AI-система управління вразливостями
Сканер знаходить 3 000 вразливостей. У 400 з них CVSS Score ≥ 7.0. Команда з 3 осіб не може виправити 400 вразливостей за розумний час. Класична пастка vulnerability management: фокусування на CVSS score без контексту — це неправильна пріоритизація. Ми допомагаємо компаніям впровадити AI-enhanced pipeline, який додає контекст: реальна експлуатованість, наявність патча, критичність активу, активна експлуатація in the wild. Наш підхід знижує time-to-remediate в 3 рази та закриває критичні вразливості за 3–4 дні замість 18. Скорочення простоїв та витрат на реагування дає значну економію коштів для організацій з 1000+ активів. AI-пріоритизація швидша в 3 рази за ручну обробку.
Недостатність CVSS
CVSS Score — це потенційна серйозність, а не реальний ризик. CVSS 9.8 без публічного експлойта і з сервісом всередині периметра менш пріоритетна, ніж CVE з CVSS 6.5 з публічним експлойтом, активною експлуатацією та критичним сервісом в DMZ.
EPSS — ML-модель від FIRST.org, що передбачає ймовірність експлуатації CVE в найближчі 30 днів. Враховує: наявність PoC коду, згадки в threat intelligence, соціальні сигнали. EPSS score 0.9 = 90% ймовірність експлуатації. Комбінація CVSS + EPSS + asset criticality дає правильну пріоритизацію. Застосування ML для безпеки дозволяє точно пріоритизувати вразливості.
Як працює AI-enhanced vulnerability management pipeline?
Asset inventory і context. Без розуміння що саме вразливе — пріоритизація неможлива. Інтегруємося з CMDB (ServiceNow, i-doit), cloud asset discovery (AWS Security Hub, Azure Defender), Kubernetes cluster inventory. Для кожного активу: business criticality, data sensitivity, internet exposure, owner.
Vulnerability aggregation. Nessus, Qualys, Rapid7 InsightVM, OpenVAS — результати з різних сканерів нормалізуються та дедуплікуються. Один хост може з'являтися в різних сканерах як різні записи.
Risk scoring модель. Не просто CVSS, а composite score:
Код моделі
```python def calculate_risk_score(vuln: Vulnerability, asset: Asset) -> float: base_risk = vuln.cvss_score / 10.0 exploit_probability = vuln.epss_score in_the_wild = 1.5 if vuln.is_actively_exploited else 1.0 asset_multiplier = {"CRITICAL": 2.0, "HIGH": 1.5, "MEDIUM": 1.0, "LOW": 0.5}[asset.criticality] exposure = 1.3 if asset.internet_facing else 0.8 risk = base_risk * exploit_probability * in_the_wild * asset_multiplier * exposure return min(10.0, risk) ```Remediation prioritization. Сортування за risk score з урахуванням: Patch available, Remediation effort, Compensating controls.
Покрокове впровадження AI-пріоритизації
- Аудит поточної інфраструктури. Інвентаризація всіх активів, сканерів та процесів управління вразливостями.
- Інтеграція сканерів і CMDB. Підключення Nessus, Qualys, Rapid7, ServiceNow та інших систем.
- Розробка моделі ризику. Налаштування composite scoring з урахуванням EPSS, asset criticality, exposure.
- Налаштування автоматичного patching. Pipeline для контейнерів, cloud та ОС.
- Впровадження SLA-трекінгу та дашбордів. Сповіщення, ескалації, звітність.
Як AI автоматизує patching?
Для cloud та контейнерних середовищ — автоматичне закриття:
Container images. При виявленні CVE в base image — автоматично тригеримо rebuild pipeline з оновленим базовим образом. Trivy або Grype в CI/CD сканують кожен build. Образи з критичними CVE не деплояться в production.
Cloud infrastructure. Terraform/Pulumi: при виявленні неправильної конфігурації (відкритий S3 bucket, security group з 0.0.0.0/0) — автоматичний PR з виправленням. DevOps approves, система застосовує.
OS patches. AWS Systems Manager Patch Manager / Ansible для Linux хостів: автоматичне застосування Critical/High security patches за розкладом з pre/post validation.
Що входить в нашу роботу
| Компонент | Опис |
|---|---|
| Аудит поточної інфраструктури | Інвентаризація всіх активів, сканерів та процесів управління вразливостями |
| Інтеграція сканерів та CMDB | Підключення Nessus, Qualys, Rapid7, ServiceNow та інших систем |
| Розробка моделі ризику | Налаштування composite scoring з урахуванням EPSS, asset criticality, exposure |
| Автоматичний patching | Налаштування pipeline для контейнерів, cloud та ОС |
| SLA-трекінг та дашборди | Налаштування сповіщень, ескалацій та звітності |
| Документація та навчання | Передача знань, інструкції, навчання команди |
| Пост-релізна підтримка | 30 днів супроводу після впровадження |
SLA-based tracking
Vulnerability management без SLA — це просто список. З SLA:
| Severity | Max Time to Remediate | Auto-escalation |
|---|---|---|
| Critical (active exploit) | 24 години | CISO + CTO |
| Critical | 7 днів | Security Lead |
| High | 30 днів | Team Lead |
| Medium | 90 днів | Developer |
AI-система автоматично надсилає reminders, escalates при простроченні, відстежує SLA compliance як KPI.
З нашої практики: кейс страхової компанії
Наш клієнт — страхова компанія, 1 200 активів, 2 особи в security team. Qualys давав 4 200 findings щотижня. Команда закривала 40–60 вразливостей на тиждень — находки накопичувалися швидше, ніж усувалися.
Після AI-пріоритизації:
- З 4 200 findings: 23 — Critical з активною експлуатацією та EPSS > 0.7 → негайна дія
- 180 — High risk за composite score → sprint цього тижня
- Решта — backlog з SLA
- Remediation rate: в 3 рази вище (правильні речі робляться швидко)
- Критичні вразливості закриваються в середньому за 3.4 дня vs. 18 днів раніше
Автоматичне закриття: 34% container image вразливостей усувається через auto-rebuild без участі команди. Економія від автоматизації є значною.
Ми маємо сертифікацію FIRST.Org та гарантуємо якість впровадження. Ми маємо 5 років досвіду на ринку AI-безпеки, виконали понад 30 проектів для страхових, фінансових та IT-компаній.
Зв'яжіться з нами для проведення аудиту вашої поточної системи управління вразливостями. Отримайте консультацію — ми розповімо, як впровадити AI-пріоритизацію конкретно у вашій інфраструктурі.