Aktualności

Dlaczego wyniki CVSS często nie odzwierciedlają rzeczywistych zagrożeńPoza liczbami: Wyniki CVSS nie odzwierciedlają rzeczywistych zagrożeń

Ocena CVSS nie odzwierciedla rzeczywistych zagrożeń


W stale zmieniającym się krajobrazie cyberbezpieczeństwa dokładna ocena i priorytetyzacja luk w zabezpieczeniach jest krytycznym zadaniem dla organizacji na całym świecie. Common Vulnerability Scoring System (CVSS) od dawna stanowi branżowy standard ilościowego określania wagi luk w zabezpieczeniach. Jednak ostatnie analizy sugerują, że wyniki CVSS nie zawsze zapewniają realistyczny obraz rzeczywistych zagrożeń stwarzanych przez luki w zabezpieczeniach w rzeczywistych scenariuszach. Ten wpis na blogu zagłębia się w ograniczenia punktacji CVSS, podkreślając wyniki kompleksowej analizy luk w oprogramowaniu open source przeprowadzonej przez JFrog. Zbadamy, dlaczego te wyniki mogą nadmiernie upraszczać złożone kwestie bezpieczeństwa i omówimy potencjalne ulepszenia w celu lepszego dostosowania ocen podatności do rzeczywistych zagrożeń.

Zrozumienie CVSS i jego roli w ocenie podatności na zagrożenia

Common Vulnerability Scoring System (CVSS) to otwarty standard branżowy przeznaczony do oceny wagi luk w zabezpieczeniach. Zarządzany przez organizację non-profit Forum of Incident Response and Security Teams (FIRST), CVSS zapewnia wynik liczbowy odzwierciedlający potencjalny wpływ podatności, pomagając organizacjom w ustalaniu priorytetów działań naprawczych.

National Vulnerability Database (NVD), prowadzona przez National Institute of Standards and Technology (NIST), przypisuje wyniki CVSS do potwierdzonych luk w zabezpieczeniach, udostępniając te informacje publicznie. Wyniki te są powszechnie wykorzystywane przez zespoły ds. bezpieczeństwa do oceny pilności zajęcia się określonymi lukami.

Analiza JFrog: Rozbieżności między wynikami CVSS a wpływem na rzeczywisty świat

W 2022 r. dostawca narzędzi zabezpieczających JFrog przeprowadził analizę 50 najczęstszych podatności i zagrożeń (CVE ), aby ocenić rzeczywisty wpływ błędów bezpieczeństwa w oprogramowaniu typu open source. Ustalenia ujawniły znaczne rozbieżności między publicznymi wynikami CVSS dostarczonymi przez NVD a własnymi ocenami dotkliwości JFrog.

Czynniki przyczyniające się do ograniczeń CVSS

Kilka kluczowych czynników przyczynia się do rozbieżności między wynikami CVSS a rzeczywistym ryzykiem stwarzanym przez luki w zabezpieczeniach:

1. Brak uwzględnienia kontekstu

Wyniki CVSS są obliczane na podstawie zestawu predefiniowanych metryk, ale często brakuje im kontekstu dotyczącego tego, jak oprogramowanie jest wdrażane i używane w różnych środowiskach. Na przykład:

2. Nadmierne uproszczenie złożoności ataku

Ramy CVSS zawierają metrykę złożoności ataku, ale może ona nie w pełni uchwycić niuanse wykorzystania podatności:

3. Statyczny model punktacji

Wyniki CVSS są statyczne i nie ewoluują w czasie, aby odzwierciedlać nowe informacje lub rozwój exploitów:

Wpływ na organizacje i deweloperów

Rozbieżności w wynikach CVSS mają wymierne konsekwencje zarówno dla zespołów IT w przedsiębiorstwach, jak i opiekunów projektów open source:

W kierunku ulepszonej oceny podatności na zagrożenia

Uznając te ograniczenia, istnieje rosnąca zgoda co do potrzeby ulepszenia struktury CVSS w celu zapewnienia dokładniejszych i uwzględniających kontekst ocen.

CVSS v4.0: Krok naprzód

Nadchodząca wersja CVSS 4.0, obecnie opracowywana przez FIRST, ma na celu rozwiązanie niektórych z tych problemów:

Chris Gibson, dyrektor wykonawczy FIRST, podkreślił, że chociaż CVSS jest cenny, nie jest kompletnym rozwiązaniem. Zauważył, że CVSS nie uwzględnia czynników kontekstowych, takich jak specyficzne środowisko lub wpływ operacyjny, a organizacje powinny używać go wraz z innymi narzędziami oceny ryzyka.

Zalecenia dla organizacji

Wnioski

Podczas gdy wyniki CVSS zapewniają znormalizowaną metodę oceny podatności, często nie odzwierciedlają one rzeczywistych zagrożeń z powodu braku świadomości kontekstowej i nadmiernego uproszczenia. Analiza JFrog podkreśla znaczenie przyjęcia bardziej zniuansowanego podejścia do oceny podatności.

Ponieważ krajobraz cyberbezpieczeństwa staje się coraz bardziej złożony, organizacje muszą wyjść poza poleganie wyłącznie na wynikach liczbowych. Integrując informacje kontekstowe i przyjmując dynamiczne praktyki oceny ryzyka, zespoły ds. bezpieczeństwa mogą podejmować bardziej świadome decyzje, lepiej przydzielać zasoby i poprawiać ogólny stan bezpieczeństwa.