В современном мире кибербезопасности быстрый и точный обмен информацией об уязвимостях играет ключевую роль в защите систем и данных. Традиционные источники, такие как Национальная база уязвимостей (NVD), хоть и обеспечивают надежность, часто обладают существенными задержками в публикации информации, что значительно снижает их эффективность в условиях стремительно развивающихся киберугроз. В связи с этим, многие компании и сервисы стремятся к агрегированию данных непосредственно из множества разнородных источников, зачастую превышающих сотню, с целью получения оперативных уведомлений и полноценного покрытие угроз. Особое внимание уделяется методам сбора данных без привлечения больших языковых моделей, что обеспечивает прозрачность и контроль над процессом. Сложность автоматического сбора данных о уязвимостях заключается прежде всего в разнообразии форматов, структур и платформ, которые используют поставщики информации.
Одни ресурсы предлагают удобные RSS-ленты или JSON API, которые легко интегрируются и парсятся, другие публикуют сведения в форме новостных постов или блогов на своих сайтах, третьи — размещают данные в базах знаний, традиционных баг-трекерах или даже публикуют документы в нестандартных форматах. Разнообразие и отсутствие единого стандарта делают задачей сбора данных настоящим вызовом, требующим инновационных решений. Чтобы справиться с такой разнородностью, многие специалисты выбирают подход построения системы с «ожиданием ошибки»: понимается, что отдельные парсеры (которые называют «коллекторами») могут перестать работать из-за изменения структуры сайта или обновления API. Поэтому важным аспектом является возможность быстрой и удобной замены, исправления и доработки каждого коллектора без значительных затрат времени и ресурсов. Для этого создаются платформы и движки для краулинга, которые непритязательны в основе, но очень масштабируемы посредством добавления промежуточного программного обеспечения, позволяющего вносить изменения по мере необходимости.
Основой такого подхода становится функциональный метод извлечения данных из DOM-структур страницы. Используются два основных инструмента — методы extract и find. Первый позволяет извлечь строку с помощью заданного пути селекторов и функций, а второй — получить узлы элементов. Это позволяет создавать гибкие и повторно используемые функции, которые преобразуют необработанный HTML в структурированные данные. Например, для извлечения даты публикации можно применить цепочку из CSS-селектора и функции, возвращающей текст внутри выбранного элемента.
Полученный массив данных затем пропускается через набор мапперов — отдельных модулей, которые преобразуют или нормализуют текст в нужный формат, распознают версии программного обеспечения, ссылки или числовые показатели. Одним из важных преимуществ такой системы является возможность наращивания библиотеки мапперов, которая становится всеобъемлющей благодаря накоплению опыта решения сложных, «колючих» кейсов. Каждая такая функция проходит независимое тестирование, что повышает надежность и качество данных. Кроме того, за счет композиции мапперов достигается гибкость: они могут объединяться и дополнять друг друга при необходимости фильтрации или расширения извлеченной информации. Ключевым паттерном для обработки неструктурированного текста, например, указания автора или версии, является применение серии регуляторных выражений последовательно, постепенно упрощая исходную строку.
Такой метод снижает неспецифичность и облегчает извлечение конкретных полей, избегая громоздких и сложных regex-компиляций. Анализ текста разбивается на мелкие этапы с надстройкой каждого последующего, что делает весь процесс устойчивым к возможным отклонениям в содержимом. Контроль качества и стабильности каждого коллектора не менее важен, чем сам процесс сбора данных. Для этого существует несколько механизмов. Во-первых, внедряются проверки, которые фиксируют наличие информации в конкретных ожидаемых точках процесса парсинга.
Если данные к концу не выявлены, система генерирует ошибку и предоставляет обратную связь о проблеме. Во-вторых, используются «канареечные» селекторы — специфичные пути к узлам DOM, которые гарантируют, что структура страницы соответствует ожиданиям. В случае изменений вёрстки или шаблонах, такой селектор не сможет найти элемент и вызовет предупреждение, сигнализируя о необходимости вмешательства. Примечательно, что в подобных системах сознательно избегают использования больших языковых моделей для первичной обработки и разбора данных. Это обусловлено необходимостью полной прослеживаемости процесса сбора и трансформации, позволяющей отследить каждый этап — от исходного HTML-кода до формализованного объекта уязвимости.
Таким образом сохраняется максимальная прозрачность и возможность отладки. Однако ИИ находит применение в случаях, когда требуется обработка полностью свободного текста, либо для ускорения некоторых вспомогательных процессов. Но даже тогда данные, полученные классическими методами, считаются приоритетными и явно маркируются при использовании дополнений на базе ИИ. Будущие перспективы развития таких систем связаны с интеграцией ИИ-инструментов для автоматической генерации путей extract/find и мапперов для новых источников данных. Возможно создание универсальных коллекторов, способных извлекать основную информацию с любых веб-ресурсов, что существенно ускорит процесс подключения новых источников и обновления существующих.
Тем не менее, основной фокус останется на прозрачности, управляемости и надежности получаемых данных. Важно понимать, что конечная цель такой интегрированной системы — предоставить организациям и специалистам в области кибербезопасности максимально своевременную, структурированную и достоверную информацию об обнаруженных уязвимостях и угрозах. Своевременное выявление и оповещение о рисках позволяет предотвращать атаки, минимизировать ущерб и значительно повышать уровень общей защиты IT-инфраструктуры. В условиях постоянно меняющегося ландшафта угроз необходимость в агрегировании данных с сотен различных вендоров, исследовательских платформ, баг-трекеров и официальных бюллетеней стала очевидной. Создание и поддержка системы, способной эффективно и безсоблазнительно справляться с таким объемом разнородной информации, представляет собой сложную задачу, где традиционные методы и функциональные подходы оказываются более надежными и проверенными временем, чем полагающиеся исключительно на искусственный интеллект решения.
Современные кибербезопасные сервисы, которые предлагают агрегированные данные из множества источников, обеспечивают своим клиентам преимущества оперативности и полноты информации. Они активно используют гибкие инструменты автоматизации, тестируемые и легко адаптируемые к изменениям. Это дает возможность подвергаться новым видам атак менее уязвимыми и получать предупреждения о наиболее свежих угрозах без дорогостоящих задержек. Таким образом, грамотный подход к сбору данных уязвимостей с сотен источников, основанный на модульном, прозрачном и функционально управляемом краулинге, является залогом успешной защиты информационных систем любой компании. Уменьшая зависимость от «черных ящиков» и непрозрачных алгоритмов, такие технологии строят доверие к результатам и предоставляют возможность контролировать каждый этап процесса — от исходного материала до конечного решения.
В мире, где угрозы продолжают эволюционировать и увеличиваться, эффективный сбор, обработка и предоставление информации об уязвимостях становятся одним из самых важных элементов стратегии кибербезопасности.
