4 puntos por laeyoung 3 시간 전 | Aún no hay comentarios. | Compartir por WhatsApp

Hola.

Últimamente, al ver que están ocurriendo muchos incidentes de seguridad de todo tipo, hice un servicio llamado <La disculpa de todos> para probar redactar una disculpa con anticipación antes de que ocurra un incidente.

La disculpa de todos

¿Por qué lo hice?

  • Con la IA, el código se multiplicó por 10, la cantidad de proyectos también por 10, y los intentos de encontrar vulnerabilidades igualmente por 10.
  • Si multiplicamos todo eso, se puede ver que la probabilidad de que ocurra un incidente de seguridad aumentó unas 1,000 veces en comparación con antes.
  • De hecho, la frecuencia de incidentes de seguridad está aumentando rápidamente en casos como Moduui Changup, MS, TVING, Duo y Fast Campus.
  • Pensé que, más que intentar evitar a toda costa que nunca ocurra un problema, sería más realista adoptar un enfoque parecido al de los bomberos frente al fuego: hacer inspecciones preventivas, definir cómo responder cuando haya un incendio y cómo evacuar, y practicar esos procedimientos.
  • Por eso lo hice: un servicio que asume que los problemas van a ocurrir, permite preparar una disculpa con anticipación y usar esa disculpa ya creada para revisar posibles problemas.

Funciones principales

  • Proporciona kits de emergencia por escenario (filtración de DB, exposición de tokens de autenticación, hackeo, exposición de información de pago, incidente de un proveedor subcontratado, filtración de código fuente)
    • Después de elegir un escenario e ingresar los hechos básicos según cada campo, la IA genera un borrador de disculpa
    • También ofrece una puntuación del borrador según reconocimiento de responsabilidad, nivel de detalle, ausencia de expresiones de excusa, cumplimiento de elementos obligatorios y perspectiva de la víctima, además de lineamientos de mejora
  • Respuesta ante incidentes
    • Usando plantillas por escenario preparadas con anticipación, ofrece un kit de respuesta al incidente basado en el borrador de disculpa
    • A partir de la información real identificada, genera la disculpa final, medidas de prevención de recurrencia, aviso y checklist de reporte
  • Ejemplo del resultado exportado

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