Мероприятия процесса оценивания ИБ, раскрыть содержание мероприятий, привести примеры.

База знаний включает в себя системные проверки для большинства распространенных операционных систем линеек Windows, Linux и Unix, а также специализированного оборудования, такого как маршрутизаторы и коммутаторы Cisco IOS, межсетевые экраны Cisco PIX и Cisco ASA.Все проверки проводятся удаленно с использованием встроенных механизмов удаленного администрирования, без необходимости установки агентов на проверяемые системы.ПроектOpenVAS (OpenSourceVulnerabilityAssessmentScanner) представляетсобойбесплатныйсканеруязвимостей, основанныйнаисходныхкодахсканераNessusвторойверсииииспользующийчастьегоплагинов. В системе используется клиент-серверная архитектура, где все выполнение операций сканирования производится на стороне сервера. Клиентская часть системы служит для управления процессом сканирования. OpenVAS установлен по умолчанию в KaliLinux(Linux-дистрибутиве, используемом специалистами по информационной безопасности) [18].Открытость и расширяемость OpenVAS позволила в значительной степени усовершенствовать программу. Кроме модулей для анализа защищенности, в неё встроены известные утилиты: Nikto, используемая для поиска уязвимых сценариев, nmap для сканирования портов, ike-scan для обнаружения IPSEC VPN узлов и множество других.Зачастую организации в своей информационной системе использует специализированное программное обеспечениесобственной разработки, предназначенное для решения нестандартных задач (например, корпоративный информационный портал, различные бухгалтерские системы или системы документооборота). Подобное ПО уникально, поэтому, несмотря на разнообразие инструментов для проведения активного аудита, каких-либо готовых средств и технологий для анализа защищенности и отказоустойчивости данного ПО не существует. В данном случае проводятся специализированные исследования, направленные на оценку уровня защищенности конкретного ПО.2.2. Получение данных для анализа защищённости сетевых соединенийВ качестве средств по оцениванию состояния защищенности информационных ресурсов могут выступать системы с компонентами искусственного интеллекта, которые могут выявлять наличие уязвимостей по косвенным признакам, включающим падение производительности, наличие передаваемых данных определенного типа, поступлению обращений с определенных узлов и др.Технологии машинного обучения применительно к системам защиты информации не связаны с накоплениеминформации о механизмах известных атак. В интеллектуальные системы информационной безопасностивстраиваются системы обратной связи, что позволяетпрограммировать реакцию на определенные в заданных критериях опасные действия, например, совпадения определенной активности с паттернами атаки. Пока наиболее эффективнее всего функционируют системы, имеющие настройку на однозначную реакцию на заданные угрозы. Значение использования модулей искусственного интеллекта в оценке состояния защищённости информационных ресурсов связано с прогнозированиематак неизвестного типа. Система защищенности должна обеспечивать при этом и выявление уязвимостей и защищенность от ложного срабатывания. В системах данного класса реализованы алгоритмы, посредством которых выявляются признаки новых атак с точностью, достаточной для проведенияих блокирования. Одним из методов является поиск отклонений в настройках пользовательских профилей.Современные системы защиты информации проводят анализ входящего трафика, исследование активности приложений перед тем, как провести настройку на них, что обеспечивает понимание функционала защищаемого приложения. Эффективное решение - это настройка системы защиты с разрешением ей работать в автоматическом режиме с пропуском типичных действий и блокировкой подозрительных. Но в условиях эксплуатации современных информационных систем время неизменного функционала значительно сокращается, проводится постоянный выпуск обновлений. таким образом, система должна постоянно находиться в состоянии самообучения, что не дает возможности эффективно отражать атаки.Искусственный интеллект в технологиях оценки уровня защищенности в настоящее время находится в стадии создания, и является  дополнением ксистемам с обратной связью, что позволяет выявлять и устранять выявленные недостатки. ЗаключениеВ рамках данной работы проведен анализ технологий проведения оценки состояния защищенности информационных ресурсов. Рассмотрены вопросы:- анализ основных подходов и стандартов проведения активного аудита информационной безопасности;- анализ систем автоматизации оценивания состояния защиты информационных ресурсов компаний;- анализ технологий получения данных для оценивания состояния защищенности информационных ресурсов предприятий.В качестве программных средств оценки защищенности информационных ресурсов рассмотрены сканеры уязвимостей.Список использованных источниковЩеглов А. Ю.  Защита информации: основы теории: учебник для вузов / А. Ю. Щеглов, К. А. Щеглов. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 309 с.Внуков А. А.  Защита информации: учебное пособие для вузов / А. А. Внуков. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 161 с.Зенков А. В.  Информационная безопасность и защита информации: учебное пособие для вузов / А. В. Зенков. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 104 с. Фомичёв В. М.  Криптографические методы защиты информации в 2 ч.: учебник для вузов / В. М. Фомичёв, Д. А. Мельников. — Москва: Издательство Юрайт, 2022. — 209 с.Казарин О. В.  Программно-аппаратные средства защиты информации. Защита программного обеспечения: учебник и практикум для вузов / О. В. Казарин, А. С. Забабурин. — Москва : Издательство Юрайт, 2022. — 312 с.