Тестирование фаерволов I (подготовка) - Страница 7 - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Qroxz

Тестирование фаерволов I (подготовка)

Recommended Posts

Viktor
Как минимум в этих продуктах существует 2 режима работы фаервола и HIPS - "обычный" и "экспертный".

Да хоть 5, но, как Вы сами знаете, подавляющее большинство пользователей используют тот, который идет по умолчанию.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.
Да хоть 5, но, как Вы сами знаете, подавляющее большинство пользователей используют тот, который идет по умолчанию.

NB! В Outpost ни один из режимов ("обычный"/"экспертный") НЕ (!) является умолчальным. Что получит Outpost? Или авторы говорят в методологии о том, что все пользователи - профаны?

(Опыт показывает обратное, как ни странно - даже профаны ставят Outpost в режиме повышенной защиты. С KIS распределение, разумеется, иное...)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik

Виталий Я.

Статистики получать не научились? Иначе бы точно знали, какой режим реально популярный.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
365

Поддерживаю:

вариант - фаер получает награду золото т.к. в умолчальном режиме обеспечивает отличную защиту (среди сравниваемых продуктов, хотя и пропустил скажем 3 атаки), и получает серебро при максимальных настройках т.к. по-прежнему есть пропуск 1 атаки в отличие от конкурентов.

вывод - в умолчальном режиме этот хорош, если хочется большего, то ставь другой, с лучшими ручными настройками

Так, по крайней мере, будет учтена специфика использования всех продуктов. Например, KIS - продукт максимально ориентирован для массового потребления. Вероятно, большинство пользователей - домохозяек - будет оставлять настройки фаера по-умолчанию. А, например, COMODO? Домохозяйки его пользовать (якобы, из-за сложности) будут ограниченно. Ну а те, кто его ставит, очевидно понимают в чем дело и уж явно не будут оставлять настройки "как есть"

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.
Виталий Я.

Статистики получать не научились? Иначе бы точно знали, какой режим реально популярный.

Вашу - точно не научились. У своих пользователей оставили принципиальную возможность юзерам фаервола не сообщать о себе ничего через ImproveNet. Настолько ли доброволен KSN?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
IMHO лучше всего сделать две отдельные таблицы с результатами теста/наградами.

Это мы сделаем само собой, но все же хочется каких-то выводов в итоге, а 2 разные таблицы ничего не скажут, а только могут больше запутать.

вариант - фаер получает награду золото т.к. в умолчальном режиме обеспечивает отличную защиту (среди сравниваемых продуктов, хотя и пропустил скажем 3 атаки), и получает серебро при максимальных настройках т.к. по-прежнему есть пропуск 1 атаки в отличие от конкурентов.

Честно говоря, я склоняюсь к такому варианту. Т.е. можно сделать общие критерии оценки, общий рейтинг (уровни набранных баллов) и у каждого продукта будет по сути 2 возможности/попытки получить медали: с настройками по умолчанию и с макс. настройками. Чем-то будет похоже на то, как сделано у Матюшека сейчас.

Я за 2 медали. Gold Default setting firewall /Gold Max Settings firewall

Как-то сложно будет с 2-ми медалями ИМХО за одно и тоже. Но и положительный момент тут есть. Например, если взять предложенный strat выше вариант, то фаерволл Х получил Золото на дефолтовых настройках, а фаерволл У на максимальных. В пресс-релизах они напишут оба, что получили Золото, и преимущество фаерволла Х нивелируется, хотя он явно круче на самом деле.

Поскольку практически никто не меняет настройки по умолчанию, правильнее судить о полезности Firewall по показателям работы на дефолтных настройках и награждать только за это. Результаты работы с максимальными настройками я бы опубликовал в качестве примечания и не отмечал наградами.

Первоначально именно так и хотели, но посмотрев результаты теста возникли сомнения. Очень уж результаты сильно расходятся, в том числе и для Outpost, не зря Виталий оживился ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Васька
Поскольку практически никто не меняет настройки по умолчанию

Я меняю. Простой пользователь.

Мне интересно узнать два результата :mellow:

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik

Виталий Я.

Я подожду еще пару лет. Возможно тебе их хватит, чтобы все-таки найти в вопросе "Статистики получать не научились?" вопрос "Статистики получать не научились?", а не "Что ты знаешь о KSN?"

С дефолтовыми есть одна фишка. Вендоры исходят из того, что IS - это комплекс. Нет необходимости накручивать параметры одного компонента, потому как есть другие. Накрутка настроек фаервола означает ухудшение юзабилити для новичков, вплоть до полного обрубления Инета (есть у некторых вендоров проблемы с VPN по умолчанию, например). Кому это нужно? Вендоры будут использовать более мягкие настройки, которые будут означать не высокие результаты в синтетических тестах.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Viktor
NB! В Outpost ни один из режимов ("обычный"/"экспертный") НЕ (!) является умолчальным. Что получит Outpost? Или авторы говорят в методологии о том, что все пользователи - профаны?

Отчего же все, есть и гики, но их меньшенство. Еще раз повторю - большинство использует продукт с рекомендованными настройками и никакие конфигурации не меняет. Даже если есть визард настройки, пользователи обычно весь процесс скипуют и соглашаются на уже предустановленные значения

Очень уж результаты сильно расходятся, в том числе и для Outpost, не зря Виталий оживился ;)

Угу, это уже и слепому видно :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.
Виталий Я.

Я подожду еще пару лет. Возможно тебе их хватит, чтобы все-таки найти в вопросе "Статистики получать не научились?" вопрос "Статистики получать не научились?", а не "Что ты знаешь о KSN?"

Бррр. Если мы обсуждаем и Аутпост, и КИС, будьте добры не спрыгивать с темы. Нельзя мерять одним аршином FMCG-продукт под брендом "Kaspersky Internet Security" и нишевой софт, которым является Outpost Firewall Pro/Security Suite Pro. Про KSN как систему, заимствовавшую и в чем-то развившую идею ImproveNet, нельзя было не сказать.

Наша позиция простая: мы _можем_ получать информацию об используемых режимах. Пользуемся этой возможностью или нет - отдельный ответ. ("Нет" :))

Но 90% случаев trouble-shooting (90% обращений в поддержку и вопросов-отзывов в форумах, блогах и прессе) именно вследствие режима повышенной безопасности. Это мы мониторим прекрасно. И знаем, как трактовки тестирующих различаются в зависимости от уровня их знаний и желания разобраться... Кто занимает позицию "тупоконечника", тот все валит на плохие дефолтные настройки (кстати, разные в конфигурациях Firewall Pro и Security Suite Pro в плане включения режимов автообучения и т.п.)

В целом, с учетом распределения продуктов Pro/Free профиль пользователя наших Firewall-содержащих продуктов примерно в 75% случаев - с ПОВЫШЕННЫМ уровнем Anti-Leak (и остальных настроек проактивной защиты) по умолчанию.

А кто использует другие конфигурации фаервола? Как раз те, кто перенастраивает продукт. Поэтому всем, кроме Дмитрия К., в этой теме незачет по Outpost.

PS: Umnik, а с кем мы в этой теме на брудершафт пили?

Отчего же все, есть и гики, но их меньшенство. Еще раз повторю - большинство использует продукт с рекомендованными настройками и никакие конфигурации не меняет. Даже если есть визард настройки, пользователи обычно весь процесс скипуют и соглашаются на уже предустановленные значения

Угу, это уже и слепому видно :)

:facepalm:

Виктор, Вы и вправду НЕ представляете себе процесса установки Outpost. Ответственность за выбор режима ложится на пользователя.

Жаль, что не успевают пока с обзором OSS Pro 7.5 - там все наглядно. Пока мне видно, что все слепо копируют модель "пользователь не хочет и не будет ни с чем разбираться". Копируйте на здоровье, но со своим уставом не лезьте. ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Viktor
Пока мне видно, что все слепо копируют модель "пользователь не хочет и не будет ни с чем разбираться". Копируйте на здоровье, но со своим уставом не лезьте. ;)

Не лезу, пользователь у каждого решения свой. Бывают и нишевые решения, безусловно. Всех под одну гребенку ровнять не нужно, но и сравнивать в этом случае тоже.

P.S. Сори, не хотел обидеть

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik
Бррр. Если мы обсуждаем и Аутпост, и КИС, будьте добры не спрыгивать с темы.

Дальше не читал. Потому что ты обсуждаешь тут чего-то, а я просто спросил - нет ли в Аутпосте чего-либо, что может сказать реально - такой процент пользователей использует такую настройку, а такой - такую. Пока этого механизма нет, ты не можешь знать реально, какая настройка популярна, а какая нет. Ну ясно же спросил:

Виталий Я.

Статистики получать не научились? Иначе бы точно знали, какой режим реально популярный.

Виталий Янко не работает в ЛК, соответственно спрашивать его о KSN смысла нет. Виталий Янко работает в Агнитуме, соответственно спрашивать его имеет смысл об Аутосте.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.

Umnik

Дальше "ты" не читал.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович
Чем-то будет похоже на то, как сделано у Матюшека сейчас.

Матоушек тестирует с максимальными настройками всё. Так написано в методологии. Это одна их причин, почему его "тест" абсолютно нерелевантен. Просто чувак прогнулся под Комодо.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.
Матоушек тестирует с максимальными настройками всё. Так написано в методологии. Это одна их причин, почему его "тест" абсолютно нерелевантен. Просто чувак прогнулся под Комодо.

:) А вот выкатит он скоро на x64 тест, Илья... И под кого прогнется? ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович
А вот выкатит он скоро на x64 тест, Илья... И под кого прогнется?

Под Комодо в любом случае.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Так что в итоге делаем с наградами то? Давайте про настройки Аутпоста прекращать флейм, мы все равно их протестили в обоих режимах ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович

Предложение. Раз результаты для некоторых продуктов сильно различны для настроек по умолчанию и максимальных, то максимальные отрелизить вне зачёта, для информации. Их в любом случае найдут энтузиасты, которые интересуются темой, именно они и выкручивают, обычно, рычаги на "максимум", а вот обычного пользователя, которому прокатился катком по ушам маркетинговый отдел крупного производителя, стоит проинформировать в принудительном порядке. :D

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

В общем у нас 2 реальных варианта в итоге:

1. Один комплект наград для обоих вариантов настроек. При этом каждый продукт может получить 2 медали одинакового или различного достоинства.

2. Учитываем только дефотовые настройки, по ним награждаем, а результаты по максимальным даем бонусом.

Кому какой из вариантов ближе?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
365

Тест, как я понял, делается под большинство пользователей. Если в отношении KIS нет сомнений, что большинство юзает его с настройками по-умолчанию, то в отношении комодо, например, и агнитума у меня такой уверенности нет. Кто-то владеет подобной статистикой? Имхо, должны быть две награды, ну или сделать одну награду вроде так: 1) если продукт имеет две награды, и высшая - по дефолтным настройкам (что сомнительно), то оставить высшую; 2) если продукт имеет две награды и высшая по максимальным настройкам - дать награду на 1 меньше высшей; 3) если имеет только одну награду - дать награду на 2 меньше полученной.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
1) если продукт имеет две награды, и высшая - по дефолтным настройкам (что сомнительно), то оставить высшую; 2) если продукт имеет две награды и высшая по максимальным настройкам - дать награду на 1 меньше высшей; 3) если имеет только одну награду - дать награду на 2 меньше полученной.

Типичная ситуация сейчас. На макс. настройках - Золото, на дефолтовых - бронза дай бог. Следуя этой схеме мы даем такому продукту одну Серебряную награду. Я правильно понял идею?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Viktor
2. Учитываем только дефотовые настройки, по ним награждаем, а результаты по максимальным даем бонусом.

Кому какой из вариантов ближе?

2

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Dmitriy K
1. Один комплект наград для обоих вариантов настроек. При этом каждый продукт может получить 2 медали одинакового или различного достоинства.

+1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik

Два комплекта. Показать возможности отдельно взятого модуля (при том, что это комплекс и модуль второстепенный) как в базе, так и возможности вообще, т.е. в максе.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.

2 комплекта без усреднения. И уточнить название теста. "Тест фаерволов" - вряд ли с методологией стыкуется.

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?
×