Архив метки: TruRisk

Qualys переупаковывают детектирование уязвимостей по ранее собранным данным инвентаризации ("сканирование без сканирования") в технологию InstaScan.

Qualys переупаковывают детектирование уязвимостей по ранее собранным данным инвентаризации (сканирование без сканирования) в технологию InstaScan.Qualys переупаковывают детектирование уязвимостей по ранее собранным данным инвентаризации (сканирование без сканирования) в технологию InstaScan.Qualys переупаковывают детектирование уязвимостей по ранее собранным данным инвентаризации (сканирование без сканирования) в технологию InstaScan.Qualys переупаковывают детектирование уязвимостей по ранее собранным данным инвентаризации (сканирование без сканирования) в технологию InstaScan.

Qualys переупаковывают детектирование уязвимостей по ранее собранным данным инвентаризации ("сканирование без сканирования") в технологию InstaScan. Основной мессадж: развитие ИИ сократило время между публикацией CVE и появлением эксплоитов до нескольких часов. InstaScan сопоставляет новые CVE с уже собранными данными об активах, ПО и телеметрией без запуска новых сканов. Результаты затем подтверждаются существующими агентами и сканерами и используются для приоритизации, проверки эксплуатируемости и устранения уязвимостей.

Предпосылки появления InstaScan:

🔹 В 2025 году опубликовано 48 177 CVE, в 2026 году ожидается около 59 000.

🔹 Медианное время до появления первого эксплоита сократилось с 56 дней (2024) до 23 дней (2025); для отдельных CVE - 4-12 часов.

🔹 По данным Verizon DBIR, эксплуатация уязвимостей выросла на 34% год к году и является начальным вектором примерно в 20% инцидентов.

🔹 Регуляторы (например, CISA и CERT-In) требуют устранять отдельные уязвимости в течение 12-24 часов.

🔹 Традиционное сканирование выявляет новые уязвимости через 24-36 часов после публикации CVE из-за зависимости от расписания сканирований, обновления сигнатур и повторной оценки данных агентами. Дополнительные ограничения - разрозненные источники данных и необходимость согласований при проведении проверок.

InstaScan, работающий на базе Agent Insta, позиционируется как "первая в отрасли функциональность обнаружения уязвимостей без сканирования" (scanless detection capability). Agent Insta - внутренний backend-компонент Qualys, работающий в режиме 24×7. Он сопоставляет новые advisory от вендоров с данными о ПО, телеметрией активов, информацией об экспозициях и контекстом угроз, собранными из инструментов Qualys и сторонних решений. Это позволяет выявлять потенциально затронутые активы без ожидания окна сканирования. Утверждается, что для технологий, составляющих 60-70% типичного объема уязвимостей в корпоративной среде, InstaScan обеспечивает мгновенное обнаружение более 90% экспозиций без запуска заданий сканирования.

5 этапов работы InstaScan:

🔻 Формирование данных инвентаризации ПО: InstaScan собирает данные из агентов сканирования, SBOM, CMDB, сенсоров Qualys и сторонних источников. Так как одно и то же ПО может описываться по-разному, система создаёт единую основу данных.

🔻 Нормализация идентификаторов ПО с помощью ИИ: AI-модель сопоставляет записи о ПО со стандартными идентификаторами CPE и PURL, даже при различиях в названиях и форматах.

🔻 Создание единого набора данных инвентаризации: AI-сопоставления получают оценку уверенности (AI-generated match is confidence-scored), после чего дублирующиеся записи объединяются для поддержания точности данных.

🔻 Непрерывный мониторинг угроз: Agent Insta работает 24×7, получает данные о CVE, уведомления вендоров и информацию об угрозах по мере появления и преобразует их в данные для обнаружения.

🔻 Корреляция и подтверждение: InstaScan сопоставляет данные об угрозах с данными инвентаризации, используя агенты, сканеры, сенсоры Qualys и телеметрию сторонних решений. Проверяются актуальность данных, точность сопоставления, соответствие активу и критичность. В TruRisk передаются результаты с высокой степенью уверенности.

🤔 Моё мнение: маркетологи Qualys красиво представляют развитие ставшей уже традиционной функциональности как нечто принципиально новое. "Сканирование без сканирования", там где это возможно, - это полезная фича, и ей нужно пользоваться. Но потребность в качественной и полной инвентаризации инфраструктуры такая технология, конечно же, не снимает. Если данные, по которым производился анализ, будут неполными и устаревшими, то и детектирование уязвимостей по ним будет некорректным и принесёт больше вреда, чем пользы.

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?

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.

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

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. 😉