполнен в виртуальном или «железном» формате, либо с помощью облачных агентов; обработка и корреляция информации, поступающей с сенсоров, происходит в облаке Qualys. Таким образом не нагружается локальная инфраструктура и существенно упрощается работа с данными, которые отображаются в интерфейсе в консолидированном и нормализованном виде. Отдельно стоит отметить, что крупным заказчикам доступна возможность развёртывания облака Qualys в локальной сети. Облачные агенты Qualys обеспечивают непрерывный сбор данных и их передачу на облачную платформу, которая является своего рода аналитическим центром, где информация коррелируется и распределяется по приоритетам для обеспечения видимости всего того, что происходит на конечных точках и в сети компании, в режиме реального времени. Рисунок 12.
Автоматическая приоритизация угроз на основе информации о реальных атаках злоумышленников, а также данных киберразведки Threat Intelligence. Защита конечных узлов от атак с возможностью расследования инцидентов и поиска следов компрометации EDR. Мониторинг целостности файлов. Проверка на наличие уязвимостей на протяжении всего цикла разработки. Защита веб-приложений с применением виртуальных патчей. Сканирование контейнеров на всех этапах.
Частично такая политика объясняется нежеланием участников CVE Numbering Authorities предоставлять подобную информацию потенциальным злоумышленникам, особенно в свете того, что уязвимое программное обеспечение может быть широко распространено по всему миру, а эксплуатирующие его организации часто не имеют возможностей или не придают должного значения своевременной установке обновлений.
Иным же из подобных инициатив в области информационной безопасности, например, базе данных уязвимостей OSVDB Open Sourced Vulnerability Database — повезло гораздо меньше. База OSVDB была запущена в 2004 году, по результатам конференций по компьютерной безопасности Blackhat и DEF CON и строилась вокруг ключевой идеи: организовать такой реестр уязвимостей, который содержал бы полную и подробную информацию обо всех обнаруженных уязвимостях, и поддержка которого не была бы аффилирована ни с одним из производителей программного обеспечения. Одним из косвенных результатов деятельности коллектива исследователей, причастных к развитию базы OSVDB, стало основание в 2005 году организации Open Security Foundation. Ее специалисты занимались самостоятельным поиском уязвимостей и агрегацией публично доступной из различных источников информации об обнаруженных уязвимостях или сценариях их эксплуатации. Новые уязвимости специалисты регистрировали в базе, производили их классификацию и валидацию. При этом уточнялись списки уязвимого ПО и сведения о возможных способах устранения уязвимостей. В таком виде каждая запись, снабженная соответствующими ссылками на доступные источники информации, оставалась в базе данных.
Одним из возможных предназначений предлагаемого сервиса может быть риск-менеджмент и оценка уровня защищенности компьютерных сетей организаций. Secunia Advisory and Vulnerability Database Сходные услуги в области информационной безопасности предоставляются датской компанией Secunia Research, которая специализируется на исследованиях в области компьютерной и сетевой безопасности и в числе прочих сервисов предоставляет доступ к базе уязвимостей Secunia Advisory and Vulnerability Database. Бюллетени формируются на основе собственных исследований специалистов Secunia Research и агрегации информации об уязвимостях, полученных из иных публичных источников. Как и в случае с базой VulnDB, бюллетени в базе данных Secunia зачастую публикуются еще до того, как соответствующие записи появляются в базе CVE List, и уже впоследствии размечаются ссылками на соответствующие CVE-идентификаторы. По своей структуре записи в базе Secunia сходны с содержимым баз CVE List и NVD и содержат дату регистрации уязвимости, тип и краткую классификацию уязвимости, критичность уязвимости описывается с помощью перечислимого типа Secunia Research Criticality Rating вместо скалярной оценки по стандарту CVSS , списки уязвимого ПО и его версий, ссылки на внешние источники информации и рекомендации по устранению угрозы как правило, установку патчей от производителя ПО или апгрейд уязвимого ПО до безопасной версии — в этом случае бюллетень содержит упоминание минимального номера безопасной версии. Характерно, что в бюллетенях Secunia Advisories принято агрегировать в одной записи информацию о множестве отдельных уязвимостей, одновременно обнаруженных в одном и том же программном обеспечении. Это означает, что одной записи из базы данных Secunia может соответствовать множество различных CVE-идентификаторов.
В настоящее время база данных Secunia Research содержит приблизительно 75 тысяч записей об уязвимостях, обнаруженных начиная с 2003 года. Бесплатный доступ к Secunia Advisories производится только на условиях некоммерческого использования предоставленной информации и только в формате html по всей видимости, это делается для того, чтобы затруднить автоматизированное извлечение информации из базы. Для коммерческого использования доступ к базе данных от Secunia Research предоставляется посредством специализированного средства Software Vulnerability Manager и соответствующей подписки на сервис компании Flexera, которой и принадлежит с 2015 года Secunia Research. Каждая запись в базе VND агрегирует информацию о множестве сходных уязвимостей для какого-либо конкретного ПО, ссылаясь на множество соответствующих CVE идентификаторов. Данные характеристики базы VND относятся к числу ее сильных сторон и дополняются разрешением на бесплатное использование всех материалов базы для любых целей и возможностью полного скачивания всех записей базы в формате JSON с помощью специального бесплатно предоставляемого программного обеспечения. Недостатками базы VND являются редкие обновления единицы раз в месяц и слабый охват всех существующих уязвимостей в том числе даже зарегистрированных в CVE List , что существенно ограничивают полезность данного каталога уязвимостей для оперативного реагирования на новые уязвимости ПО. В частности, в настоящий момент в базе зарегистрировано лишь около 3,5 тысяч записей, и по состоянию на март 2018 года было опубликовано лишь пять новых записей.
Exploit Database Альтернативным подходом к каталогизации информации об обнаруженных уязвимостях ПО является регистрация не самих уязвимостей, а сценариев их эксплуатации эксплойтов, exploits или примеров эксплуатации уязвимости Proof of Concept. База Exploit Database на настоящий момент содержит порядка 39 тысяч записей, разбитых на различные категории эксплойты для веб-приложений, удаленной и локальной эксплуатации уязвимостей, примеры атак Denial of Service и исполнимые фрагменты кода shellcode для различных уязвимостей переполнения стека или доступа к памяти. Данные записи покрывают множество уязвимостей, обнаруженных с 2000 года по настоящее время. Типичная запись в базе Exploit Database содержит краткое описание уязвимости, указание уязвимых версий приложений или их компонентов, уязвимую программную платформу операционную систему или фреймворк веб-приложения , CVE-идентификатор, присвоенный данной уязвимости при его наличии , и ссылки на сторонние источники информации об уязвимости. Однако самая важная и содержательная часть записи — это детальное описание самих причин возникновения уязвимости, места локализации уязвимости в коде с непосредственной демонстрацией уязвимого фрагмента кода, если код приложения публично доступен и описание работоспособных сценариев эксплуатации уязвимостей или сценариев Proof of Concept PoC. Кроме этого, поддерживается архив уязвимых версий приложений для того, чтобы исследователи, использующие базу Exploit Database, имели возможность воспроизвести наличие уязвимости и проверить работоспособность нацеленного на нее эксплойта.
Методика определяет порядок и содержание работ по определению угроз безопасности информации, реализация возникновение которых возможна в информационных системах, автоматизированных системах управления, информационно-телекоммуникационных сетях, информационно-телекоммуникационных инфраструктурах центров обработки данных и облачных инфраструктурах далее — системы и сети , а также по разработке моделей угроз безопасности информации систем и сетей. Методика применяется для оценки угроз безопасности информации в системах и сетях, решение о создании или модернизации развитии которых принято после даты ее утверждения, а также в эксплуатируемых системах и сетях.
Описать все возможные реализации угроз — задача благородная, но практически не реализуемая в силу большого разнообразия сущностей, её составляющих. Ну а если ещё идёт смешение сущностей — получается «Бородино». Нужна какая-то система. И тут на сцену выходит дедушка Карл Николиус Линней со своей таксономией [4]. И чем так привлекателен для нас «отец систематики» Карл Линней? Наверное, самое важное — это то, что он нашёл тот самый критерий или признак, который, с одной стороны, является общим для всех систематизируемых сущностей, а с другой — индивидуален для каждой такой сущности. Вернее, их количество — вот что объединяет и в тоже время разъединяет сущности, и это самое главное открытие Линнея в деле систематизации по признакам их сходств и различий. И в результате получилась иерархическая, чётко ранжированная структура, состоящая из отдельных групп — таксонов [5]: класс — отряд — семейство — род — вид — подвид — разновидность. В деле систематизации угроз безопасности — на опыте «отца систематики» — надо прежде всего найти такой критерий. На первый взгляд, ответ лежит на поверхности: таким критерием должно выступать полезное свойство информации, которое надо защищать конфиденциальность, целостность, доступность. Но не всё так просто. Я уже отмечал, что эти свойства в принципе весьма субъективны и зависят от заинтересованности субъекта в обеспечении сохранности этих полезных свойств. А брать за критерий систематизации заведомо субъективный критерий — обречь её на неудачу. Кроме того, нарушение таких свойств информации не всегда понятно бизнесу а именно он даёт деньги на обеспечение безопасности информации , он, бизнес, мыслит немного другими категориями, ему ближе рисковая модель. Действительно, если бизнесу сказать, что в результате компьютерной атаки будет реализована возможность несанкционированного доступа к базе данных АСУ управления движением поездов, он задаст вопрос: ну и что? А вот если бизнесу сказать, что в результате такой атаки 35 вагонов не будут поданы к погрузке, что приведёт к такому-то финансовому ущербу, то мозги у него повернутся в нужную сторону. Если посмотреть недавно утверждённый новый вариант Методики оценки угроз безопасности информации, то можно увидеть, что одной из основных задач при оценке угроз безопасности информации является определение негативных последствий, которые могут наступить от реализации возникновения угроз безопасности информации. Вот это уже близко к риск-ориентированной модели! Это как раз и может стать критерием классификации угроз, вернее, первой ступенью в иерархии систематизации угроз. И за основу можно взять те угрозы, которые приведены в методике: ущерб физическому лицу; ущерб юридическому лицу, связанный с хозяйственной деятельностью; ущерб государству в области обороны страны и безопасности; ущерб в социальной, экономической, политической, экологической сферах. Кстати, если уж мы заговорили об ущербе. Ущерб — это всегда нарушение прав субъекта, то есть совершение какого-то правонарушения, а это уже категория юридическая. То есть в качестве признака первого таксона в классификации угроз безопасности информации можно использовать составы преступлений и правонарушений, приведённые в уголовном и административном кодексах. И, самое главное, такие составы правонарушений легко увязываются с полезными свойствами самой информации и исключают их смешение. Да и бизнесу они будут понятны рис. Рисунок 1. Примерный вариант классификации угроз безопасности информации на основе первого таксона Ну, это мы только первый таксон нашли. А дальше можно в качестве признака второго таксона использовать возможные типовые негативные последствия, приведённые в методике ФСТЭК России.
Новый раздел на сайте БДУ - Форум по вопросам информационной безопасности
Замечательно, продекларировали! А дальше что? А дальше — провал. Я уже как-то писал об этом [1]. Меры защиты выбираются исходя из класса информационной системы который, кстати, определяется совсем по другим критериям и не обращает внимания на угрозы или требуемого уровня защищённости, но никак не отталкиваясь от угроз. Нет взаимосвязи между самими угрозами и теми мерами, которые позволяют их нейтрализовать.
Получается, что в данном случае угрозы, вернее модель угроз, построенная на их основе, выступает в качестве некоего «сферического коня в вакууме». Только не подумайте, что я против модели угроз как таковой! Может быть, повторюсь, но считаю, что сама идея — использовать модель угроз при выборе мер защиты — абсолютно верная. Однако, не отрицая важности самого процесса оценки угроз безопасности информации при выборе адекватных мер защиты, необходимо отметить, что многолетняя практика моделирования угроз для каждого конкретного объекта показывает свою НЕэффективность. Ситуация получается очень похожей на басню Крылова правда, немного в другой коннотации : «Вертит Очками так и сяк: То к темю их прижмёт, то их на хвост нанижет, То их понюхает, то их полижет; Очки не действуют никак».
И происходит это по банальной причине: нет связи между угрозами и мерами. Вот давайте посмотрим на раздел банка угроз, связанного с уязвимостями. Там есть не только привязка уязвимости к конкретному ПО и его версии, что позволяет однозначно определить необходимость принятия мер, но и такие замечательные рубрики, как «Возможные меры по устранению уязвимости» и «Способ устранения». А это уже прямое руководство к действию. Поэтому этот раздел оказывается весьма полезным в практической деятельности ибэшников.
К сожалению, этого нельзя сказать про раздел угроз безопасности информации. Правда, некоторые специалисты пытаются составить таблицы соответствия угроз и мер защиты [2], но, честно говоря, это всё-таки самоделки. Здесь нужен системный подход,чёткая проработка и соответствующие разделы в банке угроз. Вот тогда-то модель угроз станет действенным инструментом при выборе мер защиты и не потребуется заставлять бизнес разрабатывать формальную модель угроз «документ ради документа» , он сам почувствует её необходимость, так как это будет экономить деньги. А ещё лучше, если угрозы будут увязаны не только с мерами защиты, но и с необходимыми функциями безопасности, которые реализуются средствами защиты читай классами средств защиты.
Тогда модель угроз станет бесценной. Не всё, что в банке угроз названо угрозами, является таковым. Просто кое-что, отнесённое к классу угроз, не вписывается в классическое определение угроз. Частенько идёт подмена понятий. Кстати, об определении.
Как сказал классик, «прежде чем объединяться и для того, чтобы объединиться, мы должны сначала решительно и определённо размежеваться». В нашем случае объединяться — это составить банк угроз, а размежеваться — чётко определить те сущности, которые мы собираемся объединять.
Более сорока тысяч в банке. В настоящий момент идет тестовая эксплуатация нового формата раздела угроз на платформе. Он дает возможность сформировать персонализированный перечень угроз под конкретную инфраструктуру. С ее помощью удобно корректировать политику информационной безопасности.
Некоторые обновления создают новые дыры в безопасности, на исправление которых нужны новые доработки. Информационная инфраструктура развивается и меняется непрерывно. Но для полной безопасности ими ограничиваться не стоит. Например, в части описаний. Текст, написанный техническим языком, с добавлением свойственных любому государственному органу канцеляризмов — это существенная преграда для понимания и эффективного использования. Другой аспект — это вовлечение российских специалистов в работу над платформой.
Когда речь идет о практических инструментах «для людей», делать их без оглядки на исполнителей и потребителей — это неэффективный путь. Сергей Вихорев Советник генерального директора ГК «ИТ-Экспертиза», эксперт по информационной безопасности Стоит открыть любой документ ФСТЭК России, касающийся требований к мерам защиты информации, и увидим: «Требования к системе защиты информации информационной системы определяются в зависимости от...
Теперь нет необходимости быть профессиональным промпт-инженером — новая функция помогает создать детальный промпт за пользователя: достаточно написать всего несколько слов описания желаемого изображения, остальное сделает встроенная в новую версию нейросети языковая модель GigaChat Pro — она расширяет и обогащает деталями промпт. Также за счёт нового подхода к обучению и качественного датасета значительно улучшилась функция inpainting, которая позволяет редактировать отдельные части изображения. VK Cloud запустили облачный сервис Cloud Kafka для сбора и обработки потоков данных — решение на базе технологий с открытым исходным кодом Apache Kafka и Kubernetes. Сервис можно использовать для сбора аналитических и продуктовых метрик, показателей производительности сайтов и приложений, построения предиктивных моделей и прогнозирования бизнес-показателей, а также финансовой и налоговой отчетности.
Cloud Kafka обеспечивает обмен данными между разными модулями ИТ-систем в режиме реального времени. С помощью сервиса можно создать систему уведомлений пользователей о новых заказах и обновлении статуса, отправлять сообщения или предложения в ответ на действия на сайте или в интернет-магазине. VK Реклама покажет бизнесу портрет аудитории сайта В кабинете VK Рекламы появился новый инструмент — портрет аудитории. С его помощью бизнес, продвигающий на платформе сайты, сможет составить обезличенный профиль посетителей за неделю. Аналитика поможет скорректировать маркетинговые стратегии и увеличить эффективность кампаний. Инструмент покажет срез аудитории по трем параметрам: социально-демографическим характеристикам, географии и интересам.
По умолчанию бизнесу будет доступно распределение посетителей сайта по полу и возрасту, топ-5 городам и интересам. Дополнительно доступен расширенный список городов и регионов. Топ интересов покажет, какими темами посетители сайта интересуются больше, чем пользователи рунета в среднем. Для формирования портрета аудитории необходимо установить пиксель VK Рекламы. Инструмент доступен бизнесу не менее чем с 1 тыс. Оба продукта развернуты в среде операционной системы Astra Linux SE версии 1.
Применение программного стека позволяет удовлетворять высокие требования организаций к защите данных в системе управления корпоративными материальными ресурсами и работать на максимальных скоростях и нагрузках. Передвижные базовые станции МТС ускорят мобильный интернет к майским праздникам в Москве МТС расширит в Москве к майским праздникам пропускную способность мобильной сети в местах массовых мероприятий. Передвижные базовые станции помогают практически в любом месте оперативно расширить емкость мобильной сети связи при кратном росте нагрузки на сеть во время общественных мероприятий и массового наплыва абонентов. На первом этапе проекта к новым сервисам планируется подключить 100 тыс. Общая численность персонала составляет порядка 235 тыс. Для организации корпоративных коммуникаций «Россети» выбрали решения платформы VK WorkSpace — электронную почту, мессенджер и видеозвонки для совместной работы.
Приобретенное ПО доступно как с десктопных, так и мобильных устройств. Нейросеть Mail. Доступ к проекту предоставлен всем пользователям с 25 апреля. Чтобы воспользоваться сервисом необходимо перейти на специальную страницу , загрузить скан фотографии и сохранить новую версию в Облако Mail. Отреставрированным снимком можно будет поделиться с близкими по ссылке, загрузить в социальные сети или сохранить в семейном архиве. Ограничений на количество обрабатываемых фотографий нет, пользователям станут доступны все функциональности нейросетевой модели.
Для обучения нейросети были использованы опубликованные в широком доступе фотографии и видео. Материалы помогут воссоздать детали и раскрасить снимки более точно, в соответствии с действительностью. При этом заказчики получают прирост производительности систем, работающих на базе Java 8 и 11. Почти половина всех Java-приложений использует их, и при переходе на Axiom JDK Express они получат значительный прирост скорости, а также экономию аппаратных средств без переписывания кода. Инженеры команды Axiom JDK создают платформу Java с 1997 года и обладают глубоким пониманием продукта и бизнес-требований клиентов. Axiom JDK Express предлагает умную оптимизацию, снимая ограничения вычислительных ресурсов как в организации, так и в облаке.
Методика оценки угроз безопасности. Оценка угроз и методология. Изменения в нормативно-правовой базе. Нормативно правововая база защиты гос. Модель потенциального нарушителя информационной безопасности. ФСТЭК совершенствование требований по технической защите информации. ПП 1119 уровни защищенности. Модель угроз безопасности персональных данных образец 2020.
Scanoval база уязвимостей. Scanoval программа. Постановление правительства РФ 1119 персональные данные. Постановление правительства РФ от 1 ноября 2012 г. ПП 1119 об утверждении требований к защите персональных данных. НПА В области информационной безопасности. Государственная техническая комиссия при Президенте РФ.
Сканеры уязвимостей — обзор мирового и российского рынков
фстэк россии опубликовала инструмент под названием scanoval, предназначенный для автоматического обнаружения уязвимостей в по серверов и. 01.03.2024 на сайте ФСТЭК России опубликован проект национального стандарта ГОСТ Р. upd На праздниках развернул сервер с альтернативной формой БДУ ФСТЭК. реестр аккредитованных ФСТЭК России органов по сертификации и испытательных. Основным источником информации об угрозах станет БДУ ФСТЭК, а также базовые и типовые модели угроз безопасности.