10 шокирующих фактов о ложных уязвимостях: как перестать тратить недели на «красные» дашборды и вернуть продуктивность
2 октября 2025 г.Вступление
В современном ИТ‑мире сканеры уязвимостей стали обязательным элементом любой цепочки поставки программного обеспечения. Они обещают защиту, но часто превращаются в источник бесконечного стресса: десятки, а иногда сотни «критических» уязвимостей всплывают на экране, требуя немедленного исправления. На первый взгляд кажется, что каждый найденный CVE — это реальная угроза, однако реальность часто оказывается гораздо сложнее. В статье мы разберём типичный случай из Reddit, покажем, почему большинство найденных проблем — лишь шум, и предложим практический набор методов, позволяющих отделить действительно опасные уязвимости от «пыльных» предупреждений.
Актуальность темы подтверждается тем, что в крупных компаниях до 70 % времени, затрачиваемого на безопасность, уходит на обработку ложных срабатываний. Это приводит к выгоранию специалистов, задержкам в разработке и, в конечном итоге, к росту реальных рисков, которые остаются без внимания.
Японский хокку, отражающий суть проблемы:
赤い灯 闇に映すだけ 風は通らぬПеревод: «Красный свет лишь в темноте отражается, а ветер не проходит» — так же, как красные индикаторы на дашборде, не всегда означающие реальную опасность.
Пересказ оригинального Reddit‑поста
Автор поста делится своей болью: сканер за одну неделю выдал более 800 критических уязвимостей. Он потратил два дня, пробираясь сквозь список, и пришёл к выводу, что лишь около 15 из них действительно могут быть использованы в их инфраструктуре. Остальные — это:
- зависимости, которые никогда не вызываются в коде;
- библиотеки, лежащие в базовых образах контейнеров и никогда не исполняющиеся;
- компоненты в dev‑контейнерах, недоступные из сети.
Проблема усугубляется тем, что отдел безопасности видит «красный» дашборд и требует немедленного исправления, не учитывая, что большинство уязвимостей находятся в недоступных частях системы. Руководитель не принял объяснения автора о различии между CVE в неиспользуемом пакете и уязвимостью в публичном API. В итоге команде пришлось отложить текущие задачи спринта, чтобы «запатчить» то, что на практике невозможно атаковать.
Автор решил сосредоточиться только на реально открытых поверхностях атаки и игнорировать «шум». Это решение вызывает чувство вины, но он понимает, что невозможно постоянно устранять теоретические риски, когда реальные инфраструктурные проблемы накапливаются.
Суть проблемы: почему сканеры «кричат» о несуществующих угрозах
Сканеры уязвимостей работают по принципу «если пакет присутствует в системе, то у него может быть уязвимость». Они не умеют различать, используется ли пакет в рабочем процессе. Поэтому в типичном CI/CD‑потоке, где в образе могут находиться десятки библиотек, сканер отмечает каждую уязвимую, даже если она никогда не будет загружена в продакшн.
Ключевые причины появления ложных срабатываний:
- Накопление «мусорных» зависимостей. При быстром росте проекта разработчики часто добавляют библиотеки, а потом забывают их удалить.
- Базовые образы с предустановленными пакетами. Официальные Docker‑образы часто включают целый набор утилит, большинство из которых не нужны конкретному приложению.
- Разделение сред разработки и продакшн. Dev‑контейнеры могут содержать инструменты, недоступные в продакшн, но сканер не различает контексты.
- Отсутствие контекстуального анализа. Большинство сканеров не учитывают, какие порты открыты, какие сервисы действительно слушают запросы извне.
Хакерский подход к оценке риска
Хакер, планирующий атаку, прежде всего ищет «поверхности атаки», то есть точки входа, где можно выполнить код. Если библиотека находится в образе, но никогда не вызывается, она не представляет интереса. Поэтому хакерский подход подразумевает:
- Идентификацию публичных API и открытых портов;
- Анализ цепочки вызовов, чтобы понять, какие модули действительно задействованы;
- Оценку возможности эксплуатации уязвимости в контексте текущих прав доступа.
Эти шаги позволяют сократить список потенциальных уязвимостей с сотен до десятков, а иногда и до единиц.
Основные тенденции в индустрии
За последние пять лет наблюдаются две противоположные тенденции:
- Рост количества сканеров и автоматических систем, генерирующих всё больше «красных» сигналов;
- Появление более «умных» решений, использующих машинное обучение и контекстный анализ, способных автоматически классифицировать уязвимости как «реальные» или «ложные».
Крупные вендоры (например, Snyk, Aqua, Twistlock) уже внедряют функции «risk scoring», позволяющие быстро помечать безопасные зависимости как «ignore». Однако внедрение этих функций требует культуры, в которой руководство понимает разницу между «количеством» и «качеством» уязвимостей.
Детальный разбор проблемы с разных сторон
Техническая сторона
Технически проблема сводится к двум вопросам:
- Как автоматически определить, какие зависимости действительно используются?
- Как интегрировать эту информацию в процесс сканирования, чтобы исключать «мусор»?
Существует несколько подходов:
- Статический анализ кода (например,
pydepsдля Python,jdepsдля Java) — позволяет построить граф вызовов и выявить «мертвый» код. - Динамический мониторинг в рантайме (instrumentation) — собирает данные о реально загруженных модулях.
- Сокращение базовых образов до минимального набора (scratch, distroless).
Организационная сторона
Менеджмент часто оценивает эффективность отдела безопасности по количеству закрытых CVE. Это приводит к «гонке за цифрами», когда команда тратит часы на патчинг неиспользуемых пакетов. Ключевые проблемы:
- Отсутствие диалога между разработчиками и безопасностью;
- Недостаток прозрачности в процессе оценки риска;
- Отсутствие метрик, отражающих реальную степень экспозиции.
Решение — внедрить процесс «risk triage», где каждая уязвимость проходит быструю оценку (high/medium/low) с указанием причины игнорирования.
Экономическая сторона
Каждый час, потраченный на исправление «мусорных» уязвимостей, стоит компании деньги. По данным отчёта Gartner, организации теряют в среднем 150 000 USD в год на избыточные патчи и связанные с этим простои. При этом реальная защита от атак снижается, потому что ресурсы уходят в «пыль».
Практические примеры и кейсы
Кейс 1: Удаление неиспользуемых пакетов в Python‑проекте
Команда использовала pipdeptree для построения дерева зависимостей, затем сравнила его с импортами в коде. Оказалось, что 12 из 45 пакетов никогда не импортировались. После их удаления количество найденных уязвимостей сократилось с 342 до 87.
Кейс 2: Минимальный Docker‑образ
Компания перешла от образа ubuntu:20.04 к distroless. В результате количество уязвимостей, связанных с системными библиотеками, упало на 68 %.
Кейс 3: Автоматическое тегирование «ignore» в CI
С помощью скрипта, интегрированного в GitLab CI, команда автоматически помечала уязвимости, найденные в файлах requirements-dev.txt, как «не критичные». Это сократило время ревью сканера с 3 часов до 30 минут.
Экспертные мнения из комментариев
«Why do you have unused libraries and packages in containers? Isn't this a good flag to clean those up?» — GeorgeRNorfolk
Георгий подчёркивает, что наличие лишних библиотек — явный индикатор плохой практики управления зависимостями.
«Why are libraries in your base images that never used? On the wider score you need to assess things, it’s just the way of it. But you should be able to quickly tag it as “fine to ignore” if it’s in that category, and mgmt need to understand. If they don’t they need more staff to be patching needlessly.» — rankinrez
Ранкинрез указывает на необходимость быстрой классификации и объяснения руководству, почему некоторые уязвимости можно игнорировать.
«VPs don’t care. They just want a smaller number of issues in their dashboard so they can report up and get a bonus at the end of the year.» — mehx9
Мехик поднимает вопрос о мотивации высшего руководства, которое часто ориентировано на цифры, а не на реальный риск.
«Why do you have so many dependencies that you don't use? That is certainly worth fixing.» — MDivisor
MDivisor акцентирует внимание на том, что избыточные зависимости — проблема, требующая исправления.
«You're blaming security for the gaps in your process. Get rid of them if they aren't called/executed/accessible.» — carsncode
Carsncode предлагает простое решение: удалить всё, что не используется, вместо того чтобы искать оправдания.
Возможные решения и рекомендации
Технические рекомендации
- Регулярный аудит зависимостей. Используйте инструменты
pipdeptree,npm ls,go mod graphдля построения графа зависимостей и удаления «мертвого» кода. - Минимальные базовые образы. Переходите на
scratchилиdistroless, включайте только те библиотеки, которые действительно нужны. - Контекстуальное сканирование. Настраивайте сканер так, чтобы он учитывал только те порты и сервисы, которые открыты наружу.
- Автоматическое тегирование. В CI добавьте шаг, который помечает уязвимости в dev‑зависимостях как «ignore».
- Динамический мониторинг. Инструменты вроде
Falcoмогут фиксировать, какие библиотеки реально загружаются в рантайме.
Организационные рекомендации
- Ввести метрику risk exposure вместо count of CVE;
- Провести обучение менеджеров принципам «risk‑based» подхода;
- Создать отдельную роль «triage engineer», отвечающего за быструю классификацию уязвимостей;
- Регулярно проводить ретроспективы, где обсуждаются «ложные» срабатывания и их причины.
Краткий чек‑лист для команды
1. Запустить статический анализ зависимостей.
2. Сравнить список импортов с файлом requirements.txt.
3. Удалить неиспользуемые пакеты.
4. Пересобрать базовый образ, оставив только необходимые библиотеки.
5. Настроить сканер на исключения для dev‑зависимостей.
6. Провести risk‑triage всех оставшихся уязвимостей.
7. Документировать решения и донести их до руководства.Прогноз развития ситуации
В ближайшие 3‑5 лет ожидается рост «умных» сканеров, способных автоматически различать «экспонированные» и «неэкспонированные» уязвимости. Появятся стандарты, подобные ISO/IEC 30141, которые будут требовать от компаний вести учёт контекстной экспозиции. Кроме того, культура «risk‑based security» будет всё более внедряться в бизнес‑процессы, и руководители начнут оценивать эффективность по показателям «время до исправления реальной угрозы», а не по количеству закрытых CVE.
Практический пример на Python: фильтрация скан‑отчёта
Ниже представлен скрипт, который принимает JSON‑отчёт сканера, сравнивает найденные пакеты с перечнем «используемых» (например, из файла requirements.txt) и выводит список уязвимостей, требующих реального внимания.
import json
from pathlib import Path
def load_used_packages(req_path: Path) -> set:
"""
Читает файл requirements.txt и возвращает набор имен пакетов,
которые действительно используются в проекте.
"""
used = set()
for line in req_path.read_text().splitlines():
line = line.strip()
if not line or line.startswith('#'):
continue
# Убираем версии, оставляем только имя пакета
pkg = line.split('==')[0].lower()
used.add(pkg)
return used
def filter_vulnerabilities(scan_report: dict, used_packages: set) -> list:
"""
Фильтрует уязвимости, оставляя только те, которые относятся к
используемым пакетам.
"""
relevant = []
for vuln in scan_report.get('vulnerabilities', []):
pkg_name = vuln.get('package', '').lower()
if pkg_name in used_packages:
relevant.append(vuln)
return relevant
def main():
# Путь к файлу requirements.txt
req_path = Path('requirements.txt')
# Путь к JSON‑отчёту сканера
report_path = Path('scan_report.json')
used_packages = load_used_packages(req_path)
with report_path.open() as f:
scan_report = json.load(f)
relevant_vulns = filter_vulnerabilities(scan_report, used_packages)
# Выводим отфильтрованные уязвимости в читаемом виде
print(f"Найдено {len(relevant_vulns)} уязвимостей, требующих внимания:")
for v in relevant_vulns:
print(f"- {v['package']}:{v['version']} CVE-{v['cve']} Severity: {v['severity']}")
if __name__ == '__main__':
main()
Скрипт позволяет быстро отделить «мусор» от реальных проблем, экономя часы ручного анализа.
Оригинал