Архив метки: VMDR

Следующим мероприятием, в котором я собираюсь поучаствовать, будет форум "ПРОВЕРКА НА ПРОЧНОСТЬ: практика анализа защищённости"

Следующим мероприятием, в котором я собираюсь поучаствовать, будет форум ПРОВЕРКА НА ПРОЧНОСТЬ: практика анализа защищённости

Следующим мероприятием, в котором я собираюсь поучаствовать, будет форум "ПРОВЕРКА НА ПРОЧНОСТЬ: практика анализа защищённости". Пройдёт это мероприятие 14 октября в "Холидей Инн Сокольники". Фактически это спин-офф "Территории Безопасности" с фокусом на работе с уязвимостями во всех проявлениях. 😇

В программе - дискуссии, доклады и мастер-классы о реальной оценке защищённости, управлении уязвимостями (и экспозициями), анализе поверхности атаки, выборе методов проверки (аудит, пентест, Red Team, Purple Team, Bug Bounty), применении ИИ и автоматизации, метриках, защите АСУ ТП, проверке подрядчиков и правовых аспектах этичного хакинга.

В общем, наконец-то мы дождались большой нейтральной конфы, где VM/CTEM будет непосредственно в фокусе, а не где-то сбоку. 🤩🥳

Мои активности:

🔹 Выступлю с 20-минутным докладом "Трендовые уязвимости в 2026 году: как определить, что действительно важно". Расскажу о различных методах оценки критичности уязвимостей, о трендовых уязвимостях текущего года и о том, как мы в Positive Technologies их отбираем. 😉🤫

🔹 Буду модерировать часовой круглый стол "VM, DETECTION & RESPONSE: Придёт ли к нам реальная автоматизация?". Побеседуем о перспективном и наболевшем в VM/VMDR/CTEM. Со стороны вендоров заявлены Андрей Никонов из Vulns io VM, Дмитрий Черняков из RedCheck, Кирилл Евтушенко из Кауч. Со стороны клиентов заявлены Владимир Мельников из SOC Билайн, Дарина Кривошеева из VK, Иван Советкин из МТС Банк. Состав топовый, должно пройти интересно. Накидывайте в комментарии каверзные вопросы. 😏

Все на ПнП 14 октября! 🏃‍♂️

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.