Архив метки: PatchManagement

Руководители национальных агентств кибербезопасности альянса Five Eyes (США, Великобритания, Канада, Австралия и Новая Зеландия) призвали ускорить устранение уязвимостей, отказаться от легаси-систем и навести порядок на периметре

1 комментарий

Руководители национальных агентств кибербезопасности альянса Five Eyes (США, Великобритания, Канада, Австралия и Новая Зеландия) призвали ускорить устранение уязвимостей, отказаться от легаси-систем и навести порядок на периметре

Руководители национальных агентств кибербезопасности альянса Five Eyes (США, Великобритания, Канада, Австралия и Новая Зеландия) призвали ускорить устранение уязвимостей, отказаться от легаси-систем и навести порядок на периметре. AI радикально ускоряет и усложняет киберугрозы: атаки становятся быстрее, масштабнее и доступнее для злоумышленников, а время между обнаружением уязвимости и её эксплуатацией сокращается всё сильнее. Frontier AI (самые передовые и мощные модели искусственного интеллекта, находящиеся на границе текущих возможностей ИИ и задающие новый уровень развития) уже сейчас меняет баланс сил в киберпространстве, одновременно усиливая как возможности атакующих, так и обороняющихся. При этом киберриски перестают быть чисто технической проблемой и становятся критическим бизнес-риском, требующим внимания руководства и советов директоров.

Организации должны усиливать базовые практики кибербезопасности, повышать устойчивость ("resilience") и активно внедрять AI в защиту - для раннего выявления уязвимостей, анализа аномалий и ускорения реагирования на инциденты. Успех зависит не от количества инструментов, а от качества базовой кибердисциплины, скорости реакции и интеграции безопасности в стратегию бизнеса. Те, кто НЕ адаптируется быстро, столкнутся с растущими операционными и стратегическими рисками.

Ключевые действия для руководителей

Основные принципы:

🔻 Подход secure-by-design и secure-by-default должен стать стандартной практикой, а не просто декларируемым стремлением ("aspiration").
🔻 Устойчивость не может зависеть от одного решения или технологии. Многоуровневая защита ("defence in depth") остаётся необходимой.
🔻 По мере развития AI-систем будут появляться новые и ранее неизвестные уязвимости, включая zero-day уязвимости.
🔻 Инциденты ("breaches") будут происходить. Подготовка помогает быстро их локализовать и не допустить перерастания в серьёзные операционные и финансовые кризисы.

Практические действия

Эти меры нельзя назвать новыми, но сегодня их реализация особенно важна для снижения не только технических рисков, но и потенциального операционного, финансового и репутационного ущерба:

🔸 Сократите поверхность атаки: ограничьте ненужный доступ к системам и внешние подключения. Оценивайте, действительно ли системы должны быть доступны извне, и изолируйте те, которым это не требуется.
🔸 Ускорьте процессы установки патчей: AI сокращает время между обнаружением уязвимости и её эксплуатацией. Задержки с обновлениями увеличивают риск, особенно для производственных ("operational") систем с длинными циклами обновления. Приоритизируйте обновления безопасности соответственно.
🔸 Решайте проблему устаревших систем: неподдерживаемые системы - лёгкие цели. Это не просто технический долг, а стратегические обязательства ("liabilities").
🔸 Пересмотрите и усилите контроль идентификации и доступа: ограничьте, кто может получать доступ к критическим системам. Внедряйте строгую аутентификацию и регулярно пересматривайте права доступа.
🔸 Подготовьтесь к инцидентам заранее: тестируйте планы реагирования, обучайте команды и исходите из того, что взломы неизбежны. Фокус - на быстром сдерживании ("containment") и восстановлении.

Как видите, VM-ная тема, в связи с бурным развитием технологий ИИ, актуальна для англосаксов как никогда. 😎 И нам тоже стоит к этим призывам прислушаться. 😉

Продолжая комментарии к статье Ведомостей про роль ИИ в поиске новых уязвимостей, следует отметить следующее: не так страшно детектирование zero-day уязвимостей с помощью ИИ, сколько вепонизация n-day (или уже скорее n-hour 😉) уязвимостей с помощью ИИ

2 комментария

Продолжая комментарии к статье Ведомостей про роль ИИ в поиске новых уязвимостей, следует отметить следующее: не так страшно детектирование zero-day уязвимостей с помощью ИИ, сколько вепонизация n-day (или уже скорее n-hour 😉) уязвимостей с помощью ИИ

Продолжая комментарии к статье Ведомостей про роль ИИ в поиске новых уязвимостей, следует отметить следующее: не так страшно детектирование zero-day уязвимостей с помощью ИИ, сколько вепонизация n-day (или уже скорее n-hour 😉) уязвимостей с помощью ИИ. Т.е. использование ИИ для разработки эксплоитов на основе патчей и публичной информации об уязвимостях. Новую неизвестную уязвимость нужно ещё понять, где искать. А найдя, придумать вменяемый сценарий атаки с эксплуатацией этой уязвимости. Это работа на удачу, своего рода золотоискательство или, вспоминая Маяковского: "…та же добыча радия. В грамм добыча, в годы труды. Изводишь единого слова [уязвимости] ради тысячи тонн словесной руды [проверенного кода и неподтвердившихся гипотез эксплуатации]." Конечно, в случае использования ПО с открытым кодом задача анализа упрощается. Но всё равно найти что-то стоящее весьма непросто. Поэтому, кстати, я противник того, чтобы результаты этой добычи бесконтрольно утекали за рубеж.

Другое дело, когда уязвимость уже известная, с присвоенным CVE, вендорским описанием, признанной критичностью и выпущенным патчем. Тут задача серьёзно упрощается.

🔹 Понятно, где искать. Очевидно, там, где вендор исправляет что-то патчем.

🔹 Понятно, что нужно получить в результате. То, о чём вендор сообщил в описании уязвимости.

Задача разобраться, как именно эксплуатировать уязвимость и разработать утилиту для этого тоже непростая, но всё же гораздо проще, чем искать что-то совершенно новое. Этим можно заниматься на потоке. Например, маркетинг компании watchTowr Labs практически полностью построен на том, что они быстро анализируют патчи для устранения уязвимостей сетевых устройств и публикуют по ним публичные исследования и эксплоиты.

Естественно, этим занимаются не только исследователи watchTowr Labs. 😏 Тем более, что ИИ-агенты значительно упрощают процесс вепонизации, а то и полностью его автоматизируют. Как сообщает Денис Макрушин, стоимость автономной разработки эксплоита сейчас может составлять даже меньше 3 долларов. И ведь прогресс в ИИ пока не останавливается! Разработанные эксплойты могут выкладываться исследователями в паблик ради самопиара и общественного блага (ну, как они его себе видят), а могут и не выкладываться, а, например, продаваться на чёрном рынке. 😈 А затем эти эксплоиты будут использоваться в атаках на организации, пока их не спалят и факт эксплуатации уязвимости не станет подтверждённым. И всё это бесконечно повторяется для всё новых и новых уязвимостей. It's the circle of life and it moves us all…

Что вся эта движуха означает для простого VM'щика? Нарратив, который двигали многие VM-вендоры: "Патчьте только 3% уязвимостей, которые мы вам подсветим, а на остальные просто забейте", с самого начала выглядел булшитненько и безответственно, а в условиях ускорения и удешевления вепонизации n-day-уязвимостей и подавно. Аргументов, что любая уязвимость может внезапно выстрелить и привести к инциденту, значительно прибавилось. А значит, нужно стремиться к приоритизированному устранению всех уязвимостей, что создаёт значительную нагрузку на IT, особенно если IT-инфраструктура организации не была изначально рассчитана на непрерывную установку и тестирование обновлений безопасности. 🤷‍♂️ То, что VM-щик сможет запросто влиять на изменение инфраструктуры организации - сценарий более чем оптимистичный, на который не стоит всерьёз рассчитывать. Но агитировать за такие архитектурные изменения и стараться заводить задачи на устранение всех выявленных уязвимостей - святая обязанность VM-щика. Делай, что должен, и будь, что будет.

Инфосистемы Джет выложили "Результаты тестирования решений для управления уязвимостями" по новой версии методики (3.0)

Добавить комментарий

Инфосистемы Джет выложили Результаты тестирования решений для управления уязвимостями по новой версии методики (3.0)

Инфосистемы Джет выложили "Результаты тестирования решений для управления уязвимостями" по новой версии методики (3.0). Тестировали следующие продукты:

🔸 MaxPatrol VM v. 2.8 (27.6)
🔸 SecurityVision VM v. 5.0.1773849508
🔸 ScanFactory v. 7.21.9
🔸 R-Vision VM v. 6.2
🔸 AlphaSense v. 4.57.08.04

В отличие от тестирования по второй версии методики, здесь отсутствуют RedCheck и Vulns io VM. Возможно их добавят позже.

Оценка проводилась по 12 группам требований:

⚙️ Нефункциональные требования. Автоматическое и оффлайн обновление базы уязвимостей, открытый доступ к базе, централизованное управление, агентское сканирование и работа с хостами, поддержка изолированных сегментов и распределенной установки компонентов, мультиязычность, мультитенантность, а также соответствие требованиям ФСТЭК и включение в реестр отечественного ПО.

📱 Мобильный сканер. Наличие портативного (мобильного) сканера с возможностью переноса результатов в основную инсталляцию и формирования отчетов.

🗺️ Управление активами. Интерактивная карта сети, управление активами (динамические группы, поиск, карточки), скоринг и дедупликация активов, тегирование, хранение истории изменений, патч-менеджмент и выполнение административных команд на активах.

🧠 Настройка общих правил и логики системы. Управление задачами на устранение уязвимостей с назначением ответственных и SLA, сквозной поиск, фильтрация и сортировка по активам и уязвимостям, настройка оповещений о сканированиях, патч-менеджмент и автоматическое обновление атрибутов уязвимостей (критичности, сроков устранения и рекомендаций по устранению).

📊 Функционал визуализации и отчетности. Визуализация данных через настраиваемые виджеты и дашборды, создание и планирование отчетов, расширенная кастомизация интерфейса и объектов.

💻 Поддерживаемые типы активов для сканирования. Поддержка сканирования операционных систем (Windows, Linux и отечественных ОС), сетевого и серверного оборудования, СУБД и серверного ПО, а также поддержка периферийных устройств, промышленных систем (ICS/SCADA) и контейнеров.

🔗 Возможности интеграции. Документированный API с управлением доступом через ключи, встроенный мониторинг работоспособности (health-check) и интеграции с внешними системами мониторинга, поддержка доменной аутентификации, интеграции с Service Desk/ITSM и с SIEM, получение данных об активах из смежных систем и отправка оповещений.

🛡️ Управление сканированием и уязвимостями. Кастомизация карточки и тегирование уязвимостей, планирование и управление сканированиями (расписания, профили, ретроскан, исключения, технологические окна, пауза, клонирование), настройка правил и параметров сканирования, проверка доступности и учетных записей, в том числе брутфорс с пользовательскими словарями и несколькими типами учетных записей, управление исключениями, прогресс в реальном времени, расширенная работа с уязвимостями (CVE/CWE/БДУ, CVSS v2–v4 и кастомные метрики, скоринг, дедупликация, эксплуатируемость, вероятность использования, наличие эксплойтов, путь атаки, трендовость), а также рекомендации, внешние ссылки и методики ФСТЭК и НКЦКИ, плюс оповещения о событиях системы.

📏 Оценка соответствия. Проверка активов на соответствие стандартам безопасной конфигурации, создание пользовательских проверок и требований через конструктор, точечная переоценка активов, рекомендации по устранению несоответствий, ведение истории оценок и встроенное сравнение результатов.

🌐 Сканирование веб-ресурсов. Аутентификация в веб-приложениях, сканирование веб-ресурсов (поиск поддоменов, скрытых файлов и директорий), режимы имитации и активной атаки, а также обнаружение широкого спектра уязвимостей (инъекции, CSRF, загрузка файлов и доступ к ФС, клиентские атаки, редиректы, слабая криптография, небезопасные security headers, утечки информации, cookie и сессионные уязвимости, memory corruption).

🔐 Безопасность. Настраиваемая ролевая модель, управление парольной политикой (сложность, история, минимальная длина, срок действия), блокировка учетных записей после неудачных попыток входа, шифрование критичных данных с поддержкой пользовательских ключей и создание/восстановление из резервных копий.

⚡ Производительность и эффективность. Скорость обновления базы уязвимостей (от появления в публичных источниках до добавления в сканер), настройка интенсивности сканирования через веб-интерфейс, поддержка геораспределенных филиалов и мультитенантности, а также возможность выбора нескольких модулей сканирования в одной задаче.

Возможные значения для каждого требования: ✅ Да, ❌ Нет, Частично. За исключением "Производительность и эффективность" → "Скорость добавления новых уязвимостей в базу уязвимостей решения…", где указывается значение в часах. По некоторым требованиям доступны 💬 комментарии вендоров.

Работа была проделана, вне всяких сомнений, большая и основательная. 🔥 Но, как и в случае тестирования по первой версии методики, мне не хватает оценки качества детектирования. Большая часть этой функциональности скрывается за пунктом "Поддержка сканирования ОС: Windows Server, Windows, AlmaLinux, Ubuntu, Debian" с галочкой у всех вендоров и без каких-либо комментариев. А ведь там самое интересное, ради чего, собственно, пользователи и покупают САЗы. Очень хотелось бы гораздо большей детализации поддерживаемых типов активов и подробного сравнения результатов детектирования на стендах с детализацией до конкретных CVE-шек, чтобы была видна разница в реализованной логике детектирования. Возможно, когда-нибудь и это сделают. 🙂

Вышел эпизод "Почему компании не закрывают уязвимости?" [Belyaev_Podcast] с моим участием

Добавить комментарий

Вышел эпизод "Почему компании не закрывают уязвимости?" [Belyaev_Podcast] с моим участием. Вместе с Дмитрием Беляевым и Рустамом Гусейновым обсудили Vulnerability Management и Exposure Management, CVSS/EPSS/KEV и приоритизацию уязвимостей, AI-агентов и нейросети в триаже, автоматизированный патчинг, моделирование атак, зашивание безопасности в разработку, проблемы взаимодействия с IT, работу с системами, которые нельзя патчить, будущее VM-специалистов и особенности управления уязвимостями в Linux, Kubernetes, контейнерах и облаках. Классно посидели, мне очень понравилось. Надо будет как-нибудь продолжить общение по теме. 😉

Таймстемпы:

00:00 Приветствие, медиа-партнёры
03:25 Справедливо ли мнение, что CVSS как основная метрика приоритизации - это уже "технология 2002 года"? Почему в 2026 году компании всё ещё живут в логике "сортируем по CVSS", хотя есть EPSS, KEV и трендовые метрики? Это лень, незнание или инерция?
07:49 Насколько вопросы триажа, ранжирования и приоритизации уязвимостей делаются лучше с помощью нейросетей? Будет ли в будущем происходить быстрое сопоставление по разным шкалам и интегральная оценка с учётом искажений, которые есть в тех или иных системах метрик?
10:09 Автономные AI-агенты и VM
12:00 System-hardening и патчинг уязвимостей агентами без участия человека - уже реальность?
15:33 Насколько справедливо утверждение, что Exposure Management - это не просто "VM 2.0", а действительно другой взгляд на управление риском? В твоём понимании это эволюция или всё-таки революция, но с новым ценником? (Я тут попутал "croûton" и "croissant" в известной кино-цитате - сорян 🤦‍♂️🤷‍♂️🙂)
20:32 Про зашивание безопасности в IT/разработку, почему так много Linux-уязвимостей, и нужна ли замена Linux Kernel
30:08 Если завтра появится "идеальный ИИ", который с точностью 99% предсказывает, что уязвимость будет эксплуатирована в течение 30 дней, - правда ли, что роль VM-специалиста всё равно не исчезнет? В чём тогда останется человеческая зона ответственности?
32:31 О реализуемости полного моделирования путей атаки и автоматизированном реагировании
37:46 Насколько справедливо утверждение, что IT-отделы часто фактически саботируют VM? Как это выглядит на практике: это злой умысел, защита своих интересов или просто боль от перегрузки?
42:43 Как выглядит VM-процесс для систем, которые нельзя патчить или даже активно сканировать?
45:51 Как превратить IT-шников в ответственных хозяев своих активов?
48:48 Насколько сильно отличается подход к детектированию и управлению уязвимостями в Linux, контейнерах, Kubernetes и облаках от классического сканирования Windows-хостов? Где сегодня самые большие слепые зоны?
51:30 Детектирование - это только начало, а вся драма начинается после? Какие этапы после детекции чаще всего "рассыпаются" в реальных компаниях?
54:26 Блиц-вопросы
56:11 Заключение

📺 Смотрите на платформах: VK Видео, RUTUBE, YouTube.
🎧 Слушайте на платформах: Яндекс Музыка, Звук, Spotify, Pocket Casts, Deezer, Podcast Addict, Mave.

Что если стоимость страхования киберрисков для компании определялась бы не по анкетам, а по реальному состоянию защищённости инфраструктуры?

Добавить комментарий

Что если стоимость страхования киберрисков для компании определялась бы не по анкетам, а по реальному состоянию защищённости инфраструктуры?

Что если стоимость страхования киберрисков для компании определялась бы не по анкетам, а по реальному состоянию защищённости инфраструктуры? В блоге Qualys сегодня появилась интересная новость. Они совместно с компанией Converge, специализирующейся на киберстраховании, запускают совместное решение по андеррайтингу киберрисков в реальном времени. Андеррайтинг - это процесс, в котором страховая компания оценивает риск и решает: страховать компанию или нет, сколько будет стоить полис, какие ограничения будут в страховке (например, что покрывается, а что нет). Так вот, большинство андеррайтеров по-прежнему полагаются статические анкеты самоотчётности (self-reported static questionnaires) - документы, которые долго заполняются, отличаются от организации к организации и по сути не отражают реальное состояние безопасности инфраструктуры организации. В результате страховые премии (сумма, которую компания платит за страховку, обычно раз в год) формируются на основе предположений о практиках безопасности организации.

Получается, что руководители ИБ инвестируют значительные бюджеты и усилия в снижение риска. Они внедряют управление уязвимостями. Обеспечивают управление патчами. Мониторят конечные точки. А затем при продлении полиса киберстрахования снова заполняют ту же статическую анкету, что и 12 месяцев назад, вручную, по памяти, без связи с проверенными данными, уже находящимися в их платформе безопасности. Этот разрыв в данных стоит организациям денег. Андеррайтеры, работая с неполной информацией, оценивают риск консервативно. Организации с действительно сильной программой безопасности фактически субсидируют более слабые.

Для решения проблемы Qualys сделали Converge Connect Insurance Report (CCIR), который фиксирует данные по ИБ-решениям Qualys, используемым в организации:

🔹 Enterprise TruRisk Management (ETM)
🔹 Vulnerability Management, Detection & Response (VMDR)
🔹 Возможности управления патчами TruRisk Eliminate
🔹 Endpoint Detection & Response (EDR)

Этот отчёт передаётся в Converge через назначенного брокера (Symphony Risk Solutions), дополняя традиционную анкету и снижая количество вопросов в процессе страхования. Андеррайтеры получают проверенные данные. Организации получают премию, отражающую реальный уровень киберриска.

Предложение доступно клиентам Qualys в США в большинстве отраслей с выручкой до 5 млрд долларов. Минимальное требование - активная подписка на VMDR.

Интерес Qualys в этой инициативе довольно понятный и многослойный.

1️⃣ Они усиливают ценность своих продуктов. Раньше Qualys продавал инструменты для управления уязвимостями, патчами и endpoint-ами как способ снизить киберриски. Теперь это подаётся гораздо сильнее: не просто "вы снижаете риск", а "вы потенциально снижаете стоимость киберстраховки". Для бизнеса это уже более осязаемый финансовый эффект.

2️⃣ Это стимулирует расширение использования их экосистемы. В программе участвуют только клиенты с определёнными продуктами Qualys. Чем больше модулей используется, тем полнее данные, тем качественнее отчёт для страховщика и тем выше шанс на снижение страховой премии. Это классический механизм увеличения проникновения внутри клиента.

3️⃣ Появляется эффект привязки к платформе. Если страховая начинает учитывать данные Qualys при оценке риска и расчёте цены, переход на другого вендора становится сложнее. Исторические данные, отчёты и привычный формат оценки риска оказываются завязаны на одну систему.

4️⃣ И наконец, Qualys фактически расширяет своё присутствие за пределы классического рынка кибербезопасности. Они заходят в смежную область - киберстрахование и управление финансовым риском. В перспективе это превращает их не просто в security-вендора, а в один из ключевых источников данных для оценки киберрисков на рынке.

Конкурирующие с Qualys вендоры могут делать то же самое, ведь у них тоже есть данные о состоянии безопасности, на основе которых можно строить риск-отчёты для страховых. Но ключевой вопрос не в наличии данных, а в доверии и стандартизации: страховые должны признавать эти метрики объективными и использовать их в андеррайтинге.

На сайте ФСТЭК 10 марта был опубликован документ с рекомендациями по защите сетевого периметра информационных (автоматизированных) систем

Добавить комментарий

На сайте ФСТЭК 10 марта был опубликован документ с рекомендациями по защите сетевого периметра информационных (автоматизированных) систем

На сайте ФСТЭК 10 марта был опубликован документ с рекомендациями по защите сетевого периметра информационных (автоматизированных) систем. Документ на 6 страниц, содержит требования, оформленные в 8 групп (символом ✳️ я отметил то, что непосредственно относится к Управлению Уязвимостями):

1. Администрирование, управление конфигурацией и эксплуатацией сетевых устройств: 1.1 администрировать пограничные устройства с изолированных рабочих мест; 1.2 использовать сертификаты или сложные пароли; 1.3 применять уникальные пароли; 1.4 контролировать и журналировать изменения конфигурации; ✳️ 1.5 выявлять и блокировать нелегитимные внешние сервисы; ✳️ 1.6 вести учёт устройств на сетевом периметре; ✳️ 1.7 управлять устройствами с истекающей поддержкой; 1.8 запретить внешнее удалённое администрирование; 1.9 согласовывать изменения с ИБ; 1.10 использовать безопасные протоколы мониторинга.

2. Повышение устойчивости к DDoS-атакам: 2.1 настроить блокировку неразрешённого трафика; 2.2 фильтровать трафик через WAF; 2.3 включить защиту от DDoS; 2.4 ограничивать подключения с одного IP; 2.5 взаимодействовать с оператором связи для противодействия DDoS.

3. Сегментация сети и контроль доступа для защиты ключевых сегментов: 3.1 сегментировать сеть VLAN и локальными сетями; 3.2 контролировать трафик через ACL; 3.3 внедрить ZTNA; 3.4 запретить удалённое администрирование ядра сети; 3.5 создать DMZ с ограниченным доступом к внутренним сегментам.

4. Резервное копирование конфигов: 4.1 назначить ответственного за резервное копирование; 4.2 хранить ≥3 копий на разных носителях, одну отдельно; 4.3 копировать ежемесячно; 4.4 определить права на копирование; 4.5 сохранять критичные конфигурации (ACL, VLAN, NAT, учетные записи); 4.6 проверять восстановление каждые три месяца.

✳️ 5. Управление уязвимостями: 5.1 реализовать управление уязвимостями по Методике анализа защищенности (ФСТЭК 25.11.2025) и Руководству по управлению уязвимостями (ФСТЭК 17.05.2023); 5.2 устанавливать обновления безопасности на пограничных устройствах и тестировать их по Методике тестирования обновлений безопасности (ФСТЭК 28.10.2022) и Методике оценки критичности уязвимостей (ФСТЭК 30.06.2025).

6. Аутентификация и управление доступом: 6.1 централизованный контроль доступа через NAC и межсетевые экраны; 6.2 многофакторная аутентификация для админ-доступа; 6.3 разграничение ролей с минимальными привилегиями.

7. Регистрация и анализ событий ИБ: 7.1 централизованный сбор и анализ событий через SIEM; 7.2 хранение детальных журналов безопасности с временными метками; 7.3 оповещение администраторов о подозрительных действиях и изменениях.

8. Регулярные учения по реагированию на инциденты для проверки их эффективности и восстановления инфраструктуры.

Интересный и подробный документ. 👍 По VM-ной части весьма примечательно, что VM-процесс для периметра рекомендуют строить в соответствии с

🔹 Руководством по Анализу защищённости. Имеются в виду периодические внешние аудиты периметра сторонней организацией с соответствующими критериями успешности? 🤔

🔹 Руководством по организации процесса управления уязвимостями в органе/организации. Был весьма удивлён, т.к. давненько не встречал прямую ссылку на него в документах ФСТЭК. 😲 Всё больше общие требования к VM-процессу, как в 117 приказе или проекте "Мероприятий и мер". 🤷‍♂️

Qualys представили AI-powered Patch Reliability Score в составе TruRisk Eliminate

Добавить комментарий

Qualys представили AI-powered Patch Reliability Score в составе TruRisk EliminateQualys представили AI-powered Patch Reliability Score в составе TruRisk Eliminate

Qualys представили AI-powered Patch Reliability Score в составе TruRisk Eliminate. Эта фича предназначена для оценки надёжности обновлений до их массового развертывания.

🤖 ИИ оценивает публичные сигналы о патчах (технические обсуждения, отзывы пользователей, сообщения о сбоях и другие индикаторы, появляющиеся после выхода патча) и формирует динамический Patch Reliability скор.

📊 High означает, что обновление можно внедрять быстрее и увереннее, Low - стоит провести дополнительное тестирование или отложить раскатку.

🧪 По данным компании, при проверке на наиболее часто откатываемых патчах 2025 года (таких как USN-7545-1, KB5063878, KB5065426, KB5055523, KB5066835) система заранее присваивала им низкую оценку.

Этот скор может использоваться для автоматизации Patch Management-а и митигаций.

Это в тему, что автоматическое устранение уязвимостей реализуемо, но требует тщательной проработки. 😉