Аутентификация по лицу при входе в Windows - Выбор домашних средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Сергей Ильин

Аутентификация по лицу при входе в Windows

Recommended Posts

Сергей Ильин

Недавно ознакомился с несколькими продуктами, которые позволяет заменить рутинный ввод пароля при входе в Windows на простую демонстрация свою лица в видео-камеру.

Плюсы очевидны:
1. Быстрее и удобнее - не нужно постоянно вводить пароль
2. Можно поставить длинный пароль

Минусы тоже очевидны:
1. Можно залогиниться при помощи фотографии жертвы
2. Если жертва не говорит пароль под пытками, то можно просто поднести веб-камеру к ее измученному лицу :)
3. Используется штатная парольная защита Windows, а ее можно достаточно быстро вскрыть.


Из более менее известных есть такие программы:

Rohos Face Logon (поставил на пробу себе на ноут)
http://www.rohos.ru/products/rohos-face-logon/ - плюсы: можно убрать окно распознавания при логине, что более секьюрно; запоминает все неудачные попытки логина

Luxand Blink!
http://www.lu-xand.com/blink/

KeyLemon
http://www.keylemon.com/product/ - плюсы: также запоминает попытки логина; есть защита в режиме реального времени (теряет лицо - лочит компьютер); есть уже попытка создать на его базе менеджер паролей (пока только некоторые сайты поддерживаются)

Расстроило в целом то, что ни у кого пока нет поддержки двухфакторной аутентификации, чтобы и по лицу и по паролю сразу нужно было аутентифицироваться. Ожидается это у Rohos, но там будет механизм специального пинкода.


Что думаете по поводу использования подобный утилит?

Есть ли смысл сращивать их с менеджерами паролей и встраивать в комбайны?

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Андрей-001
2. Если жертва не говорит пароль пол пытками, то можно просто поднесни веб-камеру к ее измученному лицу

Как-то ты сразу озвучил брутально-мафиозный подход к делу. ;)

А есть ли там возможность сделать аутентификацию по не простому стандартному лицу (как на паспорте), а при использовании особого жеста, мимики или их совокупности?

Ну как пример, угловой жест руки с пальцами на подбородке и вдоль щеки, или жест мыслителя или известный жест Ленина с подпёртым подбородком и двумя пальцами у виска. Их посложнее будет вопроизвести даже под пытками.

port089.jpg

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Sansero.ee

На нетбуке с 1.3мр камерой меня узнают 1 раз из 10... в лучшем случае(нужны идеальные условия: освещение положение etc...

Лучше усб-ключ для этих целей использовать...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Зайцев Олег

Я ставил опыты в этом направлении, в том числе с ПО идентификации по лицу - имхо пока все это фигня ... Дело в том, что:

1. у WEB камеры есть проблемы с распознанием живого лица и его трехмерности. Т.е. как указано выше, если я размещу фотографию лица владельца на правильном расстоянии от камеры, то опознание почти наверняка пройдет без проблем.

2. так как камера намертво встроена в крышку ноут/нетбука, или приделана к монитору, то возникает масса проблем, в частности:

- правильное расположение лица по отношению к камере;

- попадание в область действия камеры более одного лица;

- слишком сильная освещенность и/или падение света прямо в камеру (пример - сильный источник света за спиной оператора, например работа с ноутом в солнечный день);

- слишком слабая освещённость (а чувствительностью многие WEB камеры не блещут, и при плохой освещенности еще и шумы появляются);

- наличие в зоне лица теней от неправильного освещения (например, сильный свет сбоку)

- наличие в зоне лица оператора инородных предметов или частей тела :) (пример с Лениным выше, когда человек подпирает голову ... или более просто - оператор ковыряет пальцем в носу :) что-то держит в зубах, или например, говорит по телефону). Про высунутый язык или скорченную рожу я вообще молчу

- наличие-отсутствие косметики, всяких пирсингов, радикальное изменение прически, наличие/отсутствие очков, усов и бороды (а недельная щетина запросто приведет к ошибке опознания), головных уборов и т.п.

- значительные повреждения в области лица (например - любимая кошка вцепится оператору в рожу, потом если травмы залепить пластырем или намазать зеленкой, то система запросто потом его не узнает. Или например фингал под глазом :) А про то, как может разнести физиомордию после вырывания зуба я вообще молчу)

Поэтому в текущей реализации имхо это все не более чем забавная игрушка (например, хороший считыватель отпечатков пальцев куда надежнее и удобнее в качестве биометрии, или USB-токен), но тем не менее перспективы видны, например если:

- вести съемку в ИК лучах. Это не сильно сложнее WEB камеры и не очень дороже ее (матрица камеры чувствительна к ИК - но только обычно после нее в WEB-камерах ставят фильтр ИК лучей)... например, как известно, при правильной ИК подсветке у человека "светятся" глаза, равно как если выделять только ИК, то тогда можно не бояться паразитной засветки видимым светом

- сьемка тепловизором (организм поддерживает температуру изнутри, правильно подогреть фото сложно), но это отдельное устройство и очень-очень дорогое.

- съемка в терагерцовом диапазоне (тогда мы заснимем не лицо, а череп оператора - сравнивать будет куда проще и надежнее, а поделать - почти нереально). Но терагерцовые системы пока страшная экзотика, неясно, сколько они будут стоить и сколь безвредны для человека, и удастся ли в ближайшее время засунуть такой сканер в ноутбук

-3D сканер. Очень надежно, но технически сложно, так как наиболее простой сканер по сути является сканирующим лидаром - а это дорого ... есть более дешевые варианты, в которых сканирование идет лазером, а прием данных - WEB камерой. На выходе получим 3D модель лица

- 3D камера. А вот это имхо интересно, так как вполне доступно даже для нетбука, полезно само по себе для 3D видео и фото, и удорожит ноутбук не более чем на 700-1000 руб при текущем развитии техники. Для этого нужна либо одна 3D камера (т.е. по сути банальная WEB камера + призма в ее объективе, которая даст 2 картинки вместо одной - так работают камеры Panasonic), либо (что проще и надежнее) - попросту встроить в крышку ноута две WEB камеры с идентичными объективами, и разнести их на 7-10 см. В итоге получим аналог глаз человека - каждая из камер будет "видеть" объект съемки под разным углом, что позволит сформировать 3D картинку. И в такой ситуации мы уже можем легко отличить плоское фото от объемного лица, и при опознании лица по сути вести не сравнение изображений, и сравнение 3D моделей. Тогда повысится надежность методики...

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Danilka

ИМХО по отпечаткам пальцев лучше. У меня на ноуте от HP есть данный функционал. Удобен кстати. :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
А есть ли там возможность сделать аутентификацию по не простому стандартному лицу (как на паспорте), а при использовании особого жеста, мимики или их совокупности?

Ну как пример, угловой жест руки с пальцами на подбородке и вдоль щеки, или жест мыслителя или известный жест Ленина с подпёртым подбородком и двумя пальцами у виска. Их посложнее будет вопроизвести даже под пытками.

Не пробовал, но можно обучить программу, она будет думать, что это такое лицо ;)

На нетбуке с 1.3мр камерой меня узнают 1 раз из 10... в лучшем случае(нужны идеальные условия: освещение положение etc...

Лучше усб-ключ для этих целей использовать...

USB-ключ хорошо использовать как средство двухфакторной аутентификации. Можно конечно сделать флешку как ключ без ввода пароля, но имхо совсем не секьюрно будет.

1. у WEB камеры есть проблемы с распознанием живого лица и его трехмерности. Т.е. как указано выше, если я размещу фотографию лица владельца на правильном расстоянии от камеры, то опознание почти наверняка пройдет без проблем.

Олег, я согласен со всеми минусами и проблемами, которые ты изложил, но тут ИМХО вся суть в граничных условиях использования. Например, ноут может в 90% случаев использовать с хорошим освещением и нормальной камерой. Тогда распознование лица заменит рутинную операцию ввода пароля. А то, что там стоит такая софтина окружающие могут и не узнать (Rohos например прячет окно веб-камеры). А если к этом добавить тот самый USB-ключ, о котором писал Sansero.ee, то выйдет очень даже неплохая связка. Ну и в идеале шифрование еще навернуть :)

ИМХО по отпечаткам пальцев лучше. У меня на ноуте от HP есть данный функционал. Удобен кстати. smile.gif

Мало в каких ноутах есть :(

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Зайцев Олег
Олег, я согласен со всеми минусами и проблемами, которые ты изложил, но тут ИМХО вся суть в граничных условиях использования. Например, ноут может в 90% случаев использовать с хорошим освещением и нормальной камерой.

Не соглашусь - как раз в том-то и беда, что или освещение ненормальное, или экран повернут под таким углом, что лицо туда не попадает как надо, или еще что-то ... В итоге уверенное распознание получается примерно в 10-15% случаев, не лучше того

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Зайцев Олег
ИМХО по отпечаткам пальцев лучше. У меня на ноуте от HP есть данный функционал. Удобен кстати.

Но для этого нужен ноут с биометрическим считывателем для регистрации этих самых отпечатков. А создатели идентификации по фото обычно делают упор на следующее:

1. далеко не все ноутбуки и нетбуки оснащают биометрическими считывателями. Это отдельное устройство, занимающее место (что актуально например для мобильника или планшета), и стоящее отдельных денег. WEB камера напротив, является стандартом де-факто для ноутбуков и нетбуков, т.е. она уже есть

2. нет четкого стандарта на обмен с устройствами биометрии. Это приводит к тому, что для такого устройства биометрии нужны отдельные драйвера + хитрая программа, заточенная под поддержку такого устройства (HP прилагает такую в комплекте, другие производители - тоже). А обмен с WEB камерой тривиален и главное - стандартизирован, в итоге как максимум требуется выбор используемой камеры. Я например активно применяю камеры в разных изобретениях в области робототехники и медицины, могу сказать, что для включения WEB камеры и получения снимка с нее нужна программа на 10-15 строк кода. А это большой плюс - получается, что программа биометрии по лицу будет универсальна

3. Использование отпечатка пальца требует, чтобы он был приложен к сканеру (если сканер дорогой), или протянут вдоль сканера (если он дешевый/компактный) с правильной скоростью. Это позволяет производит идентификацию в заданный момент, но не постоянно в реальном времени. WEB камера стоит напротив оператора и в итоге работающая на фоне программа может вести идентификацию непрерывно. И если обнаружит, что скажем вместо законного юзера кто-то другой - просто заблокирует ПК. Это кстати круто и очень интересно в плане ИБ, так как типовой инцидент обычно, так и бывает - пошел сотрудник в буфет за булочкой, в соответствующее место по малой нужде или в курилку с сигаретой, ПК не блокировал - а за эти 5-10 минут его коллеги успели туда забраться и набезобразничать. В лучшем случае они порно посмотрят или музыку качнут, в худшем - переведут пару миллионов на свой счет в банке, или сопрут/посмотрят конфиденциальные документы. Вот тут плюс непрерывного процесса несомненный

4. так как это камера, то в случае инцидента ИБ мы получим фото нарушителя :) И будет, что ему предъявить ... это кстати тоже огромный плюс, так как зачастую один юзер спер/подсмотрел/получил пароль коллеги, набезобразил - начинается разборка - и оказывается, что легальный юзер в тот день вообще болел насморком и его не было в конторе ...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Danilka

Зайцев Олег

С этим согласен. Да.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
demkd
WEB камера стоит напротив оператора и в итоге работающая на фоне программа может вести идентификацию непрерывно. И если обнаружит, что скажем вместо законного юзера кто-то другой - просто заблокирует ПК.

Если конечно оператор озверевший от непрерывных тормозов, вызванных непрерывной (а и зачастую ошибочной) идентификацией, не совершит акт вандализма или совсем другой акт с местным админом прямо на его рабочем месте. :D

...Конечно все это обычные игрушки, текущий уровень выч. техники и технологий слишком далек от решения подобных задач с удовлетворительной (для реального применения) точностью.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Зайцев Олег
Если конечно оператор озверевший от непрерывных тормозов, вызванных непрерывной (а и зачастую ошибочной) идентификацией, не совершит акт вандализма или совсем другой акт с местным админом прямо на его рабочем месте.

Это не беда - это же WEB камера - небольшой плагин для тулзы авторизации, и в случае распознания нештаной ситуации на рабочем месте автозапись с автовыкладкой в ютуб :)

А если серьезно, то пока ошибки первого и второго рода в таких системах не доведут до нормальных величин, толку от них не будет. Хотя применение подобных систем вне ПК очень полезно - например, пересекает человек проходную, а камера фиксирует его и сравнивает с профилем. привязанным к пропуску. Если разко не похож - то сигнал охране... Там ошибка не так страшна и сильно качественное сравнение не требуется. Производители крутых охранных систем заявляют о поддержке таких фич, но качество их работы пока оставляет желать лучшего

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Observer

Флешка может быть часто потерять. Потерять флешка - потерять вход.

Windows 7 есть Биометрическая система - это быть стандарт.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Флешка может быть часто потерять. Потерять флешка - потерять вход.

Как правило есть штатные варианты восстановить контроль в таких случаях.

Это кстати круто и очень интересно в плане ИБ, так как типовой инцидент обычно, так и бывает - пошел сотрудник в буфет за булочкой, в соответствующее место по малой нужде или в курилку с сигаретой, ПК не блокировал - а за эти 5-10 минут его коллеги успели туда забраться и набезобразничать.

Мне тоже показалось это интересным. На самом деле ничто не мешает включать камеру каждый раз при входе в систему и вести журнал, это было бы интересно даже без привязки к задаче данного топика.

в случае инцидента ИБ мы получим фото нарушителя smile.gif И будет, что ему предъявить ... это кстати тоже огромный плюс

Да, было бы хорошее подспорье для судебных разбирательств. Есть лог, где зафиксирован конкретный человек.

Не соглашусь - как раз в том-то и беда, что или освещение ненормальное, или экран повернут под таким углом, что лицо туда не попадает как надо, или еще что-то ...

Потестировал сегодня вне дома - войти не смог :( Видимо освещение другое. Дома сразу же залогинился, даже не пришлось специально подстраиваться под камеру.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik
Да, было бы хорошее подспорье для судебных разбирательств. Есть лог, где зафиксирован конкретный человек.

Вспоминается история, когда дама включила удаленно вебку на своем макбуке и вора поймали. Здорово же. А ежели ПО будет само слать максимум данных на специальный сервер - для спец.органов?

отестировал сегодня вне дома - войти не смог sad.gif Видимо освещение другое.

В современных и не очень (уже в Motorola k3 был) телефонах есть датчик освещенности, который меняет яркость дисплея и включает/выключает подсветку кнопок в разных ситуациях. Думаю, подобный датчик нужен и в ноутах.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
singapur

имхо проще ввести пароль, чем плясать перед камерой, ожидая когда тебя "узнают"

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
xugack

Камере можно и фотку показать, а вот с пальце трудновато будет. Тут только палец нужно, его заменители не подойдут. А в принципе все можно сломать и открыть, поэтому лучше всего будет защита лицом, пальцем и паролем :D

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?
×