NVD, CVE и прочие прелести: системы учета уязвимостей – спасение для ИБ

NVD, CVE и прочие прелести: системы учета уязвимостей – спасение для ИБ

Каждый день исследователи обнаруживают новые бреши в программном обеспечении. Они варьируются от простых ошибок в коде до сложных архитектурных просчетов, которые хакеры могут использовать для атак на любые системы. Как предотвратить цифровую мини-катастрофу (или вовсе не мини)? Ответ простой: быть начеку и делиться ценными данными со всем миром, чтобы жертв было как можно меньше и добро всегда побеждало цифровое зло. Для этого и нужны системы учета уязвимостей. Давайте поговорим о самых важных и известных.

Какие уязвимости существуют?

Мир ИБ полон разнообразных угроз. Некоторые из них существуют десятилетиями — например, первые случаи переполнения буфера были зафиксированы еще в 1988 году во время атаки червя Морриса. Другие появились относительно недавно, как уязвимости в протоколах квантовой криптографии.

Среди самых опасных уязвимостей выделяются:

  • переполнение буфера: когда программа записывает данные за пределы выделенной памяти
  • SQL-инъекции: позволяют злоумышленникам внедрять вредоносные команды в базы данных
  • уязвимости нулевого дня: о которых разработчики еще не знают, но хакеры уже научились их эксплуатировать
  • межсайтовый скриптинг (XSS): внедрение вредоносного кода в веб-страницы
  • уязвимости криптографических протоколов: ошибки в реализации шифрования

Особую опасность представляют уязвимости в критической инфраструктуре. В 2021 году брешь в системе Colonial Pipeline привела к остановке крупнейшего топливопровода США. А уязвимость Log4Shell в популярной библиотеке логирования затронула миллионы серверов по всему миру, вызвав панику среди системных администраторов.

База данных CVE: история и значение

Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) появилась в 1999 году по инициативе MITRE Corporation. Создатели базы стремились упорядочить информацию об уязвимостях и обеспечить единый стандарт их описания.

До появления CVE специалисты сталкивались с серьезной проблемой: одна и та же уязвимость могла иметь разные названия в разных организациях. Это затрудняло обмен информацией и координацию действий по устранению угроз. MITRE Corporation решила эту проблему, создав универсальную систему идентификации.

Каждая запись в CVE содержит:

  • уникальный идентификатор (в формате CVE-ГГГГ-XXXX, где ГГГГ — это год обнаружения, а XXXX — порядковый номер)
  • описание уязвимости
  • ссылки на дополнительные источники
  • информацию о затронутых версиях ПО
  • дату обнаружения

Интересный факт: первая уязвимость в базе CVE получила номер CVE-1999-0001. Она касалась программы rpc.cmsd в Solaris и позволяла удаленным пользователям выполнять произвольный код. С тех пор база разрослась до сотен тысяч записей, и ежегодно добавляется более 15 000 новых уязвимостей.

Как работает система CVE

Процесс добавления новой уязвимости включает несколько этапов:

  1. Обнаружение уязвимости исследователем: специалист находит брешь в безопасности и документирует ее
  2. Подача заявки в CVE через CNA: исследователь обращается к одному из уполномоченных органов с описанием уязвимости
  3. Проверка информации и присвоение идентификатора: CNA анализирует заявку, проверяет уникальность уязвимости и выдает CVE ID
  4. Публикация в базе данных: после проверки информация становится общедоступной

CNA (CVE Numbering Authority) представляют собой организации, уполномоченные присваивать CVE-идентификаторы. В их число входят технологические гиганты вроде Microsoft, Apple и Google, а также научные институты и государственные организации. На 2024 год насчитывается более 200 CNA по всему миру.

Важно отметить роль координированного раскрытия информации: исследователи обычно дают производителям ПО время на исправление уязвимости перед публичным анонсом. Этот период может длиться от нескольких недель до нескольких месяцев.

Система оценки CVSS

Common Vulnerability Scoring System появилась в 2005 году как ответ на потребность в стандартизированной оценке серьезности уязвимостей. CVSS определяет степень опасности по шкале от 0 до 10, где 10 означает максимальную угрозу.

Система использует три группы метрик:

Базовые метрики:

  • вектор атаки (сетевой, локальный, физический)
  • сложность атаки (высокая, средняя, низкая)
  • требуемые привилегии
  • необходимость взаимодействия с пользователем
  • масштаб воздействия

Временные метрики:

  • зрелость эксплойта
  • доступность исправлений
  • уверенность в оценке

Контекстные метрики:

  • требования к конфиденциальности
  • требования к целостности
  • требования к доступности
  • потенциальный ущерб для организации

Например, печально известная уязвимость Heartbleed получила оценку 7.5 по шкале CVSS. Это отражало легкость эксплуатации, отсутствие необходимости в аутентификации и серьезные последствия для конфиденциальности данных.

Национальная база данных уязвимостей (NVD)

NVD, созданная Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST), тесно интегрирована с системой CVE, но предоставляет более глубокий анализ каждой уязвимости. Если CVE можно сравнить с паспортом уязвимости, то NVD — это полное досье с детальным разбором.

База автоматически синхронизируется с CVE и дополняет каждую запись:

  • подробным техническим анализом
  • метриками CVSS
  • данными о доступных патчах
  • ссылками на решения проблем

Особую ценность представляет интеграция NVD с CPE (Common Platform Enumeration) — стандартизированным методом именования ИТ-систем, программного обеспечения и пакетов. Это позволяет точно определить, какие именно продукты затронуты конкретной уязвимостью.

NIST также предоставляет API для автоматизированного доступа к базе, что позволяет организациям интегрировать данные об уязвимостях в свои системы безопасности.

Практическое применение баз уязвимостей

Централизованные базы данных стали незаменимым инструментом в арсенале специалистов по безопасности. Системный администратор небольшой компании, получив оповещение о новой уязвимости, может быстро проверить, затрагивает ли она используемое оборудование и ПО. Производители антивирусного ПО используют эти данные для обновления своих сигнатур. Аудиторы безопасности опираются на базы при проверке защищенности систем.

Крупные организации часто создают автоматизированные системы мониторинга, которые:

  • отслеживают появление новых уязвимостей
  • сопоставляют их с инвентаризационной базой организации
  • оценивают потенциальные риски
  • формируют приоритетный список задач для команды безопасности

Как работает поиск новых уязвимостей

Процесс обнаружения уязвимостей напоминает детективное расследование. Исследователи используют целый арсенал инструментов и методов.

Статический анализ кода позволяет находить потенциальные проблемы без запуска программы. Специальные инструменты проверяют код на типичные паттерны уязвимостей: неправильную обработку входных данных, небезопасное использование функций, проблемы с управлением памятью.

Фаззинг-тестирование автоматически генерирует миллионы вариантов входных данных, пытаясь вызвать сбой в программе. Этот метод особенно эффективен для поиска уязвимостей в парсерах файлов и сетевых протоколах. Например, именно фаззинг помог обнаружить критическую уязвимость Heartbleed в OpenSSL.

Реверс-инжиниринг применяется для анализа закрытого ПО. Исследователи изучают машинный код, восстанавливают алгоритмы работы программы и ищут потенциальные бреши в безопасности.

Будущее систем классификации

Технологии машинного обучения уже меняют подход к работе с уязвимостями. Нейронные сети учатся:

  • анализировать исходный код на предмет уязвимостей
  • предсказывать появление новых типов угроз
  • автоматически классифицировать уязвимости
  • оценивать их потенциальное влияние на безопасность

Особенно перспективным выглядит применение больших языковых моделей для анализа отчетов об уязвимостях и автоматического извлечения структурированной информации. Это может значительно ускорить процесс обработки новых угроз.

При этом сохраняются проблемы координации между различными базами данных и стандартизации описаний. Индустрия движется в сторону создания единых форматов обмена данными об угрозах, что должно упростить автоматизацию процессов безопасности.

Развитие квантовых компьютеров также ставит новые вызовы перед системами классификации — появляются принципиально новые типы уязвимостей, связанные с квантовой криптографией и постквантовыми алгоритмами шифрования.

NVD CVE NIST CVSS уязвимости
Alt text
Обращаем внимание, что все материалы в этом блоге представляют личное мнение их авторов. Редакция SecurityLab.ru не несет ответственности за точность, полноту и достоверность опубликованных данных. Вся информация предоставлена «как есть» и может не соответствовать официальной позиции компании.

Теория струн? У нас целый оркестр научных фактов!

От классики до авангарда — наука во всех жанрах

Настройтесь на нашу волну — подпишитесь

Техно Леди

Технологии и наука для гуманитариев