4276 cikk
4276 CIKK
A Chainguard Repository kiegészítve van a rosszindulatú szoftverek és a “fekete lista” szoftverek detektálására, kiterjesztett szabályozási lehetőségekkel és a mesterséges intelligenciával vezérelt szoftverek ellátási láncának biztonságának megőrzésére.
Az NIST átállás a kockázatos alapú elemzésre egyértelműen azt mutatja, hogy a modern biztonsági csapatoknak több forrásra van szükségük, csak egy nyilvános forrásra nem. Az AI korában a megbízható sérülésszintet több jelzés, emberi ellenőrzés és világos kontextus alapítja meg.
A Wiz moston a Chainguard könyvtárakat Python és Java nyelven, kombinálva a megbízható, forrásból szerzett függőségeket a kockázat alapú áttekintéssel és a javítási lehetőségekkel.
Szerezz be mindent, amit a Chainguard a “AI Readiness Innovation Week”-en bejelentett, beleértve a Chainguard Libraries és a Chainguard Containers új funkcióit.
A Varonis Threat Labs egy jelentős biztonsági hiányosságot, a SearchLeak-et az Microsoft 365 Copilot Enterprise-ben azonosította. Ez a több szakaszból álló hiányosság lehetővé teszi a támadók számára, hogy könnyen hozzáférjenek és ellopják a érzékeny információkat, beleértve az MFA-kódokat, az e-maileket, a megbeszélés részleteket és a bizalmas szervezeti fájlokat, mindezt egyetlen kattintással. Ez a felfedezés hangsúlyozza a Microsoft 365 Copilot-tal kapcsolatos komoly biztonsági kockázatokat, amelyeket csendes adatlopásra lehet kihasználni.
Az Amazon Web Services (AWS) récemment bejelentette az AWS Sign-In számára a forrásalapú szabályok és a forrásalapú szabályok (RCP) támogatását. A forrásalapú szabályok és RCP-ek használatával korlátozhatja az AWS Management Console belépési és az aws login CLI ütközések hozzáférését a megfelelő hálózatok, a helyi adat központ hálózatok és a Amazon Virtual Private
Fedezd fel, hogyan segítenek a CNAPP platformok a szervezeteknek a felhasználható kockázatok prioritizálásában, a kockázat csökkentésében és a biztonság működtetésében az alkalmazás életciklus során. A CNAPP evolúció: Hogyan igazodik a Microsoft a vezető felhő alapú kockázatkezelési platformokhoz, megjelent a Microsoft Security Blogon.
A gépi tanulási modellek nem olyan szoftveres termékek, mint mások. Egyetlen finomhangolt LLM akár 70 GB-t is elfoglalhat. Egy modelcsoport akár 95%-át is megoszthatja különböző változatok között. Amikor több száz fejlesztő, tréningi feladat és GPU-kcluster egyszerre ugyanazt a modellt igénybe veszi, akkor az alatti infrastruktúra felépítése szükséges
A szervezetek hagyományosan a SaaS-biztonságot elsősorban hozzáférés-kezelési kérdéssé tekintették, a Single Sign-On (SSO), a többfaktoros autentikáció (MFA) és a hatékony felhasználói hozzáférés-kezelési folyamatok bevezetésére összpontosítva. Azonban a SaaS-bűncselekmények területe fejlődött, ahogy az ADT-hez kapcsolódó, a ShinyHunters által végzett, friss eset mutatja. A jelentések azt mutatják, hogy a támadók egy alkalmazott Okta fiókját hangos csalással támadták meg, ami azt hangsúlyozza, hogy a biztonságra egy átfogóbb megközelítésre van szükség.
Az AI szabályozás területe gyorsan változik, befolyásolják az új központi szabályozások, az állami szintű törvények és az egyes iparágak követelményei. Az szervezetek felismerik, hogy az AI irányításra van szükség, de gyakran küzdenek a folyamatosan változó környezet komplexitásaival. Az aktív cégek nem várnak a végleges szabályozásra; inkább olyan irányítási kereteket hoznak létre, amelyek biztosítják, hogy képesek legyenek alkalmazkodni és hatékonyan megfelelni az új követelményeknek.
A Claude Cowork nem csupán egy chatbot, hanem egy helyi alkalmazóként működik az alkalmazottak számítógépein. Ez lehetővé teszi, hogy hozzáférjen fájlokhoz, futtassa parancsokat, a tárgyalt cookie-k segítségével navigáljon az interneten és csatlakozzon különböző vállalati rendszerekhez. Az Anthropic szerint a Cowork-kal kapcsolatos problémák hatása nagyrészt azokra a hozzáférésekre és engedélyekre épül, ami jelentősen befolyásolja a veszélyek modellt. Egy prompt-szabályozási támadás különböző következményekkel járhat, attól függően, hogy a Claude mit tud olvasni és végrehajtani.
Az szervezetek egyre inkább összetett digitális ökoszisztémákra támaszkodnak, amelyek felölelik a felhőalapú szolgáltatásokat, a SaaS alkalmazásokat, az API-integrációkat és az átbányászott infrastruktúrát. Bár ezek a technológiák növelik a skálázhatóságot és a hatékonyságot, jelentős biztonsági kihívásokat vetnek fel. Ahogy a vállalatok bővítik a beszállító hálózatukat, a biztonsági és beszerzési csapatok hosszadalmas ellenőrzési folyamatok, ismétlődő biztonsági kérdőívekkel és a harmadik fél kockázatokkal kapcsolatos hiányzó áttekinthetőséggel szembesülnek, ami megnehezíti a kockázatkezelést.