О банке данных угроз безопасности информации ФСТЭК России регулярно пишут разные авторы. В первую очередь будет проведена аналитика по сравнению техник и тактик из методики ФСТЭК России (FST&CK) с техниками, тактиками и контрмерами из матрицы MITRE ATT&CK и контрмерами из NIST 800-53. ПО для хранения и обработки данных Tarantool успешно прошло испытания в системе сертификации ФСТЭК России.
ScanOVAL для Astra Linux 1.6 Бесплатный анализ на наличие уязвимостей Linux БДУ ФСТЭК
Для полноценной работы не требуются агенты на конечных станциях. Найдет уязвимости Выявит сетевые уязвимости с помощью, безопасных инвентаризационных и баннерных проверок, фаззинга. Подберет пароли Проверяет протоколы электронной почты и удаленного управления, служб передачи файлов и баз данных. Также проверит веб-приложения собственной разработки. 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.
Доступ к банку данных угроз безопасности информации осуществляется через сеть "Интернет" адрес: www. Банк данных угроз безопасности информации включает базу данных уязвимостей программного обеспечения далее - уязвимости , а также перечень и описание угроз безопасности информации, наиболее характерных для государственных информационных систем, информационных систем персональных данных и автоматизированных систем управления производственными и технологическими процессами на критически важных объектах далее - информационные автоматизированные системы. Банк данных угроз безопасности информации сформирован в целях информационной и методической поддержки при проведении органами государственной власти и организациями работ по: определению и оценке угроз безопасности информации в информационных автоматизированных системах, разработке моделей угроз безопасности информации в ходе создания и эксплуатации информационных автоматизированных систем; выявлению, анализу и устранению уязвимостей в ходе создания и эксплуатации информационных автоматизированных систем, программно-технических средств, программного обеспечения и средств защиты информации, проведения работ по оценке подтверждению их соответствия обязательным требованиям; разработке, производству и поддержанию программных программно-технических средств контроля защищенности информации от несанкционированного доступа. Внесение информации об уязвимостях и угрозах безопасности информации включая редактирование, изменение, наполнение добавление новых записей в банк данных угроз безопасности информации осуществляется ФСТЭК России. В банк данных угроз безопасности информации включается информация об уязвимостях и угрозах безопасности информации, полученная по результатам выявления и анализа: сведений, опубликованных в общедоступных источниках, в том числе в информационно-телекоммуникационной сети Интернет; сведений, полученных по результатам работ, проводимых федеральными органами исполнительной власти в рамках своих полномочий компетенций ; сведений, поступивших из органов государственной власти, организаций и иных лиц, выполняющих работы по защите информации. Каждой уязвимости и угрозе безопасности информации, подлежащей включению в банк данных угроз безопасности информации, присваивается идентификатор.
Уязвимость актуальна для всех версий до 2020. Уязвимость возникает в случаях, когда приложение использует недоверенные пользовательские данные в качестве пути к запрашиваемому файлу без проведения необходимых проверок. Уязвимости подвержены версии продукта до 2022. Websoft HCM. Для проведения атаки необходимо спровоцировать жертву перейти по специальной ссылке. Уязвимость затрагивает версии до 2022. Несмотря на то что разработчик уже выпустил обновление, не все компании готовы оперативно переходить на новую версию продукта.
Банк данных предназначен для: заказчиков информационных автоматизированных систем и их систем защиты; операторов информационных автоматизированных систем и их систем защиты; разработчиков информационных автоматизированных систем и их систем защиты; разработчиков и производителей средств защиты информации; испытательных лабораторий и органов по сертификации средств защиты информации; иных заинтересованных организаций и лиц. По состоянию на сентябрь 2017 года банк данных угроз содержит 205 угроз и 17369 уязвимостей. Любой желающий может сообщить об обнаруженной уязвимости с помощью формы обратной связи.
Уязвимость BDU:2023-00291
Справочник мер защиты новой БДУ соответствует только составу мер из Требований, утвержденных приказом ФСТЭК России от 25 декабря 2017 года № 239 (для объектов КИИ). 01.03.2024 на сайте ФСТЭК России опубликован проект национального стандарта ГОСТ Р. upd На праздниках развернул сервер с альтернативной формой БДУ ФСТЭК. Новые угрозы в БДУ ФСТЭК. Об обновлении документов ФСТЭК России по сертификации средств защиты информации и аттестации объектов информатизации. ФСТЭК России: российские разработчики ПО постоянно нарушают требования по срокам устранения уязвимостей. • 3 класса защищенности ГИС; • Применение БДУ ФСТЭК.
Авторизоваться
- Subscription levels
- Уязвимость BDU:2023-00291
- Читайте также
- БДУ ФСТЭК создал раздел с результатами тестирования обновлений: комментарии Руслана Рахметова
- Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК) - Российская газета
Уязвимость BDU:2023-00291
Определять степень опасности и вероятности каждому оператору предстоит самостоятельно, учитывая характеристики и особенности эксплуатации ИС; получать данные из БДУ можно бесплатно и неограниченное количество раз, а при её распространении нужно указывать источник полученной информации; дополнение списка осуществляется в соответствии с установленным регламентом, который предполагает проверку запроса об уязвимости. Нужно учитывать, что отправка сведений через раздел «Обратная связь», предполагает публикацию их в БДУ с целью изучения и проработки механизмов устранения уязвимостей ПО; если планируется применение информации из базы в коммерческих целях, например, в работе сканеров безопасности, то требуется получить разрешение от ФСТЭК. К однозначным плюсам электронной базы можно отнести: постоянное включение новых уязвимостей, что дает возможность максимально обезопасить информационные системы от несанкционированного доступа; беспроблемный и бесплатный доступ; принятие заявок на пополнение Банка от разных категорий пользователей; упрощение процесса проработки актуальных угроз; наличие детальных сведений о потенциале нарушителя и прописанные характеристики, которые нарушаются при возникновении каждой УБ; наличие фильтров поиска — можно быстро найти угрозы по нескольким параметрам: наименованию слову или словосочетанию , источнику, последствиям реализации нарушению конфиденциальности, доступности, целостности ; возможность скачивания информации; детализация УБ — перейдя в паспорт угрозы, можно увидеть уникальный идентификатор, объекты воздействия, источники и т. К недостаткам можно отнести отсутствие опции группировки УБ с учетом структурно-функциональных параметров конкретной ИС и, как следствие, необходимость тратить массу времени на отсеивание «лишних» угроз из более чем двухсот, указанных в базе. Еще один минус заключается в сложности используемых формулировок. То есть с одной стороны, есть детально указанные отличительные особенности УБ, но понять, о чем, идет речь, бывает сложно даже профессионалу.
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. Она повышает эффективность старых версий JDK до показателей новых, улучшая сразу три параметра: скорость запуска, производительность и время отклика. Intelion Data Systems приобрел оборудование на 1,4 млрд рублей для проведения собственных блокчейн операций Группа компаний Intelion — один из операторов промышленного майнинга в России запускает деятельность по самостоятельной добыче цифровых активов для целей их последующей реализации на экспорт. Стоимость первой приобретенной партии оборудования для данного направления составила 1,4 млрд руб. Объем налоговых поступлений от эксплуатации первой партии оборудования за 2 года составит более 500 млн. Модель работы в рамках данного направления предполагает частичную продажу вычислительной мощности заинтересованным иностранным покупателям для покрытия операционных расходов, а также накопление цифровых активов на балансе юридического лица, полученных от проведения собственных блокчейн операций для их последующей продажи на экспорт. Данный подход является прецендентом осуществления деятельности по добыче цифровых активов юридическими лицами на территории России с раскрытием всех показателей и отражением цифровых активов на балансе компании. Это позволит оператору промышленного майнинга диверсифицировать свою бизнес-модель, и помимо размещения клиентского оборудования в дата-центрах, самостоятельно добывать цифровые активы, декларируя при этом валютную выручку для целей налогообложения. Поставка оборудования будет проходить во втором квартале 2024 года. РСХБ внедряет искусственный интеллект для юридических лиц Россельхозбанк представил новый технологичный модуль собственной разработки «Валютные торги», предназначенный для заключения конверсионных операций клиентами-юридическими лицами и исключающий ручную обработку транзакций. Сервис «Валютные торги» будет доступен новым клиентам в мобильном приложении для юридических лиц «Свой Бизнес» с 1 июня 2024 года. К концу 2024 года все клиенты-юридические лица будут переведены в новую систему согласно плану подключения. РФ, который позволяет заключать сделки в цифровой форме в полном соответствии с законодательством. Платформа Scale IT — первое LegalTech-решение для рынка франчайзинга, созданное экспертами по интеллектуальной собственности, франчайзингу по стандарту цифровой сделки РЦИС — Российского центра оборота прав на результаты творческой деятельности. Компания стала крупным клиентом банка, который воспользовался СБП для расчетов с контрагентом-юридическим лицом. Новый функционал позволяет юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям проводить онлайн-расчеты со своими контрагентами круглосуточно. Опция теперь также доступна для пользователей платформы «Мой экспорт», которую развивает РЭЦ в формате «одного окна». ВТБ в апреле увеличит число активных розничных клиентов до 20 млн человек Число активных розничных клиентов ВТБ с начала года увеличилось на 700 тысяч и по итогам апреля превысит 20 млн человек. Среди ключевых факторов роста — перезапуск зарплатных пакетов для клиентов банка, рост ставок по сберегательным продуктам, развитие онлайн-банка, расширение розничной сети отделений и усиление курьерской доставки. По итогам 1 квартала более 430 тысяч россиян впервые выбрали ВТБ в качестве ежедневного финансового партнера. По этому показателю банк опередил крупнейшего игрока на рынке. Рост активной клиентской базы ВТБ стимулируют предлагаемые банком сберегательные продукты с высокой доходностью. По данным банка, каждый второй пользователь ВТБ-счета является также зарплатным или пенсионным клиентом банка.
Для полноценной работы не требуются агенты на конечных станциях. Найдет уязвимости Выявит сетевые уязвимости с помощью, безопасных инвентаризационных и баннерных проверок, фаззинга. Подберет пароли Проверяет протоколы электронной почты и удаленного управления, служб передачи файлов и баз данных. Также проверит веб-приложения собственной разработки. 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. Автоматизация сканирования в XSpider можно настроить автоматический запуск задач на сканирование в нужное время. После завершения сканирования системный планировщик может направить отчет по электронному адресу или сохранить его в указанную сетевую папку. Быстрая установка и настройка XSpider не требует развертывания программных модулей на узлах, все проверки проводятся удаленно.
Сергей Борисов
Меня зовут Сергей Борисов. Я работаю в сфере информационной безопасности уже более 15 лет в России, а также долго время занимаюсь популяризацией вопросов кибербезопасности в блоге.
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. Пассивное сканирование сетевого трафика и выявление аномалий. Собственный патч-менеджмент для ОС и приложений. Сканирование внешнего периметра из дата-центра Qualys. Больше сведений о данном сканере можно почерпнуть на сайте производителя.
В части функциональных возможностей есть сходство с Nessus. Тем не менее Tenable. Продукт предлагает следующие возможности: Получение оперативных данных об ИТ-активах за счёт сканирования, использования агентов, пассивного мониторинга, облачных коннекторов и интеграции с базами данных управления конфигурациями CMDB. Комбинирование сведений об уязвимостях с киберразведкой Threat Intelligence и исследованием данных Data Science для более простой оценки рисков и понимания того, какие уязвимости следует исправлять в первую очередь. База Tenable. В лицензию Tenable.
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.
Данный стандарт непосредственно определяет как формат идентификаторов и содержимого записей об отдельных обнаруженных уязвимостях, так и процесс резервирования идентификаторов для новых обнаруженных уязвимостей и пополнения соответствующих баз данных. Уже в 2000 году инициатива MITRE по созданию единого стандарта для регистрации и идентификации обнаруженных уязвимостей ПО получила широкую поддержку со стороны ведущих производителей программного обеспечения и исследовательских организаций в области информационной безопасности.
В настоящее время по данным на март 2018 года поддержкой и администрированием реестра уязвимостей CVE занимается группа из 84 организаций по всему миру, в число которых входят ведущие производители программного обеспечения, телекоммуникационного оборудования и интернет-сервисов, такие как Apple, Cisco, Facebook, Google, IBM, Intel, Microsoft, Oracle и ряд компаний, специализирующихся в области информационной безопасности, например, F5 Networks, McAfee, Symantec, «Лаборатория Касперского» и др. При этом, хотя сами базы данных различаются на уровне функциональных возможностей, предоставляемых пользователям, сами списки записей об уязвимостях фактически идентичны друг другу. Формально CVE List выступает изначальным источником записей для базы данных NVD, а специалисты, отвечающие за поддержку базы NVD, производят уточненный анализ и сбор доступной информации по уязвимостям, зарегистрированным в CVE List например, собирают ссылки на сторонние источники информации об уязвимости и мерах по ее устранению или предотвращению эксплуатации.
Для каждой из обнаруженных уязвимостей запись в базе содержит краткое описание типа и причин уязвимости, уязвимые версии ПО, оценку критичности уязвимости в соответствии со стандартом CVSS Common Vulnerability Scoring System и ссылки на внешние источники с информацией об уязвимости — чаще всего, таковыми выступают информационные бюллетени на сайтах производителей программного обеспечения или исследовательских организаций. Также возможно автоматическое получение обновлений в машиночитаемом виде через специальный data feed CVE Change Log он позволяет как отслеживать появление новых идентификаторов CVE, так и изменения в записях для уже существующих. При обнаружении новой уязвимости производителем ПО или исследовательской организацией или подтверждении наличия уязвимости вендором ПО в ответ на сообщение от частных исследователей или организаций, не входящих в CVE Numbering Authorities под нее оперативно регистрируется новый идентификатор CVE и создается запись в базе, после чего происходит периодическое обновление информации.
При этом уникальность регистрируемого идентификатора обеспечивается иерархической структурой CNAs как показано на рисунке , в которой корневые организации Root CNA делят и распределяют между подчиненными организациями Sub CNA диапазон доступных в этом году идентификаторов CVE. Каждая из соответствующих подчиненных организаций в свою очередь распоряжается предоставленным диапазоном идентификаторов для создания записей об обнаруженных уязвимостях в своих собственных продуктах, либо обнаруженных уязвимостях в продуктах третьей стороны, при условии, что она не является участником CVE Numbering Authorities. Рисунок 1: Иерархическая структура CNAs Сильной стороной самого стандарта CVE является его повсеместная поддержка в современных программных продуктах и сервисах, направленных на обеспечение информационной безопасности.
Некоторым естественным ограничением баз данных CVE List и NVD является отсутствие в записях об уязвимостях какой-либо информации о точном месте локализации уязвимости в коде уязвимого ПО и возможных векторах атак, посредством которых возможна эксплуатация данной уязвимости. В некоторых случаях данная информация может быть найдена по ссылкам на внешние ресурсы, однако в большинстве случаев производители и вендоры ПО избегают публикации данной информации, причем не только на период разработки и внедрения патчей, закрывающих обнаруженную уязвимость, но и в последующем. 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.
Обновлённые реестры ФСТЭК
Банки данных угроз безопасности информации. Уязвимость ОС. Количество уязвимостей в ОС статистика. Классификация уязвимостей CVSS. Банки данных угроз безопасности. Федеральная служба по техническому и экспортному контролю. ФСТЭК иконка. ФСТЭК логотип на прозрачном фоне.
Гостехкомиссия России. ФСТЭК эмблема. ФСТЭК кии. Категории кии. ФСТЭК информационная безопасность. МСЭ В информационной безопасности это. Федеральная служба по техническому и экспортному контролю РФ.
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. При относительной доступности передачи информации об угрозах, регламент, безусловно, предусматривает дополнительные исследования, которые гарантируют реальность всех перечисленных в банке угроз. Банк использовался в основном заказчиками, операторами и разработчиками информационных систем и систем защиты, использовался лабораториями и органами сертификации средств защиты информации.
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. Дальше — глубже.
Здесь уже можно и на более «технократическом» языке говорить. Деление угроз вернее, их возможных реализаций по видам их воздействия на элементы инфраструктуры, которые могут привести к негативным последствиям. Здесь уже проглядывается прямая связь угроз и возможных уязвимостей. И так можно идти дальше. Главное, не зарыться слишком глубоко. Надо найти определённый баланс между глубиной описания угроз безопасности и возможностями банка угроз. Естественно предположить, что бизнес-процессы в разных организациях будут разные и последствия от их нарушений — тоже. Предусмотреть и рассчитать все последствия в общей модели невозможно. Да и не надо, это дело конкретных субъектов. Это как раз и должно делаться при составлении модели угроз на базе банка угроз.
Как бы мы хорошо ни построили банк угроз, как бы мы чётко ни сформулировали критерии признаки таксонов, банк данных работать не будет, если не будет соответствия между самой угрозой и методами её устранения. Кстати, невооружённым глазом видно, что увязать угрозы с уязвимостями — задача реальная, а уж там недалеко и до методов устранения угроз. И ещё, не будем забывать, что угроза безопасности информации не зависит от степени важности степени секретности информации и определяется объективными факторами и уровнем развития науки и технологий.
В нем выложены протестированные ФСТЭК 122 обновления зарубежных продуктов, широко используемых в российских компаниях и госучреждениях. Данный раздел поможет в обеспечении безопасности патч-менеджмента, который является частью процесса управления уязвимостями vulnerability management. Запущенный ресурс поможет упростить процессы патч-менеджмента в любой компании, а патч-менеджмент непосредственно связан с процессом vulnerability management.
Новый раздел на сайте БДУ - Форум по вопросам информационной безопасности
Новости БДУ ФСТЭК России TgSearch – поиск и каталог Телеграм каналов. Идентификаторы БДУ ФСТЭК России. Еженедельно обновляемая база уязвимостей, совместимая с банком данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России. Об обновлении документов ФСТЭК России по сертификации средств защиты информации и аттестации объектов информатизации. еженедельно обновляемая база уязвимостей, совместимая с банком данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России, содержит более 45 000 проверок.
Новинка: Сканер-ВС 6 - сканирование на уязвимости никогда не было таким быстрым!
г) включения в банк данных угроз безопасности информации ФСТЭК России () сведений о новых угрозах безопасности информации, сценариях (тактиках, техниках) их реализации. • 3 класса защищенности ГИС; • Применение БДУ ФСТЭК. 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. ФСТЭК России пересмотрел административные регламенты по контролю за соблюдением лицензионных требований. БДУ ФСТЭК России: основные моменты (модель угроз).
Защита документов
01.03.2024 на сайте ФСТЭК России опубликован проект национального стандарта ГОСТ Р. upd На праздниках развернул сервер с альтернативной формой БДУ ФСТЭК. Автоматическая актуализация при изменении законодательства, реестров сертифицированных СЗИ ФСБ России и ФСТЭК России, появлении новых угроз и уязвимостей в БДУ ФСТЭК России Поддержка версионности документов. Решение Solar inRights сертифицировано ФСТЭК России на соответствие требованиям ОУД 4 (Новости).
ФСТЭК подтвердил безопасность российского ПО Tarantool
Это система для автоматизированного обмена электронными документами в защищенном режиме между федеральными органами исполнительной власти и органами исполнительной власти субъектов РФ, а также информирования высших органов государственной власти о ходе исполнения поручений. Теперь "Роспатент" имеет возможность участвовать в электронном обмене документами. Softline объявляет о выходе на рынок Центральной Азии ГК Softline выходит на рынок республики Казахстан, формируя Хаб в городе Алматы, который станет связующим звеном между российскими ИТ-технологиями и центрально-азиатскими компаниями. Основная цель ГК Softline в новом регионе — продвижение собственных продуктов, отраслевых решений и экспертизы, а также решений российских вендоров. При этом компания будет обеспечивать полный комплекс услуг, включая внедрение, сопровождение, техническую поддержку и обучение.
В рамках сотрудничества ГК Softline получила статус «Золотого партнера». Специалисты группы компаний будут осуществлять продажу, внедрение и техническое сопровождение Altevics. Команды вендоров провели обучение специалистов ГК Softline по работе с системой. Эксперты группы компаний получили сертификацию по курсам «ESM на базе Altevics» и «Автоматизация процессов в продукте Altevics».
Таким образом, команда ГК Softline приобрела компетенции для эффективной кастомизации и масштабирования системы под задачи клиентов. Altevics — ESM-система для автоматизации сервисных подразделений и сервисных компаний. Платформа разработана с использованием импортонезависимых low-code технологий. Система рассчитана на взаимодействие в режиме реального времени с более чем 16 млн точек учета.
Благодаря этому система может использоваться как единое решение для обработки данных энергопотребления в любых масштабах — от населенного пункта до всей страны. К ней уже подключены порядка 2 500 защищенных шлюзов, «опрашивающих» интеллектуальные приборы учета, а к концу 2024 года их количество вырастет до 24 000. К2Тех и Альфа-Лизинг разработали систему управления лизинговой деятельностью Разработка сделана на базе 1С. С помощью этой системы произошел рефакторинг более 240 бизнес-процессов свыше 1,5 тысяч требований на автоматизацию и 200 форм отчетности.
Общий охват проекта составил 500 пользователей. Внедрение было обусловлено федеральным законом. Управление предприятием 2» — архитектура подходила для дальнейшей кастомизации. Однако анализ выявил больше комплексных требований, чем предполагалось изначально — проект потребовал вовлечения большего количества ресурсов, увеличения сроков, принятия управленческих решений по распараллеливанию этапов и одновременному проведению аналитики, проектирования и разработки по различным функциональным блокам для достижения быстрого результата.
Документы, системы для учета ИТ-активов и категорирования объектов критической информационной инфраструктуры КИИ. В решении появилась функция автоматического формирования модели угроз, которая позволит компаниям оценивать актуальность опасностей, опираясь на добавленные редактируемые справочники. Документы» отражена информация об угрозах, способах их реализации, техниках и тактиках злоумышленников, выгруженная из банка данных угроз безопасности информации БДУ ФСТЭК. Кроме того, теперь компании могут редактировать и дополнять справочники, опираясь на собственные ресурсы и опыт.
В решении появились новые возможности для оценки рисков КИИ. После того, как ИБ-специалисты клиента провели предварительное сканирование системы, назначили активы например, доменное имя, IP-адрес , оборудование и программы, они могут ранжировать угрозы по 10-балльной шкале. Отметки от 7 до 10 определяют, что кибератака актуальна, от 0 до 6 — нет. Глобальное обновление «Р7-Команда» Модуль видеоконференцсвязи «Р7-Команда» получил обновление сервера и десктопного клиента.
Появился индикатор качества сетевого соединения, добавлен набор новых функций по управлению групповыми чатами и поддержка отправки файлов больших размеров. Сервер и десктопный клиент «Р7-Команда» теперь поддерживают совершение выборочных звонков: перед началом группового вызова можно выбрать, каким именно участникам группы будет совершен звонок. Кроме того, для групп с модерацией для пользователей в роли «Докладчик» доступна опция отображения только активных участников конференции тех, у кого включена камера или микрофон , а также переключение между медиапотоками участника звонка. Реализована упрощенная авторизация в рамках одной организации , а при открытии ссылки на конференцию или в группу запускается десктопный клиент.
Образование и обучение Холдинг Т1 и МФТИ создали совместное предприятие для развития решений с использованием ИИ Холдинг Т1 и МФТИ, ведущий российский вуз по подготовке специалистов в области теоретической, экспериментальной и прикладной физики, математики, информатики объявляют о создании совместного предприятия «Квантовые и оптимизационные решения» СП «КОР» , которое будет заниматься разработкой оптимизационных решений в области математики и искусственного интеллекта.
Подбор эксплойтов — поиск подходящих эксплойтов на основе собранной информации об узле. Перехват и анализ сетевого трафика — перехват и анализ трафика, фильтрация содержимого передаваемых данных, а также реализация атак типа MITM Man In The Middle, «Человек посередине». Аудит беспроводных сетей — обнаружение, сканирование и проведение активных и пассивных атак методом подбора паролей в беспроводных сетях с WEP, WPA и WPA-2 шифрованием. Локальный аудит Локальный аудит стойкости паролей — аудит стойкости паролей для операционных систем семейства Windows 7, 8.
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. Наибольшую пользу подобные базы с эксплойтами и PoC-сценариями могут принести специалистам, занятым тестированием компьютерных сетей на проникновение, в составе инструментальных средств проверки наличия уязвимостей в исследуемых сетях. Также доступные в базе эксплойты могут быть использованы в качестве дидактического материала для начинающих исследователей и специалистов в области информационной безопасности в рамках образовательного процесса или повышения квалификации. Наконец, подобная база с набором работоспособных сценариев эксплуатации уязвимостей для веб-приложений и удаленной эскалации привилегий могла бы быть полезна и в качестве источника информации для компаний, занятых разработкой сигнатурных систем обнаружения атак и подобных средств мониторинга трафика. Однако в этом случае использование информации может быть затруднено в силу отсутствия в Exploit Database интерфейса для получения обновлений базы, возможностей для скачивания рхива всех записей и, в некоторых случаях, соглашениями об использовании предоставляемых материалов. Агрегаторы информации об уязвимостях Разнообразие различных реестров и баз данных уязвимостей их общее число в несколько раз больше, чем было рассмотрено в статье вызывает у специалистов в области информационной безопасности в первую очередь, разработчиков средств защиты, специалистов по тестированию на проникновение и исследователей, ищущих и изучающих новые уязвимости ПО естественное желание использовать различного рода агрегаторы информации, которые бы обеспечивали автоматизированный сбор доступной информации об уязвимостях и дополнительные функции поиска и фильтрации интересующей информации. Подобного рода агрегаторы информации об уязвимостях существуют и представлены различного рода сервисами, начиная от специализированного агрегатора CVE-релевантной информации и до агрегатора с интерфейсом полноценной поисковой машины, адаптированной под предметную область. Фактическим функционалом данного сервиса является автоматизация поиска всей доступной информации по CVE-идентификатору с дополнительными функциями поиска по вендорам, типам уязвимостей, оценке критичности по метрикам CVSS и т. Также реализованы сбор и хранение различного рода статистики по уязвимостям, например, распределение уязвимостей по степени критичности согласно метрике CVSS , распределение уязвимостей по вендорам ПО и др.
Что касается интерфейса, то CVEDetails в целом ориентирован на компактное и удобное для восприятия человеком табличное представление данных, а для автоматизированных систем поддерживает формирование RSS-подписки в формате JSON для получения обновленных данных об уязвимостях выбранных категорий, например, для всех новых уязвимостей класса SQL-инъекций или XSS. Интересным примером другого подхода является Vulners — разработанный российскими специалистами и весьма популярный среди экспертов в области информационной безопасности сервис с собственной базой данных, предназначенный для поиска информации по самым разным материалам в области информационной безопасности включая публикации на тематических ресурсах, бюллетени вендоров, информацию о мероприятиях Bug Hunting и специалистах, непосредственно обнаруживших уязвимости и др. Фактически Vulners представляет собой поисковый движок с собственной базой данных, адаптированный под предметную область. Таким образом он покрывает гораздо более широкое множество сущностей, чем простые агрегаторы уязвимостей. В настоящее время база данных Vulners агрегировала в себя порядка 870 тысяч записей об уязвимостях и примерно 170 тысяч записей об известных эксплойтах. По данному массиву информации возможны поиск по ключевым словам и фильтрация результатов как по источнику информации организации, опубликовавшей запись об уязвимости , так и по дате публикации записи, CVSS-оценке критичности уязвимости и другим подобным параметрам. Следует отметить, что Vulners не предоставляет некой единой сводки информации по конкретной уязвимости с заданным CVE-идентификатором или иным внутренним идентификатором одного из альтернативных реестров , а возвращает множество записей, релевантных поисковому запросу в стиле классического поискового движка. При этом наличие фильтрации результатов по организации-источнику информации например, type:cvelist позволяет производить выборку записей только из указанной базы данных. Все результаты поисковой выдачи из базы данных Vulners могут быть получены не только в удобном для человека, но и в машиночитаемом виде в формате JSON через соответствующий API поискового запроса. Заключение Базы данных и реестры уязвимостей полезны широкому кругу специалистов в области информационной безопасности.
Сетевые администраторы или сотрудники, ответственные за безопасность компьютерных систем организации, могут своевременно узнать из баз и реестров о появлении новых угроз для защищаемых ими систем, определить приоритетные меры реагирования на эти угрозы исходя из оценки критичности и распространенности в организации уязвимого ПО. При этом для специалистов важны оперативность обновления баз данных уязвимостей, удобство получения этих обновлений и степень покрытия выбранным реестром уязвимостей как основных видов ПО защищаемой компьютерной системы, так и всего множества обнаруживаемых для этого ПО уязвимостей. Также значимыми характеристиками будут наличие рекомендаций по устранению уязвимостей и возможность определения потенциальных векторов атак на защищаемые компьютерные системы.
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. Но при этом сейчас нет связи между угрозами и мерами. Некоторые специалисты пытаются составить таблицы соответствия угроз и мер защиты, но по большому счёту это всё же «самоделки». А нужен системный подход и четкая проработка и соответствующие разделы в банке угроз.
Вот тогда модель угроз станет действенным инструментом при выборе мер защиты и не потребуется заставлять бизнес разрабатывать формальную модель угроз «документ ради документа» , он сам почувствует ее необходимость, так как это будет экономить деньги. А еще лучше, если угрозы будут увязаны не только с мерами защиты, но и необходимыми функциями безопасности, которые реализуются средствами защиты читай классами средств защиты. Тогда модель угроз станет бесценной.
About the creator
- Банк данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК – это?
- Новый раздел на сайте БДУ - Форум по вопросам информационной безопасности |
- Общий обзор реестров и классификаций уязвимостей (CVE, OSVDB, NVD, Secunia)
- Сканеры уязвимостей — обзор мирового и российского рынков
Новый раздел на сайте БДУ - Форум по вопросам информационной безопасности
- Сетевая Безопасность
- Защита документов
- ФСТЭК подтвердил безопасность российского ПО Tarantool
- Subscription levels
- Обновлённые реестры ФСТЭК
- 11–13 февраля 2025
Новый раздел на сайте БДУ - Форум по вопросам информационной безопасности
Основные направления развития системы защиты информации на 2023 год от ФСТЭК России. Новости из мира информационной безопасности за октябрь 2023 год. Новые угрозы в БДУ ФСТЭК. Новые угрозы в БДУ ФСТЭК. ФСТЭК России подтвердила соответствие технологической операционной системы TOPAZ Linux требованиям к средствам технической защиты информации для систем АСУ ТП и объектов. XSpider способен обнаруживать уязвимости из БДУ ФСТЭК России, CVE, OWASP Top 10, а также собственной базы данных Positive Technologies. Эта классификация отличается от используемой для моделирования угроз в соответствии с методикой ФСТЭК России от 5 февраля 2021 года. 6457 подписчиков.