Антивирусный рынок России 2009 - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Сергей Ильин

Антивирусный рынок России 2009

Recommended Posts

Сергей Ильин

Буквально с интервалом в несколько дней два лидера российского антивирусного рынка опубликовали основные итоги своих "полевых" исследований, которые полностью построены на базе опроса респондентов.

Первое - от Лаборатории Касперского

В ходе исследования также выяснилось, что около 42% взрослых россиян пользуются персональным компьютером дома, при этом только у 68% из них на компьютере установлено антивирусное ПО. При этом лицензионные продукты установлены, в общей сложности, лишь у 29% всех пользователей антивирусов.

Около 22% россиян приобретают антивирус в магазинах компьютерной и бытовой техники. Другие легальные методы приобретения антивирусного ПО - покупка в интернет-магазине, у провайдера или через терминалы оплаты, используются существенно реже. В тоже время, весьма распространены пиратские варианты получения ПО – «скачал из Сети» или «взял диск у знакомых, c работы» - 22% и 18% соответственно.

Согласно полученным данным, сегодня продукции «ЛК» отдают предпочтение 39,5% домашних пользователей антивирусов. Среди тех, кто использует лицензионное ПО, доля решений «Лаборатории» ещё выше - 43,8%. При этом доля пользователей Eset NOD32 составляет 23%, а среди лицензионных пользователей - 19%, распространенность продукции компании «Доктор Веб» - 17% и 16% соответственно.

http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml?2009/12/04/372261

Второе - от Eset

Согласно данным «Ромир», Антивирус ESET NOD32 уверенно занимает вторую строчку по популярности в корпоративной среде и используется на 26% рабочих компьютеров. Если сравнить результаты нынешнего исследования с данными, полученными «Ромир» в начале 2009 года, можно отметить впечатляющий рост доли ESET NOD32. Тогда ESET NOD32 использовался на 20% рабочих компьютеров пользователей. Таким образом, ESET увеличил свое присутствие почти на треть. Доля лидера среди корпоративных антивирусов - Антивируса Касперского - не изменилась и составила в обоих случаях 38%. На третье место в корпоративном сегменте вышел антивирус Avast, увеличивший долю с 6% в начале года до 13% осенью 2009.

В сегменте домашних пользователей ESET NOD32 по популярности почти не уступает Антивирусу Касперского. Учитывая, что сегодня многие семьи имеют дома более одного ПК, «Ромир» приводит два вида показателей – доля антивирусов, установленных на каком-либо из домашних компьютерах, и доля антивирусов, используемых на единственном или основном ПК. Если брать первый показатель, то на домашних компьютерах ESET NOD32 используют 32% пользователей, тогда как Антивирус Касперского – 35%. Третье место занимает Avast (20%).

Достаточно похожи доли продуктов и по второму показателю - использованию антивирусного ПО на единственном или основном домашнем компьютере. ESET NOD32 установлен у 28% пользователей, а Антивирус Касперского у 30%. По сравнению с данными «Ромир», полученными в начале года, доля ESET не изменилась, а доля Антивируса Касперского сократилась на 4%. Третье место занимает Avast, увеличивший долю до 18%. Примечательно, что наибольший рост и в корпоративном сегменте и среди домашних пользователей демонстрируют бесплатные продукты. Данный тренд может объясняться попыткой пользователей сэкономить на антивирусной защите в условиях кризиса.

«Результаты исследования «Ромир» играют очень важную роль для вендоров при оценке рыночной доли в корпоративном и домашнем сегментах, - говорит Михаил Дрожжевкин, руководитель российского представительства ESET. – Цифры, которые вендоры видят в своем канале продаж, говорят о прибыли компаний, но умалчивают о фактическом использовании ПО. Исследование «Ромир», напротив, дает представление о популярности антивирусов среди потребителей. Вне зависимости от того, купил пользователь легальный лицензионный антивирус или скачал программу в интернете, его выбор будет принят во внимание».

Исследователи «Ромир» также оценили степень лояльности пользователей к марке используемого антивируса по индексу NPS. Индекс NPS показывает разницу между процентом пользователей, которые довольны используемым продуктом и готовы рекомендовать его своим знакомым, и процентом пользователей, которые недовольны по каким-либо причинам используемым продуктом. В общем случае, индекс NPS отражает потенциал роста рыночной доли продукта. Антивирус ESET NOD32 имеет наибольшее количество лояльных пользователей (69%) и наибольший индекс NPS (60%) среди всех вендоров. Второе место занимает Avast c NPS, равным 58%, а третье – Антивирус Касперского, NPS которого равен 56%.

http://esetnod32.ru/company/news.php?ELEME...8&year=2009

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
OlegAndr
Ну когда уже Вы соски из пяточков повынемаете и прогуляетесь по сети, а что такое поисковик надеюсь Вам известно. :lol:

Вам и всем аппологетам такого подхода хочется сказать что кроме поисковиков есть такая вещь как доходы от продаж. И они намного более осязаемы чем результаты поисковиков, но являются закрытой информацией.

Кроме того компания всегда знает реальное количество своих пользователей по количеству обновляющихся программ. И каждая компания для себя эти 2 цифры может поделить.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
На третье место в корпоративном сегменте вышел антивирус Avast, увеличивший долю с 6% в начале года до 13% осенью 2009.

очень смешно

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
Согласно полученным данным, сегодня продукции «ЛК» отдают предпочтение 39,5% домашних пользователей антивирусов. Среди тех, кто использует лицензионное ПО, доля решений «Лаборатории» ещё выше - 43,8%. При этом доля пользователей Eset NOD32 составляет 23%, а среди лицензионных пользователей - 19%, распространенность продукции компании «Доктор Веб» - 17% и 16% соответственно.
В сегменте домашних пользователей ESET NOD32 по популярности почти не уступает Антивирусу Касперского. Учитывая, что сегодня многие семьи имеют дома более одного ПК, «Ромир» приводит два вида показателей – доля антивирусов, установленных на каком-либо из домашних компьютерах, и доля антивирусов, используемых на единственном или основном ПК. Если брать первый показатель, то на домашних компьютерах ESET NOD32 используют 32% пользователей, тогда как Антивирус Касперского – 35%. Третье место занимает Avast (20%).

поражает разница в цифрах, остаётся тока грешить на методы исследований

Есет:

Метод: Онлайн-опрос

Целевая группа Интернет-пользователи16+ (N=1769)

ЛК:

TGI-Russia – это регулярное исследование потребления товаров и услуг, стиля жизни и медиапредпочтений, проводимое компанией КОМКОН с 1995 года. Исследование проходит ежеквартально в 60 городах России. Выборка репрезентирует взрослое (от 16 лет) и детское население (10-15 лет) России в городах с населением более 100 тыс. человек. Полученные данные репрезентативны для 62,5 млн. человек, или 23 млн. домохозяйств России. Выборка исследования составляет 34 000 человек (18 000 домохозяйств) в год. В настоящее время TGI-Russia - один из основных источников информации в маркетинговой практике крупнейших рекламодателей и рекламных агентств.

http://www.comcon-2.ru/default.asp?trID=427

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Олег Гудилин
поражает разница в цифрах, остаётся тока грешить на методы исследований

Действительно странно. Согласно TGI ситуация как в аттаче. Единственное, что могу сказать, что мы не заказывали Комкону это исследование, мы купили уже существующие данные. И да, выборка Комкона больше и опрос офлайновый.

Интересно кстати, что даже соцдем часть в исследованиях разнится.

comcon.PNG

comcon2.PNG

Отчет_TGI09_3__3_.rar

post-1330-1260871425_thumb.png

post-1330-1260871431_thumb.png

Отчет_TGI09_3__3_.rar

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Олег, спасибо за отчет об исследовании.

В исследовании Eset меня больше всего настораживают данные по использованию антивируса на работе. Во-первых заход какой-то кривой сам по себе. Если интересует этот рынок, то нужно исследовать его отдельно, а не через персональных пользователей. Во-вторых, как причина первого, на выходе кривые цифры. Нет Symantec (Norton??? Откуда он там?), нет Trend Micro. Оно и не мудрено, типичный офисный планктон не знает таких слов, в значок антивируса в трее у него может быть спрятан :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

На третье место в корпоративном сегменте вышел антивирус Avast, увеличивший долю с 6% в начале года до 13% осенью 2009.

очень смешно

Фраза действительно выглядит смешной. Не стоило им писать о доле в сегменте :)

Если правильно трактовать эти данные, то вот оно, влияние кризиса. Я не раз слышал, что люди отказывались от продления платных антивирусов и переходили на Аваст, теперь мы видим подтверждение этого тренда.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Михаил Орешин
Если правильно трактовать эти данные, то вот оно, влияние кризиса. Я не раз слышал, что люди отказывались от продления платных антивирусов и переходили на Аваст, теперь мы видим подтверждение этого тренда.

Думал уже как в отчет сие включать - рынка то нет, так как стоит 0 (недавно обсуждали), но не учитывать нельзя... Или просто в тренды запишешь ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Думал уже как в отчет сие включать - рынка то нет, так как стоит 0 (недавно обсуждали), но не учитывать нельзя

Думал, все это вполне ложится в общий тренд на бесплатность персональной антивирусной защиты. Тут только тонкий момент есть. Ведь тот же Аваст/Авира выжимают платные антивирусы и из сегмента СМБ, а это нарушение лицензионного соглашения. Там написано, что запрещено использовать бесплатные антивирусы в коммерческих предприятиях.

Пиратство или нет? Судебный прецедент бы тут не помешал ...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
UIT

Однако процент пользователей нелицензионного антивирусного ПО очень высок. А разбивка по этому параметру для разных возрастных групп есть?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
А разбивка по этому параметру для разных возрастных групп есть?

Если бы были сырые данные под рукой, то точно можно было бы вытащить эту инфу. Но мне что-то подсказывает, что распределение будет повторять профиль интернет-аудитории с небольшим креном на молодых и продвинутых :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
WinstonK

Трудно судить на сколько корректны цифры от TGI-Rissia, не поспоришь с профессионалами... :huh:

Интересно, а портал Anti-Malware.ru делал подобный опрос? т.е. сделать опрос: какой у вас антивирус, и второй вопрос: лицензионный ли он у вас.

Все-таки трудно удержаться, не высказав, что наверное домашних пользователей с лицензионным софтом гораздо меньше чем 29%, хотя возможно, т.е. возможно только лишь у продвинутых пользователей или купившим компьютер с бонусом виде антивирусного софта.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Интересно, а портал Anti-Malware.ru делал подобный опрос? т.е. сделать опрос: какой у вас антивирус, и второй вопрос: лицензионный ли он у вас.

Нет, мы не делали такие опросы. ИМХО изначально нерепрезентативно будет. Во-перевых, аудитория все таки у нас если сравнивать с ген. совокупностью специфическая. Во-вторых метод онлайн опроса также ненадежен и вызывает у многих специалистов оправданные притензии.

Нужно работать в поле или, по крайней мере, сочетать онлайн и оффлайн методы проведения опроса.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
svh

Новая статья на сайте CIO - про рынок, с персонажами и комментариями. К сожалению, несмотря на мои слезные просьбы, некоторые компании поучаствовать в обзоре, скажем так, не смогли))

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

svh, спасибо за ссылку. Интересный материал получился. Есть комментарии как по угрозам, так и по рынку.

некоторые компании поучаствовать в обзоре, скажем так, не смогли

Не страшно, там без того набралось достаточно уважаемых компаний и спикеров ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Мы приступили к исследованию антивирусного рынка 2009-2010.

Было бы интересно услышать ваши мнения по поводу того, что произошло в 2009 году, как изменилось (если изменилось в принципе) положение игроков.

ИМХО год из-за кризиса был спокойный в том плане, что ничего принципиально не изменилось. Небольшая консолидация и перераспределение имеют место, но не сильные. Предварительный расклад (тогда еще прогнозный) я публиковал довольно давно в своем блоге http://www.anti-malware.ru/forum/index.php?showtopic=7932

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • Ego Dekker
      ESET Online Scanner был обновлён до версии 4.0.1. Приложение теперь работает только в 64-разрядной ОС.
    • Ego Dekker
      ESET Cyber Security был обновлён до версии 9.0.6700.
    • AM_Bot
      Теория звучит убедительно, но работает ли она на практике? Мы внимательно изучили Phishman 2.35 и решили не останавливаться на описании её возможностей. Вместо этого протестировали платформу на собственных сотрудниках и удивились, к каким результатам это привело.      1. Введение2. Методология тестирования Phishman 2.353. Первичное тестирование3.1. Подготовка шаблонов фишинговых сообщений, инфраструктуры рассылки3.2. Тестирование доставки и отражения результатов в статистике3.3. Результаты атак4. Обучение4.1. Формирование учебной группы4.2. Составление образовательной программы по повышению киберкультуры4.3. Процесс обучения и его результаты5. Повторное тестирование5.1. Результаты атак6. Подведение итогов6.1. Сложности, с которыми мы столкнулись7. Впечатления от проекта команды «АМ Медиа»7.1. Реакция сотрудников7.2. Реакция организаторов7.3. Сотрудничество с вендором8. ВыводыВведениеPhishman 2.35 — это система повышения осведомлённости пользователей в сфере ИБ. Она помогает развивать киберкультуру и формировать у сотрудников устойчивые навыки безопасной работы с информацией, цифровыми сервисами и корпоративными ресурсами. В процессе обучения сотрудники учатся распознавать актуальные сценарии атак, закрепляют правильные модели поведения и в результате реже становятся причиной инцидентов, связанных с человеческим фактором.В первой части обзора Phishman 2.35 мы рассмотрели платформу с точки зрения её возможностей. Теперь пришло время проверить, как всё это работает на практике. За время проекта мы не только оценили эффективность различных сценариев, но и столкнулись с рядом особенностей, которые невозможно увидеть в документации. Одни из них влияли на ход тестирования, другие оказались скорее организационными нюансами, о которых стоит знать заранее.Методология тестирования Phishman 2.35В процессе работы с киберкультурой «АМ Медиа» мы будем использовать следующие метрики:Обученность. Отражает уровень знаний сотрудников в области ИБ. Показатель растёт, когда сотрудники осваивают темы: реагирование на инциденты, защита от социальной инженерии и другие критически важные компетенции.Иммунность. Показывает, как сотрудники применяют знания на практике. Она повышается, когда демонстрируется способность распознавать угрозы и правильно на них реагировать в реальных сценариях.Киберосознанность — итоговая метрика. Объединяет знания и практические навыки, показывая, насколько сотрудники в целом устойчивы к киберугрозам и действуют корректно при их возникновении.Прежде чем оценивать эффективность работы системы, необходимо определить отправную точку. Первичное тестирование определит, на какие сценарии реагирует каждый сотрудник, где чаще всего допускаются ошибки и какие темы требуют дополнительного развития. На основе этих данных формируется индивидуальная программа обучения: сотрудники проходят персонализированные курсы, выполняют практические задания и тесты, которые помогают устранить выявленные пробелы и закрепить необходимые навыки. В процессе обучения повышается уровень обученности, а закрепление знаний через практику влияет на показатель иммунности. После завершения обучения мы проведём повторное тестирование, которое покажет, какие изменения произошли по всем ключевым метрикам.Заключительный этап — сравнение результатов первичного и повторного тестирования. Здесь станет понятно, насколько вырос уровень киберкультуры сотрудников: изменилось ли их отношение к вопросам ИБ, стали ли они увереннее распознавать угрозы и чаще принимать безопасные решения в ситуациях, где раньше могли допустить ошибку.В качестве основного канала для рассылки фишинга выбрали электронную почту. Причина очевидна: именно она остаётся основным способом первичного контакта злоумышленников с сотрудниками и доставки фишинговых сценариев. По имеющимся оценкам, более 90 % успешных кибератак начинаются с электронного письма, поэтому исключать этот канал из подобных проверок было бы некорректно.Первичное тестированиеРеальные фишинговые атаки почти никогда не строятся по универсальному шаблону: злоумышленники адаптируют содержание писем под роль человека в компании, его рабочие процессы и типовые задачи. Поэтому при выборе целевой аудитории мы разделили сотрудников по функциям и уровню доступа к корпоративным данным, а сам проект разбили на 3 последовательные волны с разным уровнем сложности.Подготовка шаблонов фишинговых сообщений, инфраструктуры рассылкиПосле определения целевой аудитории был проведён анализ структуры подразделений и рабочих процессов сотрудников. На этом этапе изучались:должностные обязанности;распределение зон ответственности;характер внутреннего взаимодействия между отделами;используемые адреса электронной почты;формат повседневной служебной переписки.Это позволило понять, какие сценарии коммуникации являются для сотрудников привычными и не вызывают подозрений.На основе собранных данных были подготовлены сценарии фишинговых сообщений. При разработке содержимого учитывались тематика рабочих задач, стиль корпоративного общения, оформление внутренних уведомлений и типовые причины отправки писем внутри организации. Основная задача заключалась в том, чтобы письмо воспринималось как стандартное рабочее сообщение, соответствующее реальным бизнес-процессам заказчика.Волна 1. Первая волна была построена как массовый фишинг. Сценарий — сверка графика отпусков. Для атаки создавали и настраивали пользовательский шаблон. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — сразу, при запуске атаки.На этом этапе проверялась базовая реакция сотрудников на привычные рабочие триггеры и способность распознавать типовые признаки фишинга без привязки к конкретному подразделению. Рисунок 1. Шаблон для первой волны Рисунок 2. Вид фишингового письма из первой волны в почте Волна 2. Для каждого отдела были подготовлены письма, основанные на реальных рабочих процессах, характерных запросах и ситуациях, с которыми сотрудники регулярно сталкиваются в своей деятельности. Для атаки создали и настроили пользовательский шаблон, где-то добавили немного визуального оформления. Время начала рассылки — по запланированному времени. Рисунок 3. Пример шаблона из второй волны для отдела «Продажи» Рисунок 4. Вид фишингового письма из второй волны для отдела «Продажи» Волна 3. Здесь моделировались уже более сложные сценарии целевого фишинга (spear phishing). В письмах использовались специальные формулировки, элементы корпоративного брендирования. На этом этапе проверялась не только внимательность сотрудников, но и способность замечать менее очевидные признаки атаки в условиях, максимально приближённых к реальной целевой компрометации.За основу брали системный брендированный шаблон «Яндекс ID», добавили фишинговую форму и скорректировали немного её содержание. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — по запланированному времени. Рисунок 5. Пример шаблона из третьей волны Рисунок 6. Вид фишингового письма из третьей волны При переходе по ссылке открывалась фишинговая страница. Рисунок 7. Фишинговая страница Тестирование доставки и отражения результатов в статистикеДалее была подготовлена инфраструктура рассылки. После её настройки проводилось тестирование доставки сообщений. Проверялась доставка писем во входящие сообщения почтовых клиентов, анализировалась реакция антиспам-механизмов в почте, а также контролировалась корректность работы механизмов отслеживания действий пользователей. Рисунок 8. Результаты тестирования доставки и отображения сообщений в почте Тестирование прошло успешно.После завершения проверки была сформирована последовательность отправки сообщений по заранее определённым волнам. Такой подход позволил распределить нагрузку, контролировать ход тестирования и отслеживать реакцию сотрудников на различных этапах проведения проверки. Рисунок 9. Активные мероприятия Результаты атакБыли получены следующие результаты:Иммунность — 81 %. Хороший иммунитет, большинство реагирует правильно. Охват аудитории (повторно попались на фишинг) — 71 %.Уровень риска — 8, средний. Устойчивость формируется, но есть ещё риски. Рисунок 10. Общая информация после проведения первичного тестирования Самый низкий уровень иммунности — около 50 %, после первых двух волн атак. Рисунок 11. График иммунности во время первичного тестирования Далее — сформировали в системе отчёт по скомпрометированности сотрудников, на основании которого выполнили самостоятельный анализ результатов по отделам без учёта результатов тестирования шаблонов атак. Рисунок 12. Отчёт по скомпрометированности всех сотрудников в Phishman 2.35 Таблица 1. Результаты первичного тестирования по отделамОтделЗаполнили формуОткрыли вложенияОткрыли ссылкуДокументооборот04,76 %4,76 %Продажи04,76 %9,52 %Продюсеры 0023,8 %Редакция0019,04 %Руководитель000 ОбучениеПервичное тестирование завершено, поэтому следующим этапом стало определение группы риска и формирование программы обучения.Формирование учебной группыНа этапе отбора рассматривались два варианта формирования учебной группы. Первый предполагал использование показателя иммунности сотрудников. Второй вариант заключался в создании правила, автоматически формирующего список сотрудников, которые были скомпрометированы в ходе проведённых проверок. Этот подход позволял сразу получить выборку пользователей, продемонстрировавших наибольшую подверженность атакам, без ожидания обновления показателей.Был выбран второй вариант. На основании созданного правила была сформирована группа для обучения: в неё вошли люди, которые были скомпрометированы в ходе первичного тестирования. Рисунок 13. Создание правила для выявления группы риска Рисунок 14. Отчёт по отработанному правилу для выявления группы риска Отдельно была сформирована группа сотрудников, успешно распознавших фишинговую атаку, для участия в обучении, направленном на поддержание киберкультуры.Составление образовательной программы по повышению киберкультурыПопавшиеся сотрудники были включены в отдельную учебную группу, для которой сформировали персональную образовательную траекторию. В неё вошли 3 микрокурса по фишингу и 1 курс по информационной безопасности. Содержание траектории было направлено на повышение устойчивости к методам социальной инженерии и снижение вероятности компрометации учётных данных. Рисунок 15. Заполнение параметров обучения сотрудников Рисунок 16. Составление учебной программы Отдельно была запущена программа обучения для сотрудников, которые не попали в выборку по результатам правила.Процесс обучения и его результатыПервый отчёт мы сформировали через 2 дня после запуска обучения, что позволило получить предварительную оценку вовлечённости сотрудников. Анализ данных показал, что наибольшую активность на начальном этапе продемонстрировали сотрудники, которые попались на фишинг. Рисунок 17. Промежуточный анализ обучения Через неделю после запуска обучения провели повторный анализ прогресса, включая оценку прохождения курсов и выявление участников, не приступивших к обучению. Рисунок 18. Отчёт по динамике обучения в Phishman 2.35 Анализ показал, что часть сотрудников не завершила обучение в установленный срок. Для обеспечения максимального охвата было принято решение о продлении сроков прохождения курсов. Рисунок 19. Продление и корректировка процесса обучения В результате фактическая продолжительность обучения составила 2 недели, что превысило первоначально установленный срок в одну неделю. Но и этого времени не хватило нашим сотрудникам. Чтобы узнать, кто оказался более ответственным, воспользовались возможностями правил. Рисунок 20. Пример настройки правила по выявлению сотрудников, прошедших обучение В результате была получена информация о сотрудниках, полностью и частично прошедших обучение. Рисунок 21. Отчёт по сработанному правилу по выявлению сотрудников, прошедших обучение Рисунок 22. Отчёт по сработанному правилу по выявлению сотрудников, частично прошедших обучение Результаты обучения:полностью прошли обучение — 52 %;частично — 22 %;не прошли обучение — 26 %.Мы проанализировали список сотрудников, не приступивших к обучению, и выяснили, что это те, кто не попался на фишинг во время первичного тестирования.Среди сотрудников, которые попались на фишинг, 80 % прошли обучение, остальные — прошли его частично. Рисунок 23. Результаты обучения сотрудников «АМ Медиа» Вместе с тем за этот период были зафиксированы положительные изменения в ключевых показателях: уровень обученности достиг 9 319 баллов, а показатель киберосознанности — 7 561 баллов. Несмотря на положительную динамику, полученные значения оставались гораздо ниже целевых ориентиров, что свидетельствует о необходимости дальнейшей работы по повышению вовлечённости сотрудников и развитию киберкультуры.Повторное тестированиеПовторное тестирование проводилось по тем же этапам, что и первичное: подготовка шаблонов, тестирование и проведение атак. Как и на первом этапе, основной задачей было сделать письмо максимально похожим на стандартную рабочую переписку, соответствующую реальным бизнес-процессам нашей компании.Подготовительный этап повторного тестирования потребовал дополнительных временных затрат, связанных с регистрацией новых доменов и расширением сценариев атак с учётом результатов первичного тестирования.Волна 1. Сценарии формировались не только для отдельных подразделений, но и адресно для конкретных сотрудников, что позволило повысить реалистичность и точность имитации фишинговых атак. Запустили несколько атак, для каждой из них были разработаны индивидуальные шаблоны электронных писем и соответствующие фишинговые формы. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — по запланированному времени. Рисунок 24. Пример фишингового письма для первой волны Рисунок 25. Пример фишинговой формы для письма из первой волны Волна 2. Вторая волна представляла собой массовую фишинговую кампанию. Для неё был создан и настроен пользовательский шаблон, основанный на триггерах срочности и страхе финансовых потерь. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — сразу, при запуске атаки. Рисунок 26. Пример фишингового письма для второй волны Тестирование доставки писем и корректности отражения результатов в статистике прошло успешно.Результаты атакВ повторном тестировании приняли участие уже 23 человека. Увеличение числа участников на 2 человека связано с подключением новых сотрудников к нашему эксперименту. Резких скачков иммунности здесь не наблюдалось. Рисунок 27. График иммунности во время повторного тестирования Для дополнительной оценки мы и здесь также выполнили самостоятельный анализ результатов по отделам без учёта результатов тестирования шаблонов атак. Таблица 2. Результаты повторного тестирования по отделамОтделЗаполнили формуОткрыли вложенияОткрыли ссылкуДокументооборот000Продажи008,7 %Продюсеры 008,7 %Редакция8,7 %08,7 %Руководитель000 Мы также посмотрели, как себя показали сотрудники, которые не прошли обучение, в повторном фишинговом тесте. По данным отчёта, в первой волне повторного тестирования на фишинг попались 40% из всех, кто не обучался. Рисунок 28. Поиск информации о сотруднике в отчёте по атакам Подведение итогов После завершения всех этапов эксперимента мы получили следующие показатели:Иммунность — 76 %. Хороший иммунитет, большинство реагирует правильно. Охват аудитории (повторно попались на фишинг) — 91,3 %.Уровень риска — 7, средний. Рисунок 29. Информационная панель Phishman 2.35 после завершения эксперимента После обучения и повторного тестирования добавились другие показатели:Обученность — 11 / 100. Знания отсутствуют, обучение следует начать с базового уровня.Киберосознанность — 10 / 100. Низкий уровень, сотрудники не знают, как действовать в случае угроз.Часть результатов сравнили и представили их в таблице ниже. Таблица 3. Сравнение показателей киберкультуры до и после обученияПоказательДо обученияПосле обученияОбученность09319Иммунность81 %76 %Киберосознанность 07561Охват аудитории (повторно попались на фишинг)71 %91,3 %Уровень риска87 Также проанализировали действия сотрудников после обучения и сравнили их с результатами первичного тестирования. Таблица 4. Сравнение действий сотрудников до обучения и послеОтделЗаполнили формуОткрыли вложенияОткрыли ссылкуДо обученияПосле обученияДо обученияПосле обученияДо обученияПосле обученияДокументооборот004,76 %04,76 %0Продажи004,76 %09,52 %8,7 %Продюсеры 000023,8 %8,7 %Редакция08,7 %0019,04 %8,7 %Руководитель000000 Рисунок 30. Процент попавшихся на фишинг до обучения и после по отделам Если во время первичного тестирования попалось 22 % участников, то после обучения этот показатель уменьшился и стал 12 %. Рисунок 31. Общий процент попавшихся на фишинг до обучения и после Результаты повторного тестирования показали, что, несмотря на заметное снижение количества взаимодействий с фишинговыми письмами, часть сотрудников по-прежнему выполняет действия, свидетельствующие о подверженности атакам. Это ожидаемый результат, поскольку киберкультуру невозможно сформировать за столь короткое время. Речь идёт о длительном процессе, который требует регулярной работы как со стороны специалистов по информационной безопасности, так и со стороны самих сотрудников.Наш эксперимент позволил проверить знания сотрудников, провести обучение и затем оценить, насколько полученные знания закрепились на практике. Однако с точки зрения развития киберкультуры — это лишь один из этапов работы, а не её завершение.Сложности, с которыми мы столкнулисьОсобенность нашего эксперимента — организация предварительного тестирования. Перед запуском каждой атаки мы проверяли её работу на собственном аккаунте, чтобы убедиться в корректной отработке сценария на стороне пользователя. Такие проверки попадали в общую статистику системы и оказывали влияние на итоговые показатели. Возможность исключить подобные события из расчётов отсутствует. Согласно комментариям вендора, для этих целей следует использовать отдельный тестовый стенд. Поэтому мы вели дополнительно самостоятельный анализ результатов эксперимента.Отдельные сложности возникли на этапе обучения сотрудников. Завершить обучение в установленные сроки не удалось из-за человеческого фактора. Не все участники смогли своевременно пройти назначенные материалы, что потребовало увеличения периода обучения и дополнительного контроля за его прохождением.Впечатления от проекта команды «АМ Медиа»Проведение тестирования не вызвало негативной реакции со стороны сотрудников. Хотя фишинговые сообщения активно обсуждались внутри коллектива, жалоб руководству или недовольства вида «зачем вообще было устраивать такую проверку» не возникло. Основной интерес был сосредоточен вокруг самих писем и попыток понять, что именно происходит.Реакция сотрудниковОдним из самых любопытных наблюдений стала реакция сотрудников после первой волны первичного тестирования. Полученные фишинговые сообщения быстро стали предметом обсуждения: сотрудники пересылали их друг другу, задавали вопросы коллегам и пытались разобраться, что происходит.Некоторые пошли ещё дальше и вступали в переписку с отправителем, воспринимая фишинговые письма как реальные рабочие сообщения. Это наглядно показало не только убедительность используемых сценариев, но и то, что практическое столкновение с угрозой вовлекает сотрудников в тему ИБ гораздо сильнее, чем абстрактные примеры из учебных материалов. Во время повторного тестирования такой реакции уже не возникло.Реакция организаторовЕсли для большинства сотрудников тестирование выглядело как неожиданно появившиеся письма в почте, то для команды, которой было поручено тестирование Phishman 2.35 этот проект сопровождался совсем другими эмоциями. Подготовка сценариев, запуск атак и ожидание результатов вызывали ощутимое волнение. Оказалось, что смотреть на ситуацию глазами злоумышленника не так просто, как может показаться со стороны. Приходилось постоянно задавать себе вопросы: какой сценарий покажется правдоподобным, что привлечёт внимание сотрудника, а что, наоборот, вызовет подозрения.Самыми напряжёнными были дни первой волны тестирования. На этом этапе ещё не было понимания, как сотрудники отреагируют на рассылки, насколько убедительными окажутся сценарии и не вызовет ли проверка негативной реакции внутри коллектива. С каждой новой зафиксированной активностью интерес смешивался с тревогой, а результаты ожидались едва ли не с большим нетерпением, чем сам запуск кампании.После завершения эксперимента стало легче: всё задуманное удалось реализовать, результаты были получены и проанализированы. Тем не менее полностью избавиться от мыслей о проделанной работе не получилось. Время от времени возвращаешься к отдельным этапам и задаёшься вопросом: а стоило ли сделать именно так? Может быть, какой-то сценарий можно было построить иначе, а какие-то решения принять по-другому?Наверное, это естественная часть любого практического проекта. Когда работа заканчивается, появляется возможность посмотреть на неё со стороны и критически оценить собственные решения. Именно в такие моменты часто приходят идеи, которые помогают сделать следующие проекты лучше.Сотрудничество с вендоромВ ходе подготовки и проведения эксперимента иногда возникали вопросы, связанные с настройкой платформы, особенностями реализации отдельных сценариев и интерпретацией результатов. Для их решения использовались как переписка, так и рабочие созвоны. Запросы обрабатывались оперативно, что позволяло своевременно получать необходимую информацию и не допускать задержек в выполнении работ. Поддержка была доступна не только в рабочее время, но и в выходные дни.ВыводыПовторное тестирование показало, что тщательно подготовленные и персонализированные фишинговые атаки значительно эффективнее. При наличии качественной разведки злоумышленники способны подобрать убедительный сценарий практически для любого сотрудника. А если специалист может ошибиться, то сотруднику, который не занимается вопросами ИБ каждый день, сделать это ещё проще.Работа в сфере информационной безопасности или информационных технологий сама по себе не защищает человека от фишинга, социальной инженерии и других современных атак. Мы убедились в этом на собственном опыте: даже профильные знания не гарантируют, что человек не попадется на хорошо продуманную атаку. Злоумышленники постоянно меняют сценарии, поэтому знания, полученные однажды, быстро устаревают.При помощи эксперимента мы не только проверили, насколько сотрудники готовы распознавать атаки, но и поняли, как с помощью Phishman 2.35 можно сделать работу по развитию киберкультуры системной. Вместо отдельных курсов появился понятный цикл: смоделировать атаку, оценить реакцию, провести обучение и проверить, изменилось ли поведение участников. При необходимости — повторить или скорректировать процесс при помощи рекомендаций платформы. Результаты фиксируются автоматически, поэтому можно видеть, какие темы требуют больше внимания, и развивать киберкультуру на основе реальных данных, а не предположений.Читать далее
    • PR55.RP55
    • santy
      RP55, есть у тебя ТГ?
×