Trojan.Stuxnet затмил блокировщиков. Жаркий вирусный июль 2010 года - Современные угрозы и защита от них - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Trojan.Stuxnet затмил блокировщиков. Жаркий вирусный июль 2010 года

Recommended Posts

AM_Bot

3 августа 2010 года

Июль 2010 года ознаменовался не только экстремальной жарой, но и появлением и широким распространением троянцев Trojan.Stuxnet. Эти вредоносные программы используют альтернативный способ запуска со съемных носителей, а также применяют украденные цифровые подписи известных производителей ПО. Использование буткит-технологий становится нормой для вредоносных программ. В то же время блокировщики Windows, столкнувшись с противодействием, сократили темпы своего распространения, и сегодня интернет-мошенники пытаются найти альтернативу платным СМС-сообщениям.

Trojan.Stuxnet нашел «дыру» в Windows и проникает через ярлыки

Июльской «новинкой» летнего сезона, заставившей антивирусную индустрию в который раз серьезно мобилизовать свои ресурсы, стала вредоносная программа нового типа, которая по классификации Dr.Web получила наименование Trojan.Stuxnet.1. Ее распространение оказалось напрямую связано с ранее неизвестной уязвимостью операционной системы Windows. Этот троянец принес с собой несколько новинок в области обхода защитных механизмов Microsoft и уже успел продемонстрировать всю серьезность своих намерений — одним из первых зафиксированных применений Trojan.Stuxnet.1 стал промышленный шпионаж.

Троянец устанавливает в систему два драйвера, один из которых является драйвером-фильтром файловой системы, скрывающим наличие компонентов вредоносной программы на съемном носителе. Второй драйвер используется для внедрения зашифрованной динамической библиотеки в системные процессы и специализированное ПО для выполнения основной задачи.

Авторы нового троянца преподнесли пользователям сразу несколько неприятных сюрпризов. Во-первых, уже упомянутая эксплуатация уязвимости Windows: вредоносная программа использует «слабое звено» в алгоритме обработки содержимого ярлыков. Следует отметить, что корпорация Microsoft оперативно отреагировала на обнаружение этой уязвимости. По информации, опубликованной разработчиком ОС Windows, ей подвержены как 32-битные, так и 64-битные версии, начиная с Windows XP и заканчивая Windows 7 и Windows Server 2008 R2. Злоумышленники могут использовать эту «брешь» и для удаленного запуска вредоносных программ. Кроме того, опасный код может интегрироваться в документы некоторых типов, предполагающих наличие в них встроенных ярлыков, и распространяться посредством эксплуатации обнаруженной уязвимости.

2 августа 2010 года компания Microsoft выпустила критический патч для всех подверженных уязвимости версий Windows. Для тех систем, в которых настроено автоматическое обновление, патч установится автоматически, и для его применения потребуется перезагрузка компьютера.

«Сюрпризы» от авторов Trojan.Stuxnet на этом не закончились. Драйверы, которые троянец устанавливает в систему, снабжены цифровыми подписями, украденными у производителей легального программного обеспечения. В июле стало известно об использовании подписей, принадлежащих таким компаниям, как Realtek Semiconductor Corp. и JMicron Technology Corp. Злоумышленники используют подпись для «тихой» установки в целевую систему.

Стоит заметить, что, кроме драйверов, которые подписываются для незаметной установки, подписан также и вредоносной файл, запускающийся с помощью эксплойта уязвимости Windows Shell со съемных носителей. Но данная подпись практически сразу после первой же активизации троянца перестает действовать: встроенный счетчик заражений постоянно модифицирует исполняемый файл, в результате чего подпись приходит в негодность.

У Trojan.Stuxnet.1 довольно быстро появились многочисленные последователи, использующие указанную уязвимость Windows. Все подобные ярлыки определяются Dr.Web как Exploit.Cpllnk. Всего за несколько дней вредоносные программы, использующие для своего запуска такие ярлыки, возглавили Топ-20 вирусных программ, обнаруженных в июле на компьютерах пользователей, а Trojan.Stuxnet.1 успел оказаться на шестом месте этого списка.

В настоящее время идет массированное распространение вредоносных программ, эксплуатирующих обнаруженную уязвимость. Вероятно, оно продлится ещё некоторое время до установки только что выпущенного Microsoft патча на большинство систем. Отреагировали на появление новой угрозы и специалисты компании «Доктор Веб» — в вирусную базу были оперативно добавлены процедуры лечения зараженных троянцем систем.

Массовое использование буткитов

Буткиты — программы, модифицирующие загрузочный сектор диска — постепенно становятся привычным компонентом вредоносного ПО. Применение буткитов приводит к тому, что обычные средства анализа системы на наличие вредоносного кода не в состоянии детектировать объект комплексно. Не имея возможности отследить модификацию загрузочного сектора, они могут определить лишь те компоненты вредоносных программ, которые расположены на диске в виде обычных файлов. Таким образом, даже после лечения вирус снова окажется в системе, и так продолжится до тех пор, пока загрузочный сектор диска не будет возвращен к исходному состоянию.

Лишь немногие комплексные антивирусные средства способны выявить модификацию загрузочного сектора и полностью вылечить систему от буткита. В большинстве случаев разработчики антивирусов предлагают избавляться от этой проблемы с помощью специальных утилит. И здесь возникает сложность, которой и пользуются злоумышленники: пользователь далеко не всегда своевременно начинает искать альтернативные пути решения проблемы, поскольку не в состоянии понять, что его антивирус просто «не видит» факта модификации загрузочного сектора системного диска.

Одним из буктитов, беспокоившим пользователей в июле, стал уже известный Trojan.Hashish. Проблема заражения им в прошлом месяце была актуальна в Европе. Действия вредоносной программы приводили к самопроизвольному открытию окон Internet Explorer, в которых отображалась реклама. Причем данные окна открывались даже в том случае, если использовался один из альтернативных браузеров. Другим результатом работы Trojan.Hashish стало периодическое воспроизведение стандартного системного звука, соответствующего запуску программы, если таковой настроен в Windows.

Блокировщики отступают

В июле эпидемия блокировщиков пошла на спад — сервер статистики Dr.Web зафиксировал 280 000 детектов против 420 000 в июне. Во многом это связано с успешными действиями, которые совместно с пользователями предпринимают и антивирусные компании, в частности «Доктор Веб». Так, из-за усиленного противодействия СМС-мошенникам авторы блокировщиков вынуждены в очередной раз задействовать другие схемы монетизации доходов. Они используют новые электронные платежные системы и даже начинают предлагать пользователям несколько вариантов передачи денег за разблокировку на выбор.

Среди всех обращений по поводу блокировщиков существенно возросла доля запросов, связанных с блокировкой популярных сайтов, — социальных сетей, бесплатных почтовых сервисов, поисковых систем. К концу июля количество обращений по поводу таких блокировщиков превысило обращения о блокировке рабочего стола Windows.

В дальнейшем можно ожидать постепенного снижения распространения блокировщиков. Это связано и со значительно более низкой эффективностью схем оплаты без использования СМС, и с повышенным вниманием к проблеме со стороны правоохранительных органов. Уверенно растет и число пользователей, владеющих информацией об альтернативных методах разблокировки компьютеров, не подразумевающих передачу денег злоумышленникам.

Другие вредоносные программы июля

Продолжилось массированное распространение через электронную почту различных модификаций Trojan.Oficla. Также в почтовом трафике по-прежнему заметны сообщения с прикрепленными к ним HTML-файлами (JS.Redirector). Эти сообщения перенаправляют пользователей на страницы с рекламой и вредоносные сайты. Отмечена повышенная активность полиморфных файловых вирусов семейства Win32.Sector. Dr.Web давно ориентирован на лечение систем от сложных полиморфных вирусов, в июле разработчики оптимизировали алгоритм детекта вредоносных программ этого типа. Европейских пользователей по-прежнему продолжают беспокоить банковские троянцы, вынуждающие вводить разовые TAN-коды (подробно мы рассказывали о них в июньском обзоре), а также новые варианты лжеантивирусов в старом визуальном обличье.

Подводя итоги, можно отметить, что июль не принес неразрешимых задач ни для разработчиков антивирусного ПО, ни для рядовых пользователей. Активность использования вредоносных ярлыков, определяющихся Dr.Web как Exploit.Cpllnk, должна уменьшиться в связи с оперативным выходом патча от Microsoft. Ввиду того, что буткиты становятся рядовым компонентом вредоносных программ, антивирусным вендорам рано или поздно придется включить работу с загрузочными секторами дисков в комплексные продукты, уходя от отдельных утилит. Блокировщики и их авторы своим поведением наглядно демонстрируют, что бороться с ними отнюдь не бесполезно: комплексные меры, предпринимаемые против них, действительно приносят результаты.

Вредоносные файлы, обнаруженные в июле в почтовом трафике

01.07.2010 00:00 — 01.08.2010 00:00

1

Trojan.Oficla.38

558788 (29,38%)

2

Trojan.MulDrop1.27707

239578 (12,60%)

3

Trojan.Oficla.zip

168193 (8,84%)

4

Trojan.Oficla.33

76344 (4,01%)

5

Trojan.Siggen1.33477

65827 (3,46%)

6

Win32.HLLW.Shadow.based

57468 (3,02%)

7

Trojan.DownLoad1.58681

54228 (2,85%)

8

Trojan.Botnetlog.zip

52785 (2,78%)

9

Trojan.Oficla.45

39496 (2,08%)

10

Trojan.Winlock.1651

33622 (1,77%)

11

Trojan.Inject.8960

26565 (1,40%)

12

JS.Redirector.64

2720 (1,19%)

13

Trojan.Inject.8798

22703 (1,19%)

14

Trojan.Packed.20425

19863 (1,04%)

15

Trojan.MulDrop1.39520

16794 (0,88%)

16

Trojan.Packed.20543

16105 (0,85%)

17

BackDoor.Qbot.20

13834 (0,73%)

18

JS.Redirector.68

13829 (0,73%)

19

Win32.HLLW.Kati

13021 (0,68%)

20

JS.Redirector.based.3

9533 (0,50%)

Всего проверено:

11 135 769 221

Инфицировано:

1 901 822 (0,02%)

Вредоносные файлы, обнаруженные в июле на компьютерах пользователей

01.07.2010 00:00 — 01.08.2010 00:00

1

Exploit.Cpllnk

485069 (5,94%)

2

Trojan.Siggen.29465

453671 (5,69%)

3

Trojan.AuxSpy.229

421063 (5,29%)

4

Win32.HLLP.PissOff.36864

256127 (3,21%)

5

Win32.HLLW.Gavir.ini

246137 (3,09%)

6

Trojan.Stuxnet.1

233726 (2,93%)

7

Win32.HLLW.Shadow.based

224531 (2,82%)

8

Trojan.DownLoad.32973

180925 (2,27%)

9

Win32.HLLW.Autoruner.5555

177170 (2,22%)

10

Trojan.PWS.Siggen.2674

170996 (2,15%)

11

ACAD.Pasdoc

152498 (1,91%)

12

Trojan.Winlock.472

142707 (1,79%)

13

VBS.Sifil

133643 (1,68%)

14

Trojan.Siggen1.40023

123169 (1,55%)

15

Win32.Sector.16

99146 (1,24%)

16

Trojan.MulDrop.55658

91117 (1,14%)

17

Trojan.Packed.20343

84027 (1,05%)

18

Win32.HLLW.Autoruner.based

77867 (0,98%)

19

BackDoor.IRC.Sdbot.4590

76312 (0,96%)

20

Trojan.DownLoad2.8448

73995 (0,93%)

Всего проверено:

61 372 607 281

Инфицировано:

7 966 770 (0,01%)

Источник

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Андрей-001

AM_Bot

Ссылки ведут в... никуда...

Вирусная библиотека Dr.Web

Не найдено ни одного документа, соответствующего Вашему запросу.

Рекомендации:

- Убедитесь, что все слова написаны без ошибок.

- Попробуйте использовать другие ключевые слова.

- Попробуйте использовать более популярные ключевые слова.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
K_Mikhail
AM_Bot

Ссылки ведут в... никуда...

Потому что имена записей не внесены в базу описаний.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Danilka
6

Trojan.Stuxnet.1

233726 (2,93%)

Ну молодцы.... Да...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Ну молодцы.... Да...

У них этим вердиктом детектятся lnk-файлы. Эксплоита, а не только от червя.

Так что цифры адекватны. Но я б детект все-таки переименовал, а то тупые журналисты устроят гавнопиар. И придется Ледовскому опять оправдываться.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Danilka
У них этим вердиктом детектятся lnk-файлы. Эксплоита, а не только от червя.

Так что цифры адекватны. Но я б детект все-таки переименовал, а то тупые журналисты устроят гавнопиар. И придется Ледовскому опять оправдываться.

Я для начала и смотрел нашу KSN статистику. А то по такому названию можно реально "повестись", что так массово заражение...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Я для начала и смотрел нашу KSN статистику.

откуда у тебя к ней доступ ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
K_Mikhail
У них этим вердиктом детектятся lnk-файлы. Эксплоита, а не только от червя.

Так что цифры адекватны. Но я б детект все-таки переименовал, а то тупые журналисты устроят гавнопиар. И придется Ледовскому опять оправдываться.

Поправка: LNK детектятся как Exploit.Cpllnk. Во всяком случае, так определяются наличествующие у меня эксплойтные LNK.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Поправка: LNK детектятся как Exploit.Cpllnk. Во всяком случае, так определяются наличествующие у меня эксплойтные LNK.

Поправка чего ? :)

Я своими глазами видел десятки lnk, которые веб детектил как Stuxnet. Но они не от него.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
K_Mikhail
Поправка чего ? :)

Того, что, действительно, LNK от именно "стухеса" изначально определялись как Trojan.Stuxnet.1, а после выхода записи Exploit.Cpllnk LNK стали определяться этой записью.

Я своими глазами видел десятки lnk, которые веб детектил как Stuxnet. Но они не от него.

Перепроверь детект на этих LNK на всякий случай, плз. Если будет детект как Stuxnet -- сообщи, плз, с выводом лога сканирования.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Того, что, действительно, LNK от именно "стухеса" изначально определялись как Trojan.Stuxnet.1, а после выхода записи Exploit.Cpllnk LNK стали определяться этой записью.

Совсем наоборот.

Изначально как Trojan.Stuxnet.1 определялись все подряд lnk-эксплоиты. Говорю то, что видел на вирустотале в середине июля.

Потом наверное что-то подкрутили, но в статистику уже попало.

Пруфы тут:

http://updates.drweb.com/

Искать по Exploit.Cpllnk, дата первого появления в базах у веба

- drwtoday.vdb (2010-07-29 21:26:36, MD5: 2766ec5636c0b63334dfe05b043c9a6e)

Или ты считаешь, что Стухнет и правда _настолько_ распространенн в России ? :) Всего лишь в два раза меньше, чем Exploit.Cpllnk ? :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
K_Mikhail
Совсем наоборот.

Изначально как Trojan.Stuxnet.1 определялись все подряд lnk-эксплоиты.

Я об этом же и говорю. :)

Говорю то, что видел на вирустотале в середине июля.

Потом наверное что-то подкрутили, но в статистику уже попало.

Тогда нормально, совпадает. Запись Exploit.Cpllnk появилась 29 июля, я как раз отослал недетектируемые LNK от какого-то авторанера. Можно даже на updates.drweb.com посмотреть.

Или ты считаешь, что Стухнет и правда _настолько_ распространенн в России ? :) Всего лишь в два раза меньше, чем Exploit.Cpllnk ? :)

Сам Стухнет нет, а Exploit.Cpllnk -- вполне себе. :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Danilka
откуда у тебя к ней доступ ?

По должностным обязанностям положено иметь к ней доступ. ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • Ego Dekker
      ESET Online Scanner 4.0.1  (Windows 10/11, 64-разрядная)
                                                                                  ●
              Руководство пользователя ESET Online Scanner 4  (PDF-файл)
    • 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?
×