пятница, 30 мая 2025 г.

Наступательный ИИ уже протестировали. Ваш план действий в кибербезопасности.

Искусственный интеллект сегодня – это оружие двойного назначения. Он помогает бизнесу развиваться, но все чаще оказывается и на службе у хакеров. Злоумышленники уже используют ИИ, чтобы автоматизировать атаки, создавать фишинговые письма и даже имитировать голоса руководителей. Если ваш уровень информационной безопасности пока невысок, самое время насторожиться. Расскажем, какие цели сейчас стоят перед ИБ-специалистами, приведем реальные примеры использования ИИ для защиты и дадим конкретные рекомендации для компаний, которые только выстраивают кибербезопасность.

ИИ на службе хакеров: новые вызовы для бизнеса

Промышленность: В производственном секторе на карту поставлена физическая безопасность и непрерывность процессов. Современные преступные группы могут применять ИИ для автоматизированной разведки уязвимостей в системах управления (АСУ ТП) и атак на них. Представьте «самоуправляемую» атаку: ИИ-алгоритм сканирует вашу сеть быстрее любого человека, находит слабые места и подбирает путь проникновения. Такие атаки уже затрагивают промышленные объекты – от энергосетей до заводов. Цель службы безопасности здесь – предотвратить саботаж и шпионаж, внедрив средства мониторинга технологических сетей и аномалий до того, как злоумышленники доберутся до конвейера или станка.

Финансы: Банки и финансовые компании столкнулись с всплеском высокотехнологичного мошенничества. ИИ позволил преступникам создавать крайне правдоподобные фишинговые сообщения. Письма от «банка» или «директора» теперь написаны без ошибок и выглядят точно как настоящие – неудивительно, что пользователи раскрывают данные, не чувствуя подвоха. По оценкам, в 2024 году фишинг с применением ИИ стал причиной около 20% утечек данных во всем мире! Кроме того, появились аудио- и видео-дипфейки – мошенники могут звонить в бухгалтерию, говоря голосом генерального директора. В 2019 году именно так у британской компании украли €220 тыс., когда сотрудник получил «звонок шефа» с просьбой срочно перевести деньги. Основная задача безопасников в финансах – защитить доверие и деньги клиентов. Для этого нужны дополнительные меры верификации (например, подтверждение переводов по второму каналу связи), мощные антифрод-системы и мониторинг подозрительных транзакций в режиме 24/7.

Телеком: В телекоммуникациях ставки тоже высоки: компрометация оператора связи грозит массированными утечками персональных данных и взломом связанных сервисов. Уже фиксировались атаки на базы данных сотовых компаний, позволяющие злоумышленникам перехватывать контроль над телефонными номерами и воровать деньги со счетов. С помощью ИИ враги могут автоматизировать такие вторжения и быстрее обходить системы защиты. Кроме того, телеком – лакомая цель для госхакеров, которые при помощи ИИ способны скрытно прослушивать трафик или выводить из строя узлы сети. Ключевая цель ИБ-служб здесь – защитить инфраструктуру и данные абонентов. Необходимо усиливать мониторинг сетевого трафика, применять аномалийную аналитіку для обнаружения скрытых угроз и изолировать критичные узлы сети.

Ритейл: Розничные компании и e-commerce испытывают давление сразу на двух фронтах – кража данных покупателей и мошенничество с транзакциями. Генеративный ИИ позволяет злоумышленникам штамповать фишинговые сайты и поддельные отзывы, обходить капчи и автоматизированно взламывать аккаунты. По данным Федеральной торговой комиссии США, потребители за 2023 год потеряли из-за онлайн-мошенничества свыше $10 млрд – рекордную сумму, на 14% больше, чем годом ранее. Для бизнеса это означает рост убытков от возвратов и потери лояльности клиентов. Задача безопасников в ритейле – защитить персональные данные и платежную информацию, внедрив антифрод-алгоритмы и дополнительные проверки в подозрительных случаях. ИИ здесь может стать подмогой: от отслеживания аномалий покупательского поведения (например, всплеск дорогостоящих заказов с одного аккаунта) до выявления бот-сетей, которые массово скупают дефицитные товары онлайн.

Вывод: во всех отраслях ИИ «ускорил» реализацию атаки и сделал их более масштабными и изощренными. Если вчера атаки готовили люди, тратя время на изучение цели, то сегодня нейросеть может за минуты спланировать атаку от начала до конца. Значит, и цели для ИБ-специалистов меняются: нужно предвосхищать такие высокотехнологичные атаки, уметь распознавать их как можно раньше и обновлять свою защиту под новую реальность. Впору говорить о гонке вооружений «ИИ против ИИ», где побеждает тот, у кого алгоритмы умнее.

ИИ на страже: реальные кейсы успешной защиты

К счастью, искусственный интеллект – это не только угроза, но и мощный щит. Уже сегодня передовые компании используют ML/AI для усиления киберобороны. Вот несколько показательных примеров:

  • Danske Bank (финансы): один из крупнейших банков Северной Европы внедрил ИИ-систему для выявления мошеннических платежей. Алгоритм в реальном времени анализирует более 100 параметров каждой транзакции и отличает нормальные операции от подозрительных. Результат – снижение ложных тревог на 60% и экономия порядка $43 млн в год за счет предотвращенного мошенничества.
  • Vodafone (телеком): международный оператор связи применил ИИ для защиты своей 5G-сети. Система мониторит сетевой трафик и ловит аномалии, позволяя обнаружить начало DDoS-атаки за несколько минут до того, как она развернется. Это дает время превентивно перенаправить потоки данных и минимизировать влияние на пользователей. Проактивная оборона вместо реагирования по факту – отличное преимущество, которое дает машинное обучение.
  • Toyota (промышленность): автопроизводитель защищает заводские сети с помощью ИИ-мониторинга. Специальная система следит за обменом данными между промышленными контроллерами и сразу сигнализирует, если команды отклоняются от нормального протокола. Это позволяет мгновенно выявлять попытки атак на IoT-устройства и роботов на конвейере, не дожидаясь видимых сбоев.
  • Крупные ритейлеры: торговые сети также инвестируют в умные технологии безопасности. Например, многие e-commerce платформы уже внедрили ML-модели для обнаружения мошенничества с подарочными картами, недобросовестных возвратов и краж аккаунтов. С помощью ИИ системы обучаются нормальному поведению покупателей и флагируют нетипичные действия (массовая регистрация новых аккаунтов, всплеск покупок luxury-товаров на украденные карты и т.д.). Учитывая, что объем онлайн-махинаций бьет рекорды, такие решения помогают ритейлу сэкономить миллионы, вовремя блокируя подозрительные транзакции.

Эти кейсы наглядно показывают: ИИ в кибербезопасности – не фантастика, а уже реальность. Алгоритмы-машины умеют фильтровать миллионы событий, вычленяя угрозы, которые человек мог бы пропустить. Важно, что во всех случаях ИИ дополняет работу людей, а не заменяет ее. Киберзащита будущего – это сотрудничество эксперта и машины, где первая линия рутинной обороны автоматизирована, а критические решения все равно принимает человек.

Решения для защиты от ИИ-атак: что доступно уже сегодня

Индустрия кибербезопасности не стоит на месте и отвечает на вызовы наступательного ИИ своими разработками. Особенно активно развиваются решения с элементами ИИ/ML, которые позволяют защитникам действовать не менее быстро и гибко, чем атакующие. Вот обзор некоторых доступных инструментов (с акцентом на российские продукты):


  • Компания «Гарда» (Россия) интегрировала машинное обучение в свою систему Network Detection and Response (NDR), обеспечивая более эффективное выявление и предотвращение киберугроз. Система анализирует сетевой трафик для выявления отклонений от нормального поведения, что позволяет обнаруживать неизвестные угрозы и атаки нулевого дня. Система строит профили поведения пользователей и устройств, что помогает в обнаружении подозрительной активности и потенциальных внутренних угроз. Использование моделей машинного обучения позволяет идентифицировать обращения к центрам управления ботнетами, даже при использовании зашифрованных каналов связи, таких как DNS-over-HTTPS. ML модель умеет вычислять «маскирующиеся» последовательности beacon-сигналов (сигналов к центру управления), указывающих на скрытое присутствие атакующего фреймворка. ML-модули Garda NDR фактически стали своеобразным «цифровым аналитиком», который круглосуточно наблюдает за сетью. Это позволило разгрузить персонал SOC от монотонного мониторинга. комплекс NDR снизил время, необходимое командам ИБ на выявление и пресечение вредоносной активности. Аналоги на международном рынке включают решения вроде Darktrace, Vectra AI, Palo Alto Cortex – эти платформы используют поведенческий ИИ для поиска угроз, не полагаясь на сигнатуры. 
  • Лаборатория Касперского (Россия): ИИ и машинное обучение давно встроены в экосистему продуктов «Касперского». Антивирусные движки ежедневно обнаруживают в среднем 467 000 новых образцов вредоносного ПО, и 99% из них блокируется автоматически, без участия человека. Это стало возможным благодаря обученным на гигантских массивах данных ML-моделям. Кроме того, компания совместно со Сбером работает над новыми ИИ-моделями для проактивной киберзащиты – прототип мультиагентной системы уже научился самостоятельно находить уязвимости и адаптивно сканировать инфраструктуру в реальном времени. Проще говоря, «Касперский» предлагает бизнесу инструменты, где ИИ помогает и в противодействии угрозам (анализ инцидентов, приоритизация сигналов), и даже в тестировании на прочность своих систем.
  • Ростелеком-Solar (Россия): отечественный разработчик Solar Security внедряет ML-модули во многие свои решения. Например, в DLP-системе Solar Dozor используется поведенческий анализ (модуль UBA) для отслеживания аномалий в действиях сотрудников. С его помощью обнаруживаются отклонения: от необычно активной переписки в рабочих чатах до признаков инсайдерской активности. Выявляются даже «тихие» угрозы, как подготовка к увольнению с выносом данных. Другая область – защита веб-ресурсов: Solar Web Proxy оснащен «умной» категоризацией сайтов и модулем Antibot для блокировки автоматизированных атак ботов, а также ML-алгоритмами для детектирования фишинга по семантике письма. Специалисты Solar отмечают, что раз уж фишинговые рассылки теперь генерирует ИИ, то и фильтрация должна быть не менее умной. Эти решения уже используются в российских компаниях для снижения нагрузки на аналитиков и мгновенного реагирования на подозрительные события.
  • Group-IB (F.A.C.C.T, Россия): крупный игрок, известный в сфере киберразведки и борьбы с мошенничеством. В продуктах Group-IB активно применяются ML-модели: например, платформа Threat Intelligence автоматически обрабатывает миллионы индикаторов компрометации, выявляя новые атакующие инфраструктуры, а антифрод-системы для банков в реальном времени анализируют платежи клиентов и останавливают подозрительные – от подделанных онлайн-платежей до вывода средств с зараженных устройств. Такие технологии помогли нескольким банкам в РФ снизить ущерб от карточного фрода и социальных инженерий.
  • Крупные вендоры, такие как Microsoft, также внедряют ИИ-ассистентов (например, Security Copilot) для помощи командным безопасности в анализе инцидентов в считанные минуты. Главное – сегодня доступны инструменты на любой масштаб и бюджет: от встроенных в антивирусы ML-модулей до облачных сервисов мониторинга, которые «из коробки» используют искусственный интеллект.

Многие современные средства, возможно, уже есть у вас под рукой. Например, почтовые сервисы и шлюзы с поддержкой антифишинга на базе ИИ (облачные почтовые фильтры) или функции UEBA (User and Entity Behavior Analytics) в корпоративных SIEM-системах. Вопрос в том, используете ли вы их на полную мощность. Если ресурсов не хватает, можно обратиться к специализированным сервисам (MSSP), где мониторинг и анализ событий ведется с помощью ИИ – это особенно актуально для небольших компаний, которым трудно содержать большой штат безопасников.

С чего начать: рекомендации для компаний с низкой зрелостью ИБ

Если ваша компания находится в начале пути кибербезопасности, противостояние «умным» хакерам может выглядеть пугающе. Но даже без многомиллионного бюджета можно предпринять эффективные шаги. Вот пошаговый план:

  1. Повышайте осведомленность и культуру безопасности. Все начинается с понимания проблемы. Донесите до топ-менеджмента и сотрудников, что современные атаки изменились. Проведите тренинги: покажите примеры ИИ-фишинга и дипфейков, объясните, как отличить подделку. Персонал – ваш первый рубеж: люди должны знать, что голос начальника по телефону может оказаться мошенником, а письмо от партнера – искусной имитацией. Формируйте политику «доверься, но проверяй». Например, введите правило перезванивать при получении подозрительных запросов по почте/мессенджеру, даже если они исходят якобы от директора. Сейчас это критически важно, ведь ИИ способен имитировать голос, подделывать переписку и «лепить» видео так, что ничто не выдаст фальшивку. Только бдительность сотрудников поможет не клюнуть на такую уловку.
  2. Укрепляйте базовые кибер-«гигиенические» меры. Парадокс, но против большинства даже высокотехнологичных атак спасают простые вещи. Обновляйте программное обеспечение и системы – ИИ может быстрее находить уязвимости, но ему нечего будет искать, если ваши серверы и ПК своевременно пропатчены. Внедрите многофакторную аутентификацию всюду, где возможно: даже если злоумышленник украдет пароль (пусть даже с помощью ИИ-генерированной фишинговой страницы), без одноразового кода доступ он не получит. Регулярно делайте резервные копии важных данных и отрабатывайте планы восстановления – на случай, если атака все же произойдет (например, шифровальщик с ИИ-элементами шифрует данные). Не забывайте про сегментацию сети хотя бы на базовом уровне: отделите критичные сервисы от офисной сети, ограничьте доступ к важным данным. Чем меньше поле для маневра у атакующего, тем лучше. Эти меры не требуют супер-инноваций, но создают прочный фундамент безопасности.
  3. Используйте «умные» инструменты безопасности. Оцените, какие решения с поддержкой ИИ вы уже можете задействовать. Начните с самого очевидного: почтовая безопасность. Подключите современные фильтры, которые с помощью ML выявляют фишинг и спам в момент поступления письма. Далее – эндпоинты: антивирус нового поколения или EDR с поведенческим анализом заметит подозрительное поведение программы (например, офисный документ внезапно начал тянуть данные или шифровать файлы) и заблокирует угрозу. Если бюджет ограничен, присмотритесь к облачным сервисам – сегодня есть доступные по подписке решения, где мощные ИИ-модели «на борту». Не бойтесь автоматизировать рутину: пусть искусственный интеллект отсеивает ложные срабатывания и фоновые шумы, высвобождая время вашей маленькой ИБ-команды для действительно серьезных инцидентов. Как отмечают эксперты, защита должна использовать машинное обучение, чтобы справиться с атаками, которые сам ИИ же и генерирует. Иными словами, пора позволить машине бороться с машиной, а самому сконцентрироваться на стратегических вещах.
  4. Отработайте процессы реагирования на инциденты. Высокотехнологичная атака – не вопрос «если», а вопрос «когда». Поэтому у вас должен быть готовый и понятный план реагирования. Назначьте ответственных, пропишите пошагово, что делать при обнаружении взлома или подозрительной активности. Кто уведомляет руководство? Кого зовете на помощь – возможно, внешний киберцентр или подрядчика? Какие системы можно сразу отключить от сети, чтобы локализовать проблему? Проведите небольшие учения: смоделируйте, как вы будете действовать, если, скажем, обнаружили ночью массовую отправку данных из бухгалтерии. Важно наладить коммуникацию между IT, безопасностью и бизнес-руководством – в кризис все должны понимать свою роль. Чем быстрее и слаженнее вы ответите на инцидент, тем меньше ущерб. Не лишним будет заранее обсудить юридические вопросы (например, порядок уведомления клиентов и регуляторов об утечке) и заручиться поддержкой киберстрахования, если оно у вас есть.
  5. Обратитесь за поддержкой и учитесь у экспертов. Малый бизнес не обязан в одиночку противостоять армиям хакеров с ИИ. Формируйте профессиональные связи: вступайте в профильные ассоциации, посещайте мероприятия для CISO и ИБ-специалистов, обменивайтесь опытом. В России действует сообщество CISO-клубов, проводятся конференции по кибербезопасности – там можно узнать о новых угрозах и способах защиты. Рассмотрите аутсорсинг отдельных функций безопасности: например, мониторинга событий (SOC-as-a-Service) или аудита на проникновение. Внешние команды, располагающие продвинутыми ИИ-инструментами, могут закрыть ваши пробелы за разумную плату. И не стесняйтесь инвестировать в обучение своих сотрудников – чем более продвинутыми будут их навыки (в том числе в понимании принципов работы ИИ), тем сильнее ваша оборона.

В конечном счете, даже компания с начальными возможностями по безопасности может успешно противостоять наступательному ИИ. Главное – начать действовать. Используйте гибкость и скорость небольшого бизнеса: вам проще внедрять новые технологии, обучать людей и менять процессы, чем огромным корпорациям. Пока конкуренты «просыпаются», вы уже можете выстроить многоуровневую защиту, где человек и искусственный интеллект заодно.

Наступательный ИИ – серьезный вызов, но при правильном подходе он станет для вас не приговором, а стимулом быстрее выйти на новый уровень зрелости ИБ. Помните: кибербезопасность – это непрерывный путь. И каждое действие, предпринятое сегодня, приближает вас к цели – защите бизнеса в эпоху, когда атаки совершает не только человек, но и машина. Время играть на опережение!

ИИ уже атакует: новые вызовы для кибербезопасности


1. Современные наступательные возможности ИИ
ИИ-агенты на CTF (Capture The Flag) соревнованиях достигли результатов, сравнимых с топовыми человеческими командами: лучшие вошли в топ-5% и топ-10% участников (источник).
Современные модели ИИ способны автоматически решать задачи, на которые опытному специалисту требуется до часа ручной работы.

Вывод: Недооценивать возможности ИИ-атак — ошибка. Уже сейчас даже открытые модели могут проводить взломы на уровне профессионалов.

2. Примеры из жизни: как ИИ применяют в атаках и защите

  • Deepfake-обман финансового директора: В 2020 году злоумышленники использовали deepfake-голос директора для звонка в банк и перевода $35 млн (Habr).
  • ИИ-генерация фишинга: По данным Anti-malware, новые ИИ-сервисы позволяют генерировать высоко персонализированные фишинговые письма, учитывающие стиль, прошлые темы и даже внутренние процессы компаний.
  • Автоматизация поиска уязвимостей: Т-банк использует ИИ для автоматического обнаружения и эксплуатации уязвимостей в коде — он позволяет экономить более 1 миллиарда рублей в год, минимизируя риски в коде.
    Google использует ИИ для автоматизации поиска уязвимостей в открытом ПО, применяя фаззинг-тестирование и языковые модели (LLM) для анализа кода и выявления ошибок. В 2024 году Google с помощью ИИ выявил 26 новых уязвимостей в различных проектах (3dnews).
    GitHub представил ИИ-инструмент Code Scanning Autofix, который автоматически предлагает исправления уязвимостей на основе анализа кода. (Хакер)

3. Оценка угроз от ИИ требует постоянного обновления
Реальные возможности ИИ быстро растут: доработка архитектуры или стратегия работы с моделями радикально увеличивает их эффективность.
Массовое привлечение специалистов (crowdsourcing) ускоряет появление новых техник, чем закрытые исследования.

Вывод: Стратегии киберзащиты должны регулярно пересматриваться. Следите за открытыми CTF и анализируйте новые отчёты по ИИ-угрозам.

4. ИИ-атаки быстро развиваются и масштабируются
ИИ-агенты способны выполнять задачи со скоростью, сравнимой с профессиональными командами, а иногда и быстрее.
Открытые соревнования выявляют и тут же масштабируют новые атаки.

Вывод: Время реагирования на инциденты должно быть минимальным, автоматизация обнаружения и реагирования становится критически важной. Используйте для этого решения класса NDR на основе ML.

5. Новые методы тестирования: CTF с ИИ-агентами
CTF-соревнования с участием ИИ — эффективный способ проверять устойчивость инфраструктуры.
Crowdsourcing позволяет быстрее выявлять уязвимости, которые может использовать ИИ.

Вывод: Участвуйте или организуйте CTF с ИИ-агентами для реальной оценки защищённости.

6. Практические рекомендации

  • Включайте сценарии ИИ-атак в ваши модели угроз.
  • Инвестируйте в автоматизацию обороны: используйте AI/ML для обнаружения и реагирования.
  • Следите за публикациями и новыми инструментами ИИ-атак.
  • Обучайте сотрудников: тренировки с ИИ-сценариями атак.
  • Проводите регулярные внешние тесты: привлекайте внешних экспертов для поиска новых векторов атак.

7. Кратко:
ИИ уже сейчас способен на сложные кибератаки и развивается с опорой на открытые соревнования и crowdsourcing. Эффективная защита требует: автоматизации, постоянного тестирования и регулярного обновления моделей угроз с учётом развития ИИ.

суббота, 24 мая 2025 г.

Кто формирует ландшафт ИБ в России: анализ активности на PHDAYS

🔎 Кто формирует ландшафт ИБ в России: анализ активности на PHDAYS

Positive Hack Days (PHDAYS) — одно из ключевых событий по кибербезопасности в России. Активность компаний на этом форуме отражает не только их интерес к ИБ, но и уровень зрелости экспертизы.

🏆 Топ-компании по количеству выступлений

Компания Количество выступлений
Positive Technologies85
Яндекс42
Ростелеком-Солар29
Газинформсервис23
Инфосистемы Джет20
VK19
Т-Банк17
Сбер16
Лаборатория Касперского14
SECURITM10
Газпром нефть10
Innostage9
Swordfish Security7
Сибур6
МТС5

📊 Что можно сказать на основе этих данных?

1. Лидеры индустрии

Positive Technologies доминирует по числу выступлений, охватывая широкий спектр тем: от технарских исследований до бизнес-подходов к ИБ. Яндекс, Сбер, VK и Ростелеком-Солар также входят в число компаний, задающих тон на рынке.

2. Технические и инновационные игроки

SECURITM, Innostage и Swordfish Security представляют технологический авангард: реверс-инжиниринг, offensive security, threat hunting и автоматизация безопасности.

3. Промышленность и финансы

Газпром нефть, Сибур и МТС демонстрируют реальные кейсы внедрения ИБ в критически важные инфраструктуры и корпоративные процессы.

🔍 Почему это важно?

Количество публичных выступлений — это не просто цифра. Это индикатор:

  • готовности делиться опытом,
  • зрелости ИБ-практик,
  • влияния на развитие ИБ-сообщества.

🧠 Вывод

Активность на PHDAYS — это показатель технологического лидерства. Если вы строите карьеру в ИБ или формируете партнерскую сеть — эти компании стоит держать в поле зрения.

📌 Следите за блогом: в следующем материале мы сравним темы PHDAYS с программами международных форумов.

пятница, 23 мая 2025 г.

Лучшие менеджеры паролей 2025: что подойдет для пользователей из России

Сравнение популярных менеджеров паролей в 2025 году

Ниже — актуальная таблица по самым известным менеджерам паролей с учетом санкций и рисков для пользователей из России, их типа, стоимости, функциональности и рекомендаций на май 2025.

Название Страна / Вендор Тип Санкции / риски для РФ Хранение данных Цена Функциональность Рекомендация для РФ
11PasswordКанадаОблако / ПроприетарныйЗапрет на оплату, новые аккаунты — нет доступаОблакоПлатноОчень высокая✘ Не рекомендую
2DashlaneФранция/СШАОблако / ПроприетарныйВозможны ограниченияОблакоПлатноОчень высокая✘ Не рекомендую
3KeeperСШАОблако / ПроприетарныйВозможны перебои/санкцииОблакоПлатноОчень высокая✘ Не рекомендую
4BitwardenСША / OpenSourceГибрид (облако/on-prem)В облаке — возможны, on-premises — нетОба вариантаБесплатно / платноОчень высокая✔ Только on-premises
5LastPassСШАОблако / ПроприетарныйДоступ ограничен, риск блокировокОблакоПлатно / огранич.фриВысокая✘ Не рекомендую
6NordPassЛитваОблако / ПроприетарныйВозможны перебоиОблакоПлатноВысокая✘ Не рекомендую
7RoboFormСШАГибрид (облако/локально)Возможны перебоиОба вариантаПлатноСредняя✘ Не рекомендую
8Proton PassШвейцарияОблако / ПроприетарныйНет, возможны сложности с оплатойОблакоБесплатно / платноСредняя✔ Да
9Zoho VaultИндияОблако / ПроприетарныйВозможны перебоиОблакоБесплатно / платноБизнес интеграция✘ Не рекомендую
10EnpassИндия/ГерманияГибрид (локально/облако)НетЛокально/ОблакоПлатноСредняя✔ Да
11Kaspersky Password ManagerРоссия (ЛК)Гибрид / ПроприетарныйНетЛокально/ОблакоПлатно / фриВысокая✔ Да
12CryptoPro Password ManagerРоссия (Криптософт)КорпоративныйНетЛокальноПлатноДля бизнеса/гос✔ Корп./бизнес
13SafeInCloudШвейцарияГибрид / ПроприетарныйНетЛокально/ОблакоПлатно / фриСредняя✔ Да
14Sticky PasswordЧехияГибрид / ПроприетарныйНетЛокально/ОблакоПлатно / фриСредняя✔ Да
15Avira Password ManagerГерманияОблако / ПроприетарныйПрямая блокировкаОблакоБесплатноБазовая✘ Не рекомендую
16Passwarden (KeepSolid)США/УкраинаОблако / ПроприетарныйВозможны перебоиОблакоПлатноСредняя✘ Не рекомендую
17ButtercupUKОфлайн / OpenSourceНетЛокально/ОблакоБесплатноБазовая✔ Для технарей
18Password BossСШАОблако / ПроприетарныйВозможны перебоиОблакоПлатноСредняя✘ Не рекомендую
19LogMeOnceСШАОблако / ПроприетарныйВозможны перебоиОблакоПлатноСредняя✘ Не рекомендую
20True Key (Intel/McAfee)СШАОблако / ПроприетарныйВозможны перебоиОблакоБесплатноБазовая✘ Не рекомендую
21RememBearКанадаОблако / ПроприетарныйПроект закрытОблакоБесплатноБазовая✘ Не рекомендую
22KeePassГерманияОфлайн / OpenSourceНетЛокальноБесплатноБазовая (расширяется)✔ Универсально

Рекомендации для пользователей из России:

  • ✔ Рекомендую: KeePass, Bitwarden (on-premises), Enpass, Kaspersky Password Manager, CryptoPro Password Manager, SafeInCloud, Sticky Password, Buttercup, Proton Pass 
  • ✘ Не рекомендую: все облачные западные решения и продукты с прямыми блокировками/рисками перебоев и оплат, в частности это Keeper, Dashlane, NordPass, 1Password, LastPass, Avira, RoboForm, LogMeOnce, True Key, Passwarden, Password Boss, Zoho Vault

Критерии оценки функциональности менеджеров паролей

  • Базовая:
    • Генерация паролей
    • Хранение и поиск паролей
    • Импорт/экспорт CSV
    • Работа только локально
  • Средняя:
    • Всё, что в базовой
    • Кроссплатформенность (Windows/Mac/Linux/мобильные)
    • Автозаполнение паролей в браузерах
    • Синхронизация через облако или по локальной сети
    • Поддержка вложений (документов, картинок)
  • Высокая:
    • Всё, что в средней
    • Мониторинг утечек паролей
    • Предупреждения о скомпрометированных/слабых паролях
    • Безопасный обмен паролями (Sharing)
    • Автоматизация смены паролей (где поддерживается)
    • 2FA для доступа к хранилищу
    • Хранилище защищённых заметок, личных документов, банковских карт
    • Интеграция с MFA-генераторами
  • Очень высокая:
    • Всё, что в высокой
    • Корпоративные функции:
      • Управление доступом в командах и организациях
      • Ролевое управление и централизованные политики
      • Аудит действий пользователей, логирование
      • SSO, интеграция с Active Directory/LDAP/SAML
      • API для интеграций
      • Расширенный мониторинг (darknet, phishing alerts)
      • Полноценная работа с группами, разграничение доступов
      • Часто — собственная экосистема для бизнеса

Сводная таблица функциональности

Функция Базовая Средняя Высокая Очень высокая
Генерация/хранение паролей
Кроссплатформенность
Автозаполнение
Синхронизация (облако/локально)
Поддержка вложений
Мониторинг утечек паролей
Безопасный обмен паролями
Автоматизация смены паролей
2FA для доступа
Хранилище документов, банковских карт
Интеграция с MFA
Корпоративное управление доступами
SSO, AD/LDAP/SAML
API для интеграции
Аудит/логирование

Примеры

  • KeePass — базовая (расширяется плагинами)
  • Sticky Password, Enpass — средняя
  • Bitwarden (облако), LastPass Personal — высокая
  • 1Password Business, Dashlane Business, Keeper Business — очень высокая

Вывод:

Очень высокая функциональность — это наличие всех личных и корпоративных функций: управление командами, аудит, интеграции, ролевой доступ, централизованные политики, API, SSO, бизнес-интеграции.
Средняя — это достаточный набор функций для частного пользователя: автозаполнение, кроссплатформенность, базовая синхронизация и хранение вложений.

Если нужны инструкции по миграции с одного менеджера на другой или сравнение только по безопасности — пишите в комментарии!

воскресенье, 4 мая 2025 г.

Что такое VulnCheck KEV

VulnCheck KEV — это альтернативный список известных эксплуатируемых уязвимостей, который ведёт исследовательская компания VulnCheck.

⚠️ Главное отличие — оперативность и больший охват по сравнению с официальным списком от CISA.

Ссылка на каталог: https://vulncheck.com/kev




2. Сравнение с CISA KEV

ПараметрCISA KEVVulnCheck KEV
Кто ведётГосагентство США (CISA)Частная исследовательская компания


ОбновлениеРеже, вручнуюАвтоматизировано, ежедневно
ИсточникиВнутренние данные CISATwitter, GitHub, форумы, PoC-архивы
Время реакцииДо 2 недельВ течение 24 часов после PoC
📦 Общее число CVE~1300>2000
🔁 Частота обновленийРаз в 5–10 днейЕжедневно, автоматом
🔍 ИсточникиВнутренние (CISA)GitHub, PoC, Twitter и др.
⚡ Скорость реакцииДо 14 днейМенее 24 часов
🧰 API/JSON FeedДаДа
💥 Наличие PoCЧасто отсутствуетПочти всегда есть
🔗 СсылкаCISAVulnCheck


3. Как использовать VulnCheck KEV

🔧 Интеграция в процессы:

  • Импортируйте JSON-фид в SIEM или VM-систему

  • Сравнивайте с результатами сканеров (Tenable, Qualys, Rapid7)

  • Постройте отдельный приоритизированный pipeline обработки CVE из VulnCheck KEV

💡 Поддерживается SSVC и EPSS — удобно для скоринга рисков.


4. Цифры и особенности

📊 Данные на сегодня (май 2025):

  • 2000+ CVE с подтверждённой эксплуатацией

  • 300+ CVE, которых нет в CISA KEV

  • 60% уязвимостей появляются в VulnCheck KEV раньше, чем в официальном каталоге

  • Ежедневные обновления + индикаторы: PoC, malware, эксплойты в GitHub

🔎 VulnCheck следит за:

  • Metasploit

  • Twitter ExploitDB

  • GitHub PoC-хранилищами

  • Утечками RCE-инструментов


5. Ссылка и рекомендации

🔗 Перейти в каталог: https://vulncheck.com/kev
🧩 JSON API: https://vulncheck.com/api/v3/kev
📥 Примеры интеграции: доступно в документации API


📌 Вывод:
Используйте оба источника:
• CISA KEV — как базовый, обязательный для комплаенса
• VulnCheck KEV — как расширенный, оперативный и удобный для автоматизации


суббота, 3 мая 2025 г.

Идеальное резюме руководителя информационной безопасности (CISO)

Иван Иванов

Chief Information Security Officer (CISO)
Москва, Россия
+7 (999) 123-45-67 | ivanov.ciso@example.com | LinkedIn: linkedin.com/in/ivanovciso


Профессиональный профиль:

Руководитель по информационной безопасности (CISO) с 15-летним опытом в технологических и финансовых компаниях. Эксперт в стратегическом управлении информационными рисками, compliance и защите данных. Эффективный лидер, управляющий командами до 50 человек, с опытом построения функций ИБ с нуля и трансформации зрелых команд. Успешно интегрирую безопасность в бизнес-стратегию, формирую культуру проактивной ИБ и обеспечиваю достижение бизнес-целей через снижение рисков и оптимизацию затрат.

Подход: приоритизация рисков по бизнес-ценности, KPI-метрики, интеграция ИБ в DevOps, открытая коммуникация с бизнесом.


Ключевые компетенции:

• Стратегическое управление рисками и compliance
• Управление распределёнными командами и кадровый резерв
• Интеграция ИБ в бизнес-процессы
• Оптимизация расходов на ИБ (TCO/ROI)
• Управление кризисами и инцидентами
• Автоматизация процессов безопасности (SOAR, DevSecOps)
• Взаимодействие с регуляторами (ФСТЭК, GDPR, ISO 27001)


Опыт работы:

Chief Information Security Officer
АО «Крупная финансовая группа» (5000+ сотрудников)
Январь 2018 — настоящее время

• Повысил EBITDA компании на 8%, снизив операционные расходы на безопасность на 35% за счёт автоматизации и консолидации инструментов.
• Снизил критические инциденты на 60% через внедрение мониторинга и реагирования (SIEM/SOAR, playbooks).
• Обеспечил прохождение аудита ISO 27001 и соответствие GDPR без нарушений.
• Реализовал стратегию цифровой трансформации ИБ, поддержав запуск 5 цифровых продуктов — +12% годовой выручки.
• Руководил распределённой командой из 40+ специалистов: архитектура, GRC, SOC, DevSecOps, IAM.
• Построил систему кадрового резерва, увеличив внутренние назначения на 60%.
• Выстроил взаимодействие с юристами, ИТ, комплаенсом и бизнесом через матричную модель.

Заместитель директора по информационной безопасности
ООО «Телекоммуникационная компания» (2000 сотрудников)
Август 2012 — Декабрь 2017

• Внедрил SIEM/SOAR, сократив MTTR на 70%.
• Поднял уровень зрелости ИБ-процессов с CMMI 2 до 4 за 2 года.
• Снизил риски регуляторных нарушений на 50% через внедрение систем compliance-контроля.
• Участвовал в управлении кризисом при крупной DDoS-атаке — восстановление SLA за 4 часа.


Образование:

• MBA, Стратегическое управление, Высшая школа бизнеса МГУ, 2016
• Специалист по информационной безопасности, МГТУ им. Баумана, 2008


Сертификаты:

• CISSP (Certified Information Systems Security Professional)
• CISM (Certified Information Security Manager)
• ISO 27001 Lead Auditor


Языки:

• Русский — родной
• Английский — C1 (профессиональный уровень)


Профессиональные достижения:

• Премия «Лучший руководитель в области ИБ» — IT Security Russia, 2023
• Автор публикаций и докладов на отраслевых конференциях
• Преподаватель курса по информационной безопасности в МГТУ им. Баумана
• Внедрил культуру «security by design» в цифровых продуктах компании
• Увлекается альпинизмом: совершил восхождения на Эльбрус и Казбек; опыт руководства группами в условиях повышенного риска

Читайте полезные материалы в канале «Топ Кибербезопасности Батранкова»: https://t.me/safebdv

пятница, 2 мая 2025 г.

Арсенал инженера ИБ: 80 нужных и бесплатных онлайн сервисов

80 Free Online Cyber-Security Resources (02.05.2025)

Быстро о главном:

  1. Все 80 сервисов дают бесплатный функционал — ограничения указаны.
  2. Таблица кликабельна; ссылки открываются в новом окне (target="_blank").

СервисБесплатно
Breach & Identity Exposure
1Have I Been PwnedНеограничённый поиск e-mail/домена в базе утечек
2Mozilla MonitorСканирование e-mail на утечки, отчёт
3DeHashedПоиск по 15+ млрд строк утёкших данных
4BreachDirectoryПроверка e-mail/логина, показывает хэш пароля
5Intelligence X10 запросов/сутки по утечкам, Whois, Tor, I2P
6Leak-Lookup25 запросов/день по базе утечек
Asset Recon
7Shodan50 поисков/мес по баннерам устройств
8LeakIXПоиск открытых S3, git, баз; без регистрации
9CRT.shПоиск TLS-сертификатов в CT-логах
IP & Domain Reputation
10Talos IntelligenceРепутация IP/URL/домена
11IPVoidПроверка IP на 90+ RBL
12Spamhaus ReputationSBL/XBL/DBL lookup
13MXToolBox BL Check100+ RBL для почтовых IP
14AbuseIPDB1000 API-запросов/сут, жалобы на IP
15Trend Micro Site SafetyКатегория / риск URL
Malware Analysis & URL Scan
16Jotti’s Malware ScanФайл ≤ 250 МБ, 15+ AV
17FortiGuard Web FilterКатегория URL + рекатегоризация
18URLVoid30+ BL & TI сервисов для URL
19InQuest LabsСтат/сетевой анализ файлов
20urlscan.io100 публичных сканов/сут
21VirusTotalФайл 32 МБ или URL; 70+ AV
22Hybrid AnalysisФайл ≤ 100 МБ; стат+динамика
23Joe Sandbox Cloud Basic1 анализ/час; отчёт публичный
24VirScan.org48 AV; файл ≤ 100 МБ
25ANY.RUN CommunityИнтерактивная sandbox; 1 задание, 10 мин
Web Security
26CSP EvaluatorАнализ CSP-заголовка
27UpGuard Web ScanПроверка конфигурации/SSL
28SecurityHeadersHTTP-заголовки, рейтинг A–F
29Mozilla ObservatoryАудит HTTPS, CSP, HSTS
30Qualys SSL Server TestПолный анализ TLS-конфигурации
DNS-based Security
31OpenDNS / Cisco UmbrellaDNS-резолвер + фильтрация
32AdGuard DNSБезрекламный/семейный DNS
33CleanBrowsing3 профиля DNS-фильтра
34NextDNS200 000 запросов/мес бесплатно
35Cloudflare 1.1.1.1DNS + DoH/DoT/ODoH; без логов
36Quad9DNS с блокировкой доменов
Application Databases
37Palo Alto Applipedia≈3500 App-ID: риск, категория
38Check Point AppWiki≈8000 приложений; фильтр
39Fortinet AppControlЭнциклопедия приложений AppControl
40Cisco App DetectorsКаталог приложений в Firepower
Frameworks & Benchmarks
41MITRE ATT&CKМатрица тактик и техник хакеров; JSON
42CIS BenchmarksPDF/Excel hardening-шаблоны
43OWASP Cheat Sheet SeriesКонспекты по AppSec-темам
44NIST CSF 2.0Методология управления рисками
45MITRE D3FENDТаксономия защитных техник
Open-source Tools & IDS
46WiresharkАнализ сетевого трафика; GPL
47Sysinternals Suite70+ инструментов DFIR
48Snort CommunityIDS/IPS; бесплатные правила
49SuricataМногопоточный IDS/NSM
50ZeekПлатформа для мониторинга сети
51Greenbone OpenVASСканер уязвимостей; CVE-фид
52Nikto7000+ тестов веб-серверов
Training & Labs
53TryHackMeБесплатные комнаты CTF/Blue Team
54Hack The Box FreeДля вас доступны 20 машин + 80 задач
55picoCTFЕжегодный открытый CTF
56OWASP Juice ShopУязвимые веб-приложение
57MITRE CalderaЭмуляция атак; open source
58Sigma Rules3000+ правил для SIEM
59ATT&CK Defender (MAD)Онлайн-курсы + экзамен
Threat Intelligence & IOC Lookup
60ThreatMinerIP/домен/хэши/сертификаты
61Feodo TrackerБлок-листы C2 TrickBot/Dridex
62BlockList.deСписки IP-атак; CSV
63URLHausФид вредоносных URL
64OpenPhishIOC фишинга; 30 мин delay
65MalwareBazaarОбразцы malware; поиск
66ThreatFoxIOC активного malware
67IBM X-Force ExchangeTI-портал; поиск артефактов
68AlienVault OTXГлобальный обмен TI-фидами; REST API
69SANS ISC FeedsDNS/IP тренды; API, CSV
70Exploit-DBПубличная база эксплойтов
71Emerging Threats ET OPENБесплатные IDS-правила
72PhishTankКраудсорсинг фидов для обнаружения фишинга; API
73CISA KEV CatalogКаталог эксплуатируемых CVE
Русскоязычные ресурсы
74Securelist (Kaspersky)Отчёты, аналитика угроз, IOC
76Positive Technologies ResearchОтчёты, бесплатные IOC-фиды
77Garda Technologies ResearchОтчёты, аналитика угроз
78Cyber PolygonМеждународный онлайн-тренинг
79RuCTFЕжегодные российские CTF
80Яндекс DNSБлокирует «взрослые» и опасные сайты.

Источник: компиляция открытых бесплатных сервисов — последняя проверка 02 мая 2025 г.

Как извлечь максимум из таблицы

  1. Быстрый скрининг артефактов
    • Проверьте e-mail/IP в разделах Breach & Identity и IP & Domain Reputation — мгновенная оценка компрометации.
    • Выявили хэш/URL — отправьте в Malware Analysis & URL Scan для отчёта AV-движков и песочницы.
  2. API → скрипты
    • У большинства сервисов есть REST/CSV/JSON-API (см. столбец «Бесплатно»).
    • Пишите однострочники Python/Bash, соблюдая лимиты (часто ≤ 4 req/min).
    • Складывайте ответы в SQLite или Elastic для корреляции.
  3. Приоритизация CVE и IOC
    • Комбинируйте Threat Intelligence & IOC Lookup с CISA KEV — апдейты «эксплуатируется-сейчас» получают приоритет P1.
    • Фиды Emerging Threats и Sigma Rules дают готовые Snort/IDS/лог-правила.
  4. Hardening и контроль
    • Разделы Frameworks & Benchmarks и Web Security — чек-листы для CIS-контролей, TLS-аудита, CSP.
    • Интегрируйте вывод в CI/CD и Jira как требования безопасности.
  5. DNS-фильтр для быстрых wins
    • Настройте 1.1.1.2 или 9.9.9.9 на гостевые Wi-Fi — мгновенно режете вредоносные домены без CAPEX.
  6. Лаборатория без бюджета
    • TryHackMe, Hack The Box, Juice Shop — бесплатные песочницы для Blue/Red Team.
    • Достаточно 15–20 минут практики в неделю, чтобы уверенно расти.
  7. Русскоязычная поддержка
    • Securelist, PT Research, Habr/Infosec — русскоязычные кейсы, IOC, аналитика на русском.
  8. Юридические риски и этика
    • Соблюдайте ToS сервисов: большинство запрещает массовый скрапинг без ключа.
    • Проверяйте только собственные или разрешённые активы — иначе будет работать 273 УК РФ.

Потратьте 30 минут на автоматизацию — и получите постоянный «радар» угроз без дополнительных затрат.