Security Vision
Введение
В современном мире compliance (соответствие требованиям) становится всё более сложной задачей. Организации должны соблюдать множество стандартов, регуляторных требований и внутренних политик, что требует значительных ресурсов и времени. Мы в Security Vision заинтересованы в быстром прохождении процесса соответствия стандартов. В этой статье мы рассмотрим, как нейронные сети могут автоматически оценивать соответствие активов требованиям, анализируя их свойства и текстовку требований.
1. Что такое Compliance?
Compliance — это соблюдение компанией законов, стандартов и внутренних правил, чтобы минимизировать риски нарушений и штрафов. Он включает контроль, обучение сотрудников и внедрение процедур для соответствия регуляторным требованиям.
1.1. Auto Compliance
Auto Compliance — это подход к автоматизации процессов оценки соответствия активов (например, серверов, приложений, баз данных) требованиям стандартов, регуляторов или внутренних политик. Вместо ручного анализа и проверки, Auto Compliance использует технологии нейронных сетей для сравнения свойств активов с текстовыми требованиями и вынесения вердикта о соответствии, а также проверка практик безопасной настройки (Технический Compliance) и политик компании на соответствие.
Основные компоненты Auto Compliance:
Активы: Серверы, приложения, базы данных, сети и другие элементы инфраструктуры.
Свойства активов: Операционные системы, средства защиты информации и тд.
Требования: Текстовые описания стандартов, регуляторных норм или внутренних политик.
Системы агентов ИИ: Алгоритмы машинного обучения, которые анализируют свойства активов и текстовку требований.
1.2 Что такое Технический Compliance?
Технический Compliance включает проверку параметров безопасности ИТ-активов в соответствии с требованиями ФСТЭК России и лучшими практиками кибербезопасности.
Харденинг (укрепление безопасности) — ключевой этап повышения защищённости организации. Он снижает уязвимости в ПО, оборудовании, сетях и инфраструктуре, уменьшая поверхность атаки и киберриски.
Области применения харденинга:
Облачные сервисы и БД
Прикладное ПО (рабочие станции, серверы)
Мобильные и сетевые устройства
Средства защиты информации
Операционные системы
Уровни харденинга:
Базовые рекомендации (минимизация поверхности атак без потери работоспособности).
Глубокая защита (Defense-in-Depth), но с риском сбоев при ошибках внедрения.
Комбинированные или кастомные стандарты под конкретную инфраструктуру.
Этапы технического Compliance:
Инвентаризация систем и сетей.
Определение владельцев активов и критичных систем.
Классификация активов.
Назначение профилей безопасности.
Настройка параметров защиты.
Автоматизация проверок (к примеру, с помощью Security Vision SPC).
Итог: система автоматически проверяет соответствие требованиям и формирует отчёты (Telegram, email и др.).
2. Как проводится оценка соответствия с помощью обученной модели?
Процесс автоматизированной оценки соответствия можно разделить на несколько этапов:
2.1. Сбор данных
Свойства активов: Данные об активах собираются автоматически из различных источников, таких как системы мониторинга, результаты инвентаризации, CMDB (Configuration Management Database), сканеры уязвимостей и т.д.
Требования: Текстовые требования загружаются из стандартов, политик безопасности или внутренних документов.
2.2. Обработка текста
Текст превращается в вектор (набор чисел) через методы, которые кодируют смысл или структуру текста в числовую форму. Этапы предобработки: токенизация (разбиение на слова), удаление стоп-слов (например, «и», «в»), лемматизация (приведение к начальной форме).
2.3. Сравнение свойств активов и требований
Нейронная сеть сравнивает значения свойств активов с текстом требования, используя следующие подходы:
Text2Text Generation — задача в NLP (Natural Language Processing), где модель принимает текстовый вход («анкету» для заполнения и данные об активе) и генерирует текстовый выход (возвращает заполненную «анкету»), сохраняя смысловую связь с исходным текстом.
LLM (Large Language Model) — стандартный подход с использованием локально развернутой модели. В модель подается описание актива и текст требования, на выходе получаем ответ нужного формата. Можно использовать небольшие модели до 7 млрд параметров.
Matching — подход применим только в случае, если из текста требования сделать описание «идеального актива» — актива, где есть полное совпадение требованиям. Тогда можно будет сравнить модель актива с реальным активом.
2.4. Формирование отчёта
Результаты оценки автоматически формируются в отчёт, который включает:
Список активов и их соответствие требованиям.
Рекомендации по устранению несоответствий.
Визуализацию данных (например, диаграммы и графики).
Если нет заранее подготовленных шаблонов отчетов, то такие возможности может предоставить система агентов на основе LLM, например, YandexGPT.
3. Преимущества Auto Compliance
Использование нейронных сетей для автоматизации Compliance предоставляет несколько ключевых преимуществ:
3.1. Экономия времени и ресурсов
Автоматизация позволяет значительно сократить время, затрачиваемое на ручной анализ и проверку. Это особенно важно для средних и крупных организаций.
3.2. Повышение точности
Нейронные сети способны анализировать большие объёмы данных с высокой точностью, минимизируя человеческие ошибки при условии предварительной тонкой настройки агентов.
3.3. Масштабируемость
Auto Compliance легко масштабируется на большие инфраструктуры, а также облачные среды и распределённые системы.
3.4. Постоянное обновление
Нейронные сети могут автоматически обновляться, учитывая изменения в требованиях, новых угрозах, подсвечивая новые риски и уязвимости активов.
4. Примеры использования
4.1. Соответствие стандарту ISO 27001
Организация может использовать Auto Compliance для проверки соответствия своих активов требованиям стандарта ISO 27001. Например, нейронная сеть проверяет, настроены ли на серверах шифрование данных и регулярное обновление ПО.
4.2. Соответствие внутренним политикам безопасности
Компании могут использовать Auto Compliance для проверки соответствия активов внутренним политикам безопасности. Например, нейронная сеть проверяет, используются ли на всех устройствах антивирусы и брандмауэры.
5. Будущее Auto Compliance
С развитием технологий нейронных сетей и машинного обучения, Auto Compliance будет становиться всё более мощным инструментом. В будущем мы можем ожидать:
Более точный анализ: Нейронные сети будут лучше понимать контекст и сложные требования.
Прогнозирование рисков: Нейронные сети смогут не только оценивать текущее соответствие, но и прогнозировать потенциальные риски.
Заключение
Auto Compliance, основанный на агентах ИИ, — это революционный подход к автоматизации процессов оценки соответствия. Он позволяет организациям экономить время, повышать точность и масштабировать оценки соответствия на большие инфраструктуры. В условиях растущего числа стандартов, регуляторных требований, угроз безопасности информации такие технологии становятся необходимым элементом стратегии безопасности и управления рисками.