воскресенье, 27 апреля 2025 г.

Термины AI

 Эта таблица дополняет таблицу про 12 важнейших терминов AI.

ГруппаТермин (английский и русский)Описание термина
Архитектуры и базовые концепцииLLM (Большая языковая модель)Продвинутые ИИ-системы, обученные на больших текстовых данных для понимания и генерации текста.
Transformers (Трансформеры)Архитектура нейросетей, использующая механизм самовнимания для обработки последовательностей.
Multimodal Models (Мультимодальные модели)Модели, обрабатывающие одновременно несколько типов данных, например текст+изображение.
Работа с запросами и выводамиPrompt Engineering (Промпт-инжиниринг)Проектирование эффективных запросов для управления поведением ИИ.
Chain-of-Thought (Цепочка размышлений)Пошаговое логическое рассуждение модели для сложных задач.
Fine-grained Control (Тонкое управление моделью)Умение давать сложные инструкции для более точной генерации контента.
Тренировка и адаптация моделейFine-tuning (Тонкая настройка)Дообучение модели на специализированных датасетах.
LoRA (Низкоранговая адаптация)Лёгкая адаптация модели через добавление малых матриц без полного переобучения.
Adapters (Адаптеры)Встраиваемые слои для переобучения модели на новую задачу без изменения её основных весов.
Оптимизация моделейQuantization (Квантизация)Снижение разрядности весов модели для ускорения работы и уменьшения размера.
Pruning (Обрезка нейронной сети)Удаление несущественных нейронов для оптимизации модели.
Gradient Descent (Градиентный спуск)Алгоритм оптимизации моделей путём минимизации функции потерь.
Работа с генерациейEmbeddings (Встраивания)Векторные представления данных в высокоразмерном пространстве.
Tokens (Токены)Элементарные единицы текста (слова, подслова, символы) в модели.
RAG (Извлечение дополненной генерацией)Комбинация поиска данных и их генерации в текстовый ответ.
Top-k Sampling (Выборка из топ-k)Генерация текста из наиболее вероятных k токенов.
Top-p Sampling (Выборка из ядра)Генерация текста из группы токенов, чья суммарная вероятность превышает порог p.
Качество и ошибки моделейHallucination (Галлюцинация)Генерация неправдивой информации ИИ при высоком правдоподобии.
Zero-shot (Нулевая выборка)Решение задач без специального обучения на соответствующих примерах.
Context Window (Контекстное окно)Ограничение на объём текста, который модель может учитывать одновременно.
Temperature (Температура)Управление степенью случайности в генерации следующего токена.
Специализированные моделиDiffusion Models (Модели диффузии)Модели, генерирующие данные путём восстановления из зашумленного состояния (например, для изображений).

12 Важнейших терминов GenAI

 

Термин (английский и русский)Описание термина
LLM (Большая языковая модель)Продвинутые ИИ-системы, обученные на больших текстовых данных для понимания и генерации текста, основа современных чат-ботов и генеративных систем.
Transformers (Трансформеры)Революционная архитектура нейросетей, использующая механизм самовнимания (self-attention) для обработки последовательных данных, обеспечивая прорыв в понимании и генерации языка.
Prompt Engineering (Промпт-инжиниринг)Стратегическое формирование запросов к ИИ для достижения желаемого результата через точные инструкции, контекст и ограничения.
Fine-tuning (Тонкая настройка)Процесс адаптации предобученных моделей ИИ под специфические задачи или области путём дообучения на специализированных датасетах.
Embeddings (Встраивания)Численные представления текста, изображений или данных в высокоразмерном пространстве для семантического поиска, сравнения и обработки ИИ.
RAG (Извлечение дополненной генерацией)Метод, объединяющий поиск информации и генерацию текста для создания точных, фактических ответов путём привлечения внешних источников данных.
Tokens (Токены)Базовые единицы текста (слова, подслова или символы) в ИИ-моделях, определяющие объём обрабатываемой информации и лимиты модели.
Hallucination (Галлюцинация)Явление, при котором ИИ генерирует правдоподобную, но фактически неверную информацию — одна из ключевых проблем надёжности ИИ.
Zero-shot (Нулевая выборка)Способность ИИ выполнять задачи без специализированного обучения на примерах, используя общее знание.
Chain-of-Thought (Цепочка размышлений)Техника подачи запросов, поощряющая модели разбивать сложные задачи на пошаговое логическое решение для повышения точности и объяснимости.
Context Window (Контекстное окно)Максимальный объём текста, который ИИ может обработать за раз; влияет на способность поддерживать связность и ссылки на предыдущий контекст.
Temperature (Температура)Параметр управления случайностью и креативностью ответов ИИ, балансируя между детерминированными и вариативными результатами.

суббота, 26 апреля 2025 г.

Цветовое колесо информационной безопасности (InfoSec Color Wheel)

Введение

Информационная безопасность включает десятки разных профессий и задач. Цветовое кодирование помогает быстро и интуитивно отнести команду или специалиста к определённой роли.

Известны противоборствующие пары вроде красных команд (атакующие) и синих команд (защитники). Концепция InfoSec Color Wheel расширяет эту идею до семи цветов, каждый из которых соответствует определенной роли команды и набору задач.  Цвета помогли структурировать взаимодействие: кто что делает, кто с кем сотрудничает.

Три базовых цвета – красный, синий и желтый – символизируют основные команды (атакующие, защитники и разработчики). При «смешении» базовых появляются вторичные цвета – фиолетовый, оранжевый и зеленый – отражающие команды-синергии, объединяющие усилия двух основных команд. Белый цвет представляет команду, которая охватывает все остальные и отвечает за общее руководство и координацию. Таким образом, цветовое колесо охватывает полный спектр ролей в обеспечении информационной безопасности организации. Ниже приведена схема, отображающая взаимодействие команд по цветам в этой модели.​

Схема взаимодействия команд в модели InfoSec Color Wheel: первичные команды (красная, синяя, желтая), образованные их сотрудничеством вторичные (фиолетовая, оранжевая, зеленая) и белая команда, объединяющая все.

🔴 Красная команда (Red Team)

Роль: Красная команда – это наступательная команда, выступающая в роли условного «противника». Их нередко называют «атакующими» или даже «разрушителями», поскольку они имитируют действия злоумышленников. Главная цель красной команды – выявить уязвимости в защите организации до того, как ими воспользуются реальные хакеры.

Основные задачи:

  • Проведение тестов на проникновение (penetration testing) – попытки взломать системы и сеть компании, чтобы обнаружить слабые места в инфраструктуре.

  • Социальная инженерия – обманный путь получения доступа (например, фишинг сотрудников с целью выманить пароли или провокация на раскрытие конфиденциальной информации).

  • Физический пентест – проверка физической безопасности (проникновение в офис, обход контроля доступа) для выявления уязвимостей вне киберпространства.

Пример: Компания из банковского сектора пригласила внешнюю красную команду для проверки своей защиты. Атакующие имитировали кибератаку: отправили сотрудникам правдоподобные фишинговые письма и смогли получить учетные данные одного из менеджеров. Это позволило им проникнуть во внутреннюю сеть и обнаружить незащищенный сервер с устаревшим программным обеспечением. По итогам упражнения красная команда передала отчёт с найденными уязвимостями, что позволило банку быстро устранить проблемы (например, обновить сервер и провести дополнительное обучение персонала).

🔵 Синяя команда (Blue Team)

Роль: Синяя команда – это оборонительная команда, то есть защитники. Они несут ответственность за защиту цифровых активов организации, обнаружение инцидентов и реагирование на атаки. В противоположность красным, синие команды работают проактивно, чтобы укрепить безопасность и не допустить успешного взлома.

Основные задачи:

  • Мониторинг инфраструктуры – постоянное отслеживание сетевого трафика, системных логов и активности на предмет подозрительных действий или признаков вторжения.

  • Обнаружение и реагирование на инциденты – оперативное выявление атак (с помощью систем обнаружения вторжений, SIEM и др.) и быстрые действия по их локализации и нейтрализации.

  • Устранение уязвимостей – анализ отчётов красной команды и реальных инцидентов, установка обновлений и патчей, изменение настроек безопасности, чтобы закрыть выявленные бреши.

  • Повышение готовности – проведение учений (например, имитаций атак) совместно с другими командами, разработка планов реагирования, обучение персонала основам кибергигиены.

Пример: В крупной торговой компании синяя команда заметила аномальный сетевой трафик в ночное время с помощью NDR – большой объём данных отправлялся на внешний IP-адрес. Аналитики безопасности из SOC быстро распознали возможную утечку данных. Они немедленно изолировали сервер, с которого шла передача, и инициировали расследование. Выяснилось, что происходит попытка кражи данных через вредоносную программу. Благодаря слаженной работе синей команды инцидент был оперативно локализован: связь перекрыта, вредонос удалён, уязвимость (через которую проник вирус) устранена, а потеря данных предотвращена.

🟡 Желтая команда (Yellow Team)

Роль: Желтая команда – это разработчики и архитекторы любых программных и информационных систем, чья задача — строить архитектуру и код с учётом требований безопасности. То есть это группа с навыками и культурой безопасной разработкиВ неё входят специалисты, создающие программное обеспечение и системы: разработчики ПО, архитекторы, инженеры по тестированию (QA) и также системные администраторы. Прежде чем красная команда будет взламывать, а синяя защищать, продукт сначала должен быть спроектирован и реализован безопасно – именно этим и занимаются «желтые». Желтые строят защиту. Системные администраторы могут быть и в желтой и в синей команде, то есть могу и строить защиту и пользоваться ей.

Основные задачи:

  • Проектирование и разработка систем – создание и установка новых приложений, сервисов и инфраструктуры с учётом функциональных требований бизнеса.

  • Внедрение мер безопасности в цикл разработки – реализация защищенной архитектуры (например, управление доступом, шифрование данных), использование безопасных практик кодирования SDLC, проведение статического и динамического анализа безопасности кода (SAST, DAST).

  • Создание патчей для защиты – оперативное внесение изменений в программный код и архитектуру по результатам тестов на проникновение и аудитов безопасности (тесное взаимодействие с красной и синей командами для улучшения продукта).

  • Повышение отказоустойчивости – обеспечение резервного копирования, механизмов восстановления и других защитных функций непосредственно при создании системы.

Пример: Команда разработчиков веб-приложения в технологической компании изначально сосредоточилась только на функциональности и скорости выпуска продукта. После тестирования безопасности выяснилось, что в приложении присутствуют уязвимости (SQL-инъекция и XSS), обнаруженные красной командой. Осознав риски, желтая команда переработала часть кода: внедрила проверку входных данных, более строгую систему аутентификации и хранение паролей с солёным хешированием. В дальнейшем все разработчики начали применять принцип «Secure by Design» – то есть учитывали требования безопасности на каждом этапе создания продукта. Это уменьшило количество уязвимостей: например, в следующей версии приложения попытки аналогичных атак не увенчались успехом, и синяя команда подтвердила высокую устойчивость системы к новым угрозам. 

🟣 Фиолетовая команда (Purple Team)

Роль: Фиолетовая команда объединяет усилия красной и синей команд. Это команда взаимодействия атакующих и защитников, работающая как единое целое. Фиолетовая команда не столько отдельная постоянная группа, сколько особый режим сотрудничества: когда эксперты по атаке и обороне работают совместно ради общей цели – укрепления безопасности. В реальной практике больших организаций иногда создают отдельную независимую Purple Team для координации атакующих и защитников, чтобы решать конфликты. 

Основные задачи:

  • Координация между атакой и защитой – организация совместных упражнений, в которых красная и синяя команды обмениваются информацией в реальном времени. Фиолетовая команда выступает своего рода «посредником», чтобы улучшить коммуникацию: атакующие сразу рассказывают, какие методы они используют, а защитники – что им удалось обнаружить и отразить.

  • Совмещенное тестирование защиты – проведение так называемых purple team exercises, когда атака (red) и защита (blue) фактически работают плечом к плечу: каждая обнаруженная уязвимость тут же проверяется, могут ли ее увидеть средства мониторинга, и наоборот – по запросу синих, красные пробуют обойти конкретные защитные механизмы.

  • Повышение эффективности команд – сбор и анализ результатов совместных учений, разработка рекомендаций для улучшения как атакующей, так и оборонной тактики. Фиолетовая команда помогает красным лучше понимать, какие атаки были не замечены и почему, а синим – учит быстрее распознавать хитроумные техники взлома.

Пример: В рамках ежегодного комплексного учения по кибербезопасности в одной госорганизации была развернута фиолетовая команда. Обычно красная команда проводила атаки и потом через несколько дней передавала отчёт, но в этот раз атакующие и защитники работали синхронно. Например, когда красная команда попробовала новый метод обхода антивируса на рабочей станции, специалисты синей команды тут же проверили журналы и обнаружили, что инцидент остался незаметным для стандартных средств мониторинга. Это наблюдение мгновенно обсудили вместе – в результате синяя команда оперативно настроила дополнительное правило корреляции в SIEM, а красная повторила атаку. На этот раз срабатывание было успешно зафиксировано и тревога ушла аналитикам. Подобное тесное сотрудничество позволило организации выявить пробелы в защите и тут же их устранить: итогом работы фиолетовой команды стал целый список улучшений для процессов мониторинга и реагирования, которые повысили общий уровень безопасности.

🟢 Зеленая команда (Green Team)

Роль: Зеленая команда – это команда взаимодействия защитников и разработчиков. Она заполняет разрыв между синими и жёлтыми: обеспечивает более тесное сотрудничество между теми, кто эксплуатирует и защищает систему, и теми, кто её создаёт. Задача зеленой команды – интегрировать требования безопасности и опыта защиты непосредственно в процесс разработки и развертывания систем.

Основные задачи:

  • Безопасная разработка и деплоймент (DevSecOps) – внедрение практик безопасной разработки на всех этапах жизненного цикла ПО. Специалисты зеленой команды помогают разработчикам (жёлтым) учитывать требования безопасности и мониторинга ещё при написании кода, а синим – автоматизировать и интегрировать средства защиты в конвейер развертывания.

  • Улучшение мониторинга и логирования – совместная работа разработчиков и аналитиков SOC над тем, какие логи и события необходимо генерировать в приложениях. Например, зелёная команда определяет, что для эффективного детектирования атак нужны подробные журналы входа в систему, действий администраторов, ошибки авторизации и т.п., и обеспечивает, чтобы эти возможности были заложены в код продукта.

  • Оптимизация реагирования и устойчивости – разработчики по рекомендации синих команд добавляют в систему средства, облегчающие расследование инцидентов (например, уникальные идентификаторы транзакций для трассировки, или механизмы быстрой блокировки учетных записей при подозрительной активности). В то же время, синие команды получают от разработчиков информацию о внутренних механизмах приложения, чтобы лучше понимать, какие части системы более уязвимы и требуют приоритетной защиты.

  • Обратная связь в разработку – анализ инцидентов и попыток атак, выявленных синей командой, с последующей доработкой системы разработчиками. Зеленая команда обеспечивает, чтобы уроки из каждого инцидента преобразовывались в конкретные улучшения кода и архитектуры, повышая тем самым «врожденную» безопасность продуктов.

Пример: В одной компании, разрабатывающей онлайн-сервис, возникла проблема: хотя синяя команда внедрила современные средства обнаружения атак, им не хватало детальных логов от самого приложения для расследований. Был создан проект зелёной команды – несколько инженеров безопасности стали плотно работать с группой разработчиков. В результате в следующий релиз сервиса включили расширенное журналирование безопасности: фиксировались попытки подборов пароля, подозрительные последовательности действий пользователя, изменения конфигурации и т.д. Спустя некоторое время произошла попытка взлома учетной записи администратора через SQL-инъекцию. Благодаря ранее добавленным логам, синяя команда мгновенно получила подробные сведения об атаке и заблокировала злоумышленника, а желтая команда оперативно выпустила патч, устраняющий уязвимость. Такая интеграция усилий (результат работы зеленой команды) существенно повысила способность организации противостоять сложным атакам, сокращая время от обнаружения до исправления проблемы.

Примеры ролей DevOps:

  • Если DevOps просто настроил Jenkins и деплой на Kubernetes — 🟡 Жёлтый.

  • Если DevOps добавил в Jenkins автоматическую проверку безопасности зависимостей — 🟢 Зелёный.

  • Если DevOps настраивает отправку логов в SIEM и помогает ловить инциденты — 🔵 Синий.

🟠 Оранжевая команда (Orange Team)

Роль: Оранжевая команда образуется при сотрудничестве красной и жёлтой команд. Это команда обучения и повышения осведомленности: ее цель – преодолеть разрыв между атакующими и разработчиками путем передачи знаний. Оранжевая команда фокусируется на том, чтобы научить команду разработчиков думать как хакер, понимать актуальные угрозы и уязвимости, тем самым делая создаваемое ПО более защищённым с самого начала.

Основные задачи:

  • Обучение безопасной разработке – проведение регулярных тренингов, семинаров и практических занятий для разработчиков по темам кибербезопасности. Как правило, эксперты из красной команды делятся с инженерами примерами реальных атак, показывают типичные уязвимости (SQL-инъекции, XSS, обход аутентификации и пр.) и объясняют, как их предотвратить написанием безопасного кода.

  • Разбор уязвимостей и внедрение опыта – оранжевая команда организует обсуждение результатов последних тестирований на проникновение именно с точки зрения разработки. Вместо сухого отчета, красная команда подробно демонстрирует жёлтой команде, где именно в коде были ошибки, как они эксплуатировались и как их исправить. Это превращается в уроки, которые разработчики учитывают в будущей работе.

  • Повышение осведомленности о актуальных атаках – постоянное информирование команды разработчиков о новых видах угроз. Оранжевые команды могут рассылать новости безопасности, отчеты о последних инцидентах, проводить внутренние конкурсы (например, простые задания по взлому для разработчиков), чтобы поддерживать интерес и внимание к безопасности на высоком уровне.

  • Культура «Secure Coding» – формирование в коллективе разработчиков культуры писать безопасный код. Оранжевая команда может инициировать программы «Security Champion» – когда в каждой команде разработки выделяется ответственный за вопросы безопасности, который напрямую взаимодействует с безопасниками (красными/синими) и следит, чтобы в проекте соблюдались лучшие практики защиты.

Пример: В отделе разработки крупного интернет-портала изначально не уделяли должного внимания безопасности – программисты торопились выпустить новые функции и полагались на последующее тестирование. После нескольких инцидентов руководство инициировало создание оранжевой команды. Опытные специалисты из отдела информационной безопасности стали проводить ежемесячные мастер-классы для программистов. На одном из таких занятий красная команда продемонстрировала, как легко можно взломать прототип нового веб-сервиса через незашищённый API вызов. Разработчики были потрясены, увидев, как за несколько минут злоумышленник мог извлечь конфиденциальные данные. Благодаря этим урокам жёлтая команда пересмотрела подход к проектированию: начали применять принцип минимизации привилегий, тщательно проверять входные данные и использовать готовые библиотеки для безопасности. Уже через квартал результат стал заметен – следующий внешний аудит показал значительно меньше уязвимостей в продуктах. Оранжевая команда превратила разработчиков в союзников безопасности: повысился общий уровень компетентности, и новые проекты стартовали уже с учётом требований ИБ.

⚪️  Белая команда (White Team)

Роль: Белая команда – это нейтральная команда руководства и координации, охватывающая все остальные цветовые группы. Белая команда не занимается напрямую ни атаками, ни защитой, ни разработкой, но создаёт условия для эффективной работы всех остальных. Белая команда отвечает за обучение, политику, координацию и стандарты безопасности. По сути, это руководство информационной безопасностью в организации. В состав белой команды входят менеджеры (например, CISO – директор по информационной безопасности), специалисты по комплаенсу (соблюдению норм и стандартов), сотрудники отдела контролей рисков, аудиторы и координаторы. Преподаватели ВУЗов и учебных центров относятся к белой команде поскольку в отличие от преподавателей оранжевой команды обучают всех правильной кибергигиене, политике безопасности и методологиям.

Основные задачи:

  • Управление и стратегия безопасности – разработка общей стратегии кибербезопасности, определение политики и процедур (политики паролей, регламенты реагирования на инциденты, требования безопасной разработки и др.). Белая команда устанавливает правила игры, в рамках которых действуют красные, синие, жёлтые и другие команды.

  • Координация команд и ресурсов – распределение ролей и зон ответственности, обеспечение коммуникации между разноцветными командами. Белая команда следит, чтобы информация о выявленных угрозах доходила до нужных людей, чтобы результаты работы (отчёты, анализы) не оставались на полке. Также они определяют приоритеты: например, могут решать, что в следующем квартале усилия красной команды сфокусировать на тестировании конкретного критичного сервиса.

  • Проведение учений и контроль – организация киберучений, таких как «Capture The Flag» или ролевые игры, где красная и синяя команды соревнуются. Белая команда при этом выступает судьёй: заранее оговаривает правила (что разрешено «хакерам», какие цели у «защитников»), наблюдает за ходом учения, а затем разбирает результаты, чтобы извлечь уроки. В реальных инцидентах белая команда контролирует процесс от начала до конца: удостоверяется, что инцидент должным образом задокументирован, причины выявлены и проведены корректирующие мероприятия.

  • Взаимодействие с бизнесом и внешними требованиями – белая команда служит связующим звеном между техническими специалистами по безопасности и высшим руководством организации, а также регуляторами. Например, белая команда докладывает директорату об общем состоянии безопасности, о рисках и необходимых инвестициях (на обучение, новые средства защиты и т.д.). Также она отвечает за соответствие деятельности всех команд требованиям законодательства и стандартов (таких как ФЗ-152, PCI DSS, GDPR, ISO 27001 и др.), обеспечивая, чтобы организация не нарушала правила и могла успешно пройти внешние аудиты.

Пример: В университете произошёл инцидент — утечка личных данных студентов через взломанный веб-сайт факультета. После первичных мер по устранению угрозы, белая команда взяла ситуацию под контроль. Руководитель информационной безопасности (CISO) собрал представителей красной, синей и жёлтой команд на разбор инцидента. Совместно они выяснили, что причиной стала уязвимость, пропущенная на этапе разработки, и недостаточный мониторинг. Белая команда разработала план действий: поручила жёлтой команде внедрить дополнительные проверки безопасности в процесс разработки (код-ревью с упором на безопасность), синей команде – настроить более тщательный мониторинг веб-приложений, а красной команде – провести повторное тестирование всех университетских сайтов через три месяца. Также специалисты по комплаенсу из белой команды подготовили отчёт о случившемся для регулятора и уведомление затронутых лиц, как того требуют законы о защите данных. Таким образом, белая команда выступила координатором: обеспечила коммуникацию между всеми группами, приняла организационные решения и проследила за их выполнением, чтобы усилить кибербезопасность во всех направлениях.

Сводная таблица команд и их ролей

Ниже представлена таблица, обобщающая информацию о каждой «цветной» команде: ее роль, ключевые задачи и пример из практики для лучшего понимания.

Цвет командыРоль командыОсновные задачиПрактический пример (сценарий)
🔴 Красный (Red Team)Атакующая команда (этичные хакеры, «ломатели»)Имитация атак, поиск и эксплуатация уязвимостей; социнженерия; тестирование физической безопасностиВ ходе проверочного взлома команда обнаружила незащищённый сервер и с помощью фишинга получила доступ к учетной записи – организация получила список уязвимостей для исправления.
🔵 Синий (Blue Team)Оборонительная команда (защитники)Мониторинг сетей и систем; обнаружение и анализ инцидентов; реагирование и расследование атак; устранение уязвимостейКоманда SOC заметила аномальный трафик и предотвратила утечку данных, изолировав взломанный узел и устранив вредоносную активность до серьёзных последствий.
🟡 Желтый (Yellow Team)Команда разработчиков («строители»)Проектирование и разработка систем; внедрение мер кибербезопасности в ПО; исправление уязвимостей по итогам аудитов; обеспечение надёжности и устойчивости приложенийРазработчики внедрили защиту от SQL-инъекций и XSS после отчёта пентестеров: до исправления приложение было уязвимо, а после – атаки блокируются на этапе ввода данных.
🟣 Фиолетовый (Purple Team)Смешанная команда (сотрудничество атаки и защиты)Совместное планирование и проведение учений; обмен знаниями между красными и синими; улучшение методов обнаружения атак и навыков команд через взаимодействиеВ учениях «purple teaming» атакующие и защитники работали вместе: когда красная команда применила новый эксплойт, синяя сразу настроила детектор. В итоге компания обновила систему мониторинга, закрыв выявленные бреши.
🟢 Зелёный (Green Team)Смешанная команда (сотрудничество защиты и разработки)Интеграция требований безопасности в процессы разработки (DevSecOps); улучшение логирования и мониторинга в приложениях; обмен знаниями между разработчиками и аналитиками SOC; совместное повышение устойчивости системВ процессе разработки нового сервиса инженер безопасности из SOC (синий) работал с программистами: они добавили расширенные журналы и проверки. Позже при попытке взлома эти встроенные логи помогли мгновенно вычислить и остановить атаку, а разработчики быстро выпустили исправление.
🟠 Оранжевый (Orange Team)Смешанная команда (обучение разработчиков атакам)Повышение осведомленности разработчиков о киберугрозах; тренинги по безопасному кодированию; разбор уязвимостей, найденных пентестерами, с командой разработки; развитие культуры secure codingСпециалист по безопасности провёл для dev-команды мастер-класс по взлому web-приложений. После наглядной демонстрации уязвимостей разработчики сразу внесли правки в код и начали самостоятельно проводить оценку безопасности при каждом релизе.
⚪️ Белый (White Team)Управленческая команда (координация и контроль)Определение политики и стратегии ИБ; координация действий всех команд; организация учений и разбор инцидентов; контроль соответствия стандартам и требованиямБелая команда спланировала киберучения: задала правила для красной/синей команд, наблюдала за их действиями, а затем представила руководству отчёт с рекомендациями. Также по итогам реального инцидента она организовала обмен информацией между отделами и обновление политики безопасности.

Заключение.
Модель цветового колеса информационной безопасности наглядно показывает, что обеспечение кибербезопасности — командная работа многих разных специалистов. Каждая из цветных команд исполняет свою уникальную роль: от поиска уязвимостей до их устранения, от разработки защищенных систем до управления всей этой сложной экосистемой. Для студентов, стремящихся стать профессионалами ИБ, важно понимать функции всех команд: красной, синей, желтой, фиолетовой, оранжевой, зеленой и белой. Вместе эти команды образуют слаженную систему многоэшелонированной обороны.

Применяя подход Color Wheel, организации стремятся наладить сотрудничество между разработчиками и безопасниками, атакующими и защитниками, управленцами, отделом compliance и техническими экспертами. Это сотрудничество позволяет закрыть пробелы между разрозненными областями и создать по-настоящему надежную защиту. Для студентов данная концепция служит ориентиром в карьере: можно развиваться в любом из направлений (или даже на стыке нескольких ролей), понимая, как ваш «цвет» будет дополнять другие ради общей цели – защиты информации.

пятница, 25 апреля 2025 г.

💡 Кого читать про ИИ: практики, тренды, no-code и рост бизнеса

Собрал для вас таблицу с ведущими англоязычными авторами, которые каждый день публикуют прикладной контент про искусственный интеллект:

— кто помогает понять ИИ с нуля,
— кто показывает, как с помощью ИИ увеличивать продажи и масштабировать контент,
— кто разбирает тренды и исследования,
— кто строит инструменты без кода,
— и кто просто экономит вам часы, собирая всё полезное в одном месте.

В таблице — кто они, чем полезны, кому их читать и ссылки на профили. Сортировка по темам: новости, бизнес, контент, продажи, no-code.

Используйте как карту, чтобы подписаться на нужных людей и не утонуть в AI-хайпе.

Имя Чем интересен Кому важно читать Ссылка Категория
Paul Couvert Cоздание AI-инструментов No-code  Предприниматели, малый бизнес Профиль No-code и инструменты
Ruben Hassid Простое объяснение ИИ-инструментов Широкая аудитория, бизнес-руководители Профиль No-code и инструменты
Pete Sena AI-кейсы с бизнес-результатами C-Level, продакт-менеджеры Профиль Бизнес-применение
Eitan Yehoshua Реальные сценарии AI в продуктах Интеграторы, архитекторы Профиль Бизнес-применение
Lior Alexander Объясняет AI-исследования по делу R&D, CIO Профиль Бизнес-применение
Charlie Hills ИИ-инструменты для контента Маркетологи, копирайтеры Профиль Контент и маркетинг
Adam Biddlecombe ИИ-контент для масштабирования Фаундеры, контент-команды Профиль Контент и маркетинг
Jérémy Grandillon ИИ в повседневной работе продаж Менеджеры по продажам, CRM-специалисты Профиль Продажи и рост
Martin Crowley Быстро обучает AI-основам Новички, HR, Sales Профиль Продажи и рост
Axelle Malek Ежедневные AI-обновления Следить за новостями, не углубляясь Профиль Новости и тренды
Rowan Cheung Концентрированная AI-рассылка (The Rundown) Быстро быть в курсе ключевых трендов Профиль Новости и тренды
Alex Banks Прогнозы и аналитика AI-трендов Инвесторам, стратегам Профиль Новости и тренды

вторник, 22 апреля 2025 г.

Топ-20 последних трендов классификации данных

Классификация данных подразумевает организацию данных по категориям для наиболее безопасного и эффективного использования. Последние статистические данные показывают, что, несмотря на очевидную эффективность на практике, её применение всё ещё довольно ограничено. 


Ниже представлены ключевые факты и идеи по классификации данных:

Рост рынка

  1. Прогноз: CAGR около 24% в 2024-2031 годах. Оценка рынка к 2031 году — 9,5 млrd долларов.

Принятие в отраслях

  1. Банки, финансы, здравоохранение, розничная торговля, госсектор широко используют эти решения.

Региональные тенденции

  1. Северная Америка лидирует, за ней идут Европа и Атр.

Ключевые игроки

  1. IBM, Microsoft, Google, Symantec, AWS, Varonis, Digital Guardian, Netwrix, Гарда Технологии.

Тематические исследования:

  • Microsoft Information Protection (MIP): снижение утечек данных до 60%.
  • Varonis: экономия 40% времени на управление данными.
  • Netwrix: экономия $500 тыс. в год на хранении данных.

Пользователи

  1. И Корпорации, и малые середние бизнесы внедряют системы классификации.

Рост данных

  1. 175 зеттабайт к 2025 году (оценка IDC).

Безопасность и автоматизация

  • Внутренние угрозы стоят компаниям в 11,45 млн долларов в год.
  • 86% организаций используют ручные методы маркировки данных.
  • 48% компаний всё ещё на ранних стадиях внедрения AI.

Соблюдение требований

  1. 52% бизнес-данных остаются «тёмными»; правильная классификация превращает их в актив.

Темные данные

  1. 52% бизнес-данных неклассифицированы.

Уровни внедрения

  1. 80% предприятий внедрят классификацию данных к 2025 году (прогноз Gartner).

Эффективность

  1. Современные инструменты классификации улучшают операционную эффективность на 30%.
Рассматривайте классификацию данных как инвестицию в безопасность и оптимизацию вашего бизнеса!

Как классификация данных помогает избежать штрафов по 152-ФЗ

Знание о своих данных = лучшая защита.

В современном мире организации производят и хранят колоссальные объёмы данных, однако лишь часть из них явно помечена или классифицирована. Классификация данных – это процесс присвоения данным меток (категорий) в зависимости от их типа, чувствительности и ценности. Такие метки присваиваются данным (например, публичные, внутренние, конфиденциальные, секретные) и затем позволяют управлять доступом к ним. Несмотря на очевидные преимущества, классификация охватывает далеко не все корпоративные данные.

В данном отчёте рассмотрены сведения о доле классифицированных данных в общем объёме, с акцентом на финансовый и промышленный сектора, а также типичные категории данных, барьеры на пути классификации и примеры из практики.


Доля классифицированных данных в организациях

Глобальный масштаб. В среднем около половины корпоративных данных имеют какую-либо метку классификации, остальная часть остаётся «тёмными данными» без явного статуса. Примерно 48% данных удаётся идентифицировать и отсортировать по категориям. Только 5% компаний классифицировали все свои данные в публичном облаке, и лишь 6% — все данные на мобильных устройствах. Большинство компаний признаёт, что классифицировали менее половины данных в этих средах.

Финансовый сектор. В финансовых организациях (банки, страховые, финтех) данные априори чувствительны — персональные сведения о клиентах, банковская тайна, платёжная информация. Финансовые компании являются одними из лидеров по использованию систем классификации. Жёсткие нормативы (например, PCI DSS) вынуждают их маркировать данные по уровням конфиденциальности. В РФ согласно ФЗ-152 все информационные системы персональных данных должны быть классифицированы по уровням защищённости (1–4).

Промышленный сектор. В традиционных отраслях (машиностроение, производство, энергетика) ситуация хуже: только около 27% предприятий считают защиту данных приоритетной задачей. В индустрии процент классифицированных данных часто минимален.

Географические различия. В развитых странах (Северная Америка, Европа) благодаря GDPR и аналогичным законам процент классифицированных данных выше, чем в странах с низким уровнем регулирования.


Основные категории классифицируемых данных

  • Персональные данные (PII): ФИО, паспорта, контактная информация клиентов и сотрудников.

  • Финансовая и платёжная информация: номера счетов, карты, транзакции.

  • Интеллектуальная собственность: чертежи, формулы, исходные коды, проектная документация.

  • Учетные данные: логины/пароли, ключи API.

  • Регулируемые данные: медицинские записи (PHI), данные критической инфраструктуры.


Проблемы и барьеры при классификации данных

  • Недостаток ресурсов и экспертизы: нехватка специалистов и координации между отделами.

  • Огромные объемы и неструктурированность данных: до 90% данных — неструктурированные (файлы, почта, изображения, логи и т.д.)

  • Ручные процессы: долгое и трудоёмкое сканирование хранилищ.

  • Трудности поддержания актуальности: данные устаревают, появляются новые типы данных.

  • Опасения бизнеса: страх юридических последствий и затрат.


Примеры из практики и тенденции

  • Быстрое обнаружение инцидентов: Отчет Netwrix показывает разительный эффект классификации в финансовой отрасли: 75% финансовых организаций, которые классифицируют данные, способны обнаружить злоупотребление данными в течение минут. Напротив, среди организаций без классификации лишь немногие реагируют так быстро – 43% признают, что на обнаружение уходит дни, а у 29% инцидент и вовсе выявляется через месяцы

  • Сокращение расходов: компании экономят сотни тысяч долларов в год за счёт удаления ненужных данных. Разметка позволяет понять, какие файлы не имеют ценности, и безопасно их архивировать или удалить

  • Отраслевой сдвиг: промышленные гиганты начинают защищать интеллектуальную собственность. 

  • Регуляторные требования: В банковском секторе России при проверках Центробанка по стандарту СТО БР ИББС банки должны предъявить классификацию своих активов информации (включая данные). Те, кто подготовился и внедрил системы data discovery & classification, проходят аудит успешнее.

  • Повышение киберустойчивости: По данным Microsoft, у клиентов, внедривших Microsoft Information Protection (MIP) для классификации, количество утечек данных снизилось до 60% благодаря лучшей видимости и контролю. Знание о своих данных = лучшая защита.


Таблица 1. Примеры и показатели классификации данных

Показатель/кейсФинансы (банки/страхование)Промышленность (производство/энергетика)
Доля классифицированных данных>50% в среднем<25% в среднем
Основные категорииПерсональные данные, платёжные данные, финансовая отчетность, коммерческая тайнаЧертежи, технологические процессы, ноу-хау, R&D, IoT-данные
БарьерыИнтеграция в legacy-системы, большие объемы данныхОтсутствие культуры ИБ, разнообразие форматов данных
Практический эффектБыстрое обнаружение инцидентов, оптимизация хранения данныхЗащита интеллектуальной собственности, соответствие требованиям по КИИ

Заключение

Тренды последнего времени указывают на рост внимания к классификации данных как в финансовом, так и в промышленном секторах. Финансовые организации классифицируют значительно больший процент своих данных. Основные препятствия — нехватка ресурсов, масштаб данных и сложность процессов — постепенно преодолеваются. Классификация данных превращается в необходимый элемент кибергигиены, усиливая безопасность, оптимизируя затраты и повышая управляемость активами информации.

Рационализация затрат на инструменты информационной безопасности для CISO

В условиях ограниченных бюджетов и растущих угроз кибербезопасности организациям всё чаще приходится оптимизировать свои портфели средств защиты. Процесс рационализации инструментов информационной безопасности (Security Toolchain Rationalization) помогает повысить эффективность ИБ-функции, устранить дублирование решений и сократить расходы.

Зачем нужна рационализация?

  • Снижение затрат: отказ от избыточных лицензий и сокращение расходов на поддержку.
  • Повышение эффективности: упрощение процессов мониторинга, реагирования на инциденты и управления уязвимостями.
  • Улучшение интеграции: построение единой экосистемы безопасности с минимальными "разрывами" между системами.
  • Ускорение принятия решений: меньшее количество консолей и более чёткая видимость событий безопасности.

Формула цели:

Минимум инструментов × Максимум покрытия × Оптимальные затраты.

Как провести рационализацию:

  1. Инвентаризация: собрать полный список всех ИБ-инструментов с указанием их функциональности, стоимости и владельцев.
  2. Анализ покрытия: определить, какие угрозы и бизнес-риски закрывает каждый инструмент.
  3. Выявление дублирования: найти решения с пересекающимся функционалом (более 50% дублирования — критический сигнал).
  4. Оценка эффективности: сравнить стоимость эксплуатации инструмента с его вкладом в безопасность.
  5. Определение кандидатов на исключение: выделить устаревшие, малоэффективные или избыточные решения.
  6. Разработка плана действий: зафиксировать, какие инструменты остаются, какие заменяются, какие удаляются.
  7. Интеграция и оптимизация: обеспечить взаимодействие оставшихся систем через SIEM, SOAR и API-интеграции.
  8. Мониторинг: пересматривать портфель ИБ-инструментов ежегодно в рамках процедур управления активами.

Метрики успешности рационализации

  • Количество уникальных инструментов до/после рационализации (шт.)
  • Снижение количества инструментов (% сокращения)
  • Экономия совокупной стоимости владения (TCO) (% экономии)
  • Повышение уровня автоматизации процессов (% процессов)
  • Уменьшение времени реакции на инциденты (MTTR)
  • Покрытие доменов ИБ после оптимизации (%)

Примеры на практике

SIEM и UBA

  • Вместо отдельного SIEM и системы поведения пользователей (UBA) внедряется интегрированный SIEM с встроенным UBA-модулем.

EDR и антивирус

  • Замена традиционного антивируса на EDR-решение с функциями NGAV (Next-Gen Antivirus).

Vulnerability Management

  • Консолидация сканеров уязвимостей и автоматизированных платформ управления исправлениями (например, Tenable + ServiceNow SecOps).

Заключение

Рационализация инструментов информационной безопасности — это не разовая акция, а постоянный процесс оптимизации. Грамотный подход к управлению портфелем средств защиты позволяет организациям не только экономить средства, но и строить более устойчивую и адаптивную кибербезопасность.

Я подготовил также шаблон Excel для самостоятельного проведения рационализации. И заполнил его примерами.



суббота, 19 апреля 2025 г.

Топ спикеров GISEC 2025 6-8 мая 2025

 

Ниже представлена итоговая таблица рангов всех основных спикеров конференции GISEC 2025 (включая международных и региональных экспертов):


РангСпикер (страна)Текущая роль / позиция
1.Евгений Касперский (Россия)Основатель и CEO «Лаборатории Касперского»
2.Пол Викси (США)Заместитель CISO и ведущий инженер безопасности AWS; интернет-пионер
3.Кристофер Пейнтер (США)Президент правления Global Forum on Cyber Expertise; экс-кибердипломат США
4.Д-р Мохамед Аль-Кувейти (ОАЭ)Глава кибербезопасности правительства ОАЭ (UAE Cyber Security Council)
5.Джон Халтквист (США)Главный аналитик по киберразведке, Google (Mandiant Threat Intel)
6.Аарти Боркар (США)Вице-президент Microsoft по безопасности (Customer Success & IR)
7.Винайак Годсе (Индия)CEO, Data Security Council of India (DSCI)
8.Пэй Линг Ли (Сингапур)Глава отдела киберстратегии INTERPOL
9.Джо Салливан (США)Бывший CSO Uber, Facebook; консультант по кибербезопасности
10.Д-р Ахмед Абдель-Хафез (Египет)Вице-президент по кибербезопасности, Национальное агентство связи (NTRA) Египта
11.Х.Э. Амир Шараф (ОАЭ)CEO, сектор кибербезопасности, Центр электронный безопасности Дубая (DESC)
12.Д-р Марван Аль-Зарууни (ОАЭ)Директор по информационным сервисам, DESC (Дубай)
13.Елена Матоне (Люксембург)CISO, Европейский инвестиционный банк; лауреат отраслевых наград
14.Джордж Ипэн (ОАЭ / глобально)Глобальный директор по ИБ (экс-CISO/CIO Petrofac)
15.Сян (Шон) Ян (Китай)Директор по глобальной кибербезопасности и приватности, Huawei
16.Акаш Миттал (Австралия)CISO, Sumitomo Forestry (Австралийское подразделение)
17.Сайед Убайд Али Джафри (Пакистан)Глава отдела киберзащиты и наступательной безопасности, банк HBL
18.Соломон Гилберт (Великобритания)Экс-хакер, эксперт по киберпреступлениям (We Fight Fraud)
19.Дэнни Брук (Великобритания)Расследователь, экс-офицер полиции; телеведущая шоу «Hunted»
20.Брайан Сили (США)Этический хакер, автор; известен как «самый знаменитый хакер»
21.Натан Свэйн (Великобритания)Бывший советник правительства Великобритании по безопасности
22.Лаура Баквелл (ОАЭ)Журналист-модератор, экс-ведущая Euronews


GISEC 2025: Кого стоит знать в мире кибербезопасности

GISEC 2025 собрал сильнейших фигур из мира кибербезопасности. Хочу познакомить вас с теми, кто формирует будущее отрасли.


Пол Викси (CША) — легенда интернета и архитектор безопасности AWS

Один из основателей системы DNS, создатель cron для UNIX и пионер в защите от спама. Его работы стали стандартами де-факто в интернете.


Евгений Касперский (Россия) — архитектор глобальной кибербезопасности

Основатель Kaspersky Lab, продвигатель идей кибериммунитета, участник глобальных форумов (WEF, UN).


Кристофер Пейнтер (CША) — архитектор кибердипломатии

Экс-координатор по кибервопросам Госдепа CША, сегодня ведет глобальные проекты в GFCE.


Джон Халтквист (CША) — охотник за APT-группами

Главный разведчик Mandiant (Google). Раскрывал атаки APT1, APT29, Lazarus. Эксперт нового поколения киберразведки.


Д-р Мохамед Аль-Кувейти (OАЭ) — стратег цифровой безопасности государства

Главный киберинспектор OАЭ, защищающий критическую инфраструктуру нации.


Арти Боркар (CША) — защитница API и облачных сервисов

CEO Cequence Security, один из ведущих экспертов по защите API от новых видов атак.


Винаяк Годсе (Индия) — архитектор цифрового суверенитета Азии

Президент DSCI, один из авторов киберполитики Индии.


Джо Салливан (CША) — экс-CISO Uber и Facebook, мастер кризисного управления

Эксперт по строительству resilience в крупном бизнесе. Да, тот самый при котором была та утечка из UBER.


Пэй Линг Ли (Сингапур) — лидер киберобразования

Создатель программ киберподготовки в ЮВА.


Д-р Ахмед Абдель-Хафез (Египет) — визионер цифрового регулирования Африки

Строит единую платформу защиты данных на региональном уровне.


Брайан Сили (США) — этичный хакер и евангелист безопасных коммуникаций

Известен благодаря раскрытию критических уязвимостей в публичных сервисах (Google Maps). Продвигает культуру этичного хакинга и консультирует корпорации по построению безопасной клиентской инфраструктуры.


Заключение

GISEC 2025 ясно показывает: будущее кибербезопасности формируют и медийные лица, и настоящие архитекторы технологий, политики, стандартов и образования. Их идеи сегодня — это фундамент цифрового мира завтра. Следить за их трудами, книгами и инициативами — обязательная часть развития для каждого специалиста в ИБ.