Команда Vulners представила новый AI-продукт - Cube. Это платформа для контекстного анализа результатов сканирования на наличие уязвимостей, которая сопоставляет технические находки с данными об инфраструктуре и бизнес-процессах организации.

В основе работы Cube лежат три слоя:

📥 Evidence Layer - принимает отчёты существующих сканеров: Nessus, OpenVAS, Qualys, Rapid7 InsightVM, Acunetix и других. Платформа обрабатывает находки и сопоставляет их с реальными инфраструктурными активами.

🗺️ Context Layer - обогащает результаты информацией об инфраструктуре. Для этого используются архитектурная документация, схемы, задачи в таск-трекере, сведения об облачной среде, системах и бизнес-процессах. На их основе платформа восстанавливает модель инфраструктуры: формирует CMDB, строит граф сети и определяет взаимосвязи между компонентами. Это позволяет определить, какой актив затронут, насколько он доступен потенциальному атакующему и какие бизнес-функции от него зависят.

🧠 Decision Layer - использует методологию CISA SSVC (Stakeholder-Specific Vulnerability Categorization) для определения приоритетов устранения. В отличие от CVSS, оценивающего техническую критичность уязвимости, SSVC использует дерево принятия решений, учитывающее условия эксплуатации и возможные последствия для организации.

В модели CISA SSVC предусмотрено четыре итоговых статуса:

🟢 Track - уязвимость остаётся в стандартном процессе Vulnerability Management. Её отслеживают и устраняют в рамках обычных сроков обновления ПО.

🟡 Track* - требуется более пристальное наблюдение за уязвимостью и пересмотр оценки при появлении новых обстоятельств.

🟠 Attend - необходимо повышенное внимание специалистов и руководителей соответствующего уровня, возможно привлечение экспертов и уведомление заинтересованных сторон. Устранение рекомендуется ускорить.

🔴 Act - требуется эскалация на уровень руководства и координация действий между подразделениями. Формируется согласованный план реагирования, привлекаются необходимые участники, а уязвимость устраняется как можно скорее.

Таким образом, SSVC определяет не только очерёдность устранения уязвимостей, но и необходимый масштаб организационного реагирования.

Пользователь Cube получает несколько типов результатов:

🎯 Risk Cases - сгруппированные находки с оценкой критичности и бизнес-последствий.

🛤️ Attack Paths - потенциальные пути атак между активами с использованием MITRE ATT&CK.

🛡️ Threat Profile - общую картину угроз и состояния инфраструктуры.

📋 Обоснования решений - с привязкой к исходным отчётам, оценкам и инфраструктурным данным.

Например, уязвимость с CVSS 9.8 на изолированном внутреннем build-сервере может получить более низкий приоритет, чем уязвимость с CVSS 7.5 на публичном платёжном шлюзе. Во втором случае потенциальные последствия для бизнеса существенно выше.

Важно отметить, что платформа развёртывается в собственной инфраструктуре заказчика (on-premises), который самостоятельно выбирает языковую модель с API, совместимым с OpenAI API или Anthropic API. Это может быть, например, модель от Яндекса или Сбера, а также собственная LLM, развёрнутая на GPU-серверах организации. Таким образом, Cube не привязывает заказчика к конкретному AI-провайдеру. Vulners не взимает плату за использование токенов - заказчик самостоятельно контролирует расходы на выбранную LLM. По оценке Vulners, для инфраструктуры среднего масштаба бюджет на использование модели составляет около $1 000 в месяц.

По сути, Cube добавляет к традиционному Vulnerability Management слой контекстного анализа, связывающий технические уязвимости с реальными активами, бизнес-процессами и потенциальными последствиями атак.