Team Cymru - Выбор домашних средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию

Recommended Posts

ktotama

http://www.team-cymru.org

Кто что думает о Malware Hash Registry отдельной программе и о плагине для Firefox?

Насколько совершенны эти штуки, с какими из известных антивирусных решений по эффективности могут быть близки по уровню? Кому проигрывают в чем, кроме очевидных отсутствия лечения, антируткита (?), эвристики, фаервола и самозащиты, черных списков адресов и пр. - с убедительными доводами?

Откуда у них вообще большая конкурентноспособная база хэшей малвари?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama

Они сами пишут, что у них миллионы хэшей.

Тут подробнее, у кого с ними сотрудничество, и кто использует их базу: http://www.securelist.com/ru/blog/32430/Ch...lya_virusologov

http://isc.sans.edu/diary.html?storyid=8236

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
We aggregate results of over 30 anti-virus engines, so we detect a far greater percentage of malware than a single, traditional anti-virus product.

Решил процитировать ключевую фразу с их сайта, раз наблюдается пока молчание, судя по некоторым иногда наблюдаемым явно тематически неравнодушным посетителям темы - робкое.

Однако в соседних ветках и форумах воздух по данной стезе периодически сотрясается, но Мелих с DACS технологией при некоторой доле популистских и слегка блефовых заявлений, но рациональным для большинства персональных пользователей зерном со своей идеей постепенно развивается. Никто из тех, чьи коммерческие интересы косвенно затрагиваются - на настоящий момент в судах от него так и не добился сатисфакции, так что, как комментирует часто кое-кто критику своей продукции, виня во всем в основном заказушные происки одного и почему-то именно того конкурента: "... - караван идет"!

Нравится кому-то или нет, но при "относительно грамотной" стратегии с обходом ошибок, с проработкой юридических тонкостей, "китайским путем" "юзания" несвоих идей или как-то еще.

И тот же Китай к примеру при всем при этом - член ВТО, и все противники его экономической политики давно почему-то смирились, и даже с удовольствием приобретают и пользуют его недорогие одежду и электронику/бытовую технику, и даже уже автомобили, далеко не всегда дочерних предприятий развитых стран.

И по поводу к примеру торрентов и сопутствующего им известного явления даже явные противники уже поняли, что борьба малоэффективна, и по собственным признаниям некоторых из них: надо учиться извлекать рациональное зерно.

Однако, все же надеюсь, что некоторые из "приближенных" к разным базам малвари все же опубликуют статистику детектов рассматриваемой программы.

Судя по далеко невчерашней новости в блоге с ресурса ЛК, в которой упоминается данный разработчик с его базой хэшей, и отсутствию какой бы то ни было критики явного потенциального конкурента, хоть и не с полноценным решением, напрашивается вывод о том, что все как минимум "не так уж и плохо". И сам факт публикации новости там, и тихое молчание там и текущее - подтверждают отнюдь не отсутствие интереса.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

А что тут обсуждать ?

Белые списки по хэшам - это ок, черные списки по хешам - детский сад.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
А что тут обсуждать ?

Белые списки по хэшам - это ок, черные списки по хешам - детский сад.

Одобрение белых списков по хэшам - тут Рабинович должен обрадоваться.

"Детский сад" бывает отстойный по своему уровню, а бывает и образцово-показательный. То есть и черные списки могут быть мизерные, а могут теоретически вмещать в себя все известные по вышеупомянутым 30 антивирусным движкам, и пополняться по мере же пополнения этих же 30.

Поэтому и нужна статистика детектов.

И все же открыт вопрос: откуда может быть "столько" открытых хэшей в черном списке, если это действительно так, или же все же "на том конце провода" просто к сигнализатору детектов подключены и перенастроены те самые обычные движки 30 фирм.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
И все же открыт вопрос: откуда может быть "столько" открытых хэшей в черном списке, если это действительно так, или же все же "на том конце провода" просто к сигнализатору детектов подключены и перенастроены те самые обычные движки 30 фирм.

"столько" - это сколько ? 40 млн ?

Ну среднее такое число, примерно соответствующее размеру вирусной коллекции средней антивирусной компании.

Не понимаю что именно вас тут смущает\интересует ? Откуда они у них или что ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
"столько" - это сколько ? 40 млн ?

Ну среднее такое число, примерно соответствующее размеру вирусной коллекции средней антивирусной компании.

Не понимаю что именно вас тут смущает\интересует ? Откуда они у них или что ?

Да, откуда столько - 40 млн или, не знаю, сколько миллионов хэшей малвари ИМЕННО у них?

Про 40 в статье сказано, что столько у SANS, причем в тексте мысль перескакивает смешано с "белой" на "черную" (хотя в тексте и есть разделение абзацами) и не совсем ясно, что 40 = всего или только белое или черное, и не факт, что в программе MHR база именно порядка 40 млн "черных" хэшей.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Да, откуда столько - 40 млн или, не знаю, сколько миллионов хэшей малвари именно у них?

Уточняю - у них, то есть у Team Cymru ? Я все равно не понимаю почему вы акцентируете вопрос именно на "них" ? вы про них ничего не знаете или что ?

P.S. Как вы думаете - сколько хешей есть, например, на вирустотале ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
Уточняю - у них, то есть у Team Cymru ? Я все равно не понимаю почему вы акцентируете вопрос именно на "них" ? вы про них ничего не знаете или что ?

P.S. Как вы думаете - сколько хешей есть, например, на вирустотале ?

Почему у организации в соответствующей сфере не особо на слуху - столько вдруг хэшей зловредов - либо они их у кого-то "взяли" каким-то путем, либо кто-то "дал", либо они умудряются в авторежиме дизасемблировать базы этих неких 30 компаний, либо тупо на их серверах стоят 30 движков этих компаний, а результат позже переинтерпретируется под интерфейс MHR, либо блефа немало, но хотелось бы достоверно знать, можно ли рассчитывать всерьез на "мнение" этой программы или нет.

Про P.S.: Когда-то ради интереса интересовался поисковым запросом Гугле, сколько им проиндексировно страниц на вирустотале - витали некие идеи практического применения этому. Но забросил эту идею - проиндексировано гораздо меньше, чем порядком хэшей ожидается от мнений всех антивирусных движков вирустотала. Соответственно, достоверной информацией о количестве хэшей черных/белых на вирустотале обладают только инсайдеры, и то только по числу проверенных файлов, а неизвестно, сколько файлов еще не проверено.

На сегодня из больших вирусных коллекций в интернете можно найти только базу тушек ЛК, но свежесть годовалой давности, весит 400 Гб - столько качать, чтобы проверить антивир муторно, и проблема места на локальном диске, и невольно подпадает под уголовную ответственность, если не сотрудник антивирусной индустрии - даже преследуя благие цели.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Почему у организации в соответствующей сфере не особо на слуху.

Давайте я вам так отвечу - Team Cymru является одним из наиболее профессиональных и серьезных групп в мире в области безопасности. Да, они не на слуху для широкой публики, но внутри индустрии они пользуются абсолютным авторитетом и принимают участие в расследовании самых сложных и громких инцидентов.

Больше рассказать не могу :) отмечу только, что это единственный мой контакт при общении с которым я всегда использую pgp :D

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama

Вопрос: при наличии пропатченной Windows и относительно хорошем фаерволе с включенной проактивной защитой, при загруженном в память мониторе этой HMR - какие из потенциальных угроз задетектит эта программа при браузинге в интернете, а чего не может задетектить?

От фишинга не спасет. Как насчет троянов, злонамеренных скриптов, руткитов итп?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Зайцев Олег
Почему у организации в соответствующей сфере не особо на слуху - столько вдруг хэшей зловредов - либо они их у кого-то "взяли" каким-то путем, либо кто-то "дал", либо они умудряются в авторежиме дизасемблировать базы этих неких 30 компаний, либо тупо на их серверах стоят 30 движков этих компаний, а результат позже переинтерпретируется под интерфейс MHR, либо блефа немало, но хотелось бы достоверно знать, можно ли рассчитывать всерьез на "мнение" этой программы или нет.

Не важно, сколько у них хешей и кто их им дал, важно другое:

1. Критически важно то, что сказал А. в посте #4 - база чистых по хешам файлов - это разумно, правильно и будет работать (именно так и работают все базы чистых где угодно - от бортовой базы AVZ и до огромных "облаков" антивирусных компаний). Логика поиска чистых по хешу основана на том, что если совпадение нашли - то файл гарантировано чистый (точнее "почти гарантировано" - дальше все зависит от стойкости хеш-функции). Если в файле изменить хотя-бы один бит, то хеш поменяется и файл не опознается как чистый, и это правильно, так как мы не знаем, что за собой повлекло это изменение ... мне встречались патченные малварью файлы, отличающиеся от чистых 1-2 битами). К малварям обнаружение по хешу почти неприменимо. Причина - положим, известна малварь X и извествен ее хеш. Но если ее перепаковать, обработать криптером, обфускатором, или даже дописать в хвост пару EXE файла пару пробелов, то хеш изменится. При этом если зловредописатель перекомпилирует свое творение, поменяв пару строчек, то ни от каком совпадении хешей даже и речи быть не может ... Кроме того, малварь может обладать функцией самомодификации (начиная от хранения каких-то настроек в хвосте EXE), что даст миллионы хешей для одного EXE

2. Сколько бы движков не применялось, получим результат как на VT: там часто ситуация такая, что 50% ядер сказали "зверь", 50% - чистый - и что в итоге делать ? Считать чистым, зверем, или стереть половину файла и сказать "вылечено" ? :) И чем больше ядер, тем больше будет фолсов и подобных "пограничных ситуаций", прибавим к этому "воровство сигнатур" (т.е. геометрическая прогрессия по принципу "X и Y детектят, и мы будем")

3. Часто зверь на ПК пользователя внедряется не сам по себе, так сказать в чистом виде, а в составе "бутерброда". Т.е. зловредописателем берется например инсталлятор чего-то полезного, или крек/кейген к некоей программе, и далее он "склеивается" с трояном (программ для этого существует туча). При запуске такого "бутерброда" троян тихо делает свое дело и ворует пароли, а параллельно запускается полезная программа и пользователь в итоге ни о чем не подозревает. В таком случае мы не будем видеть хеш трояна в чистом виде, а будем видеть хеш "бутерброда" и результативность будет нулевой.

От фишинга не спасет. Как насчет троянов, злонамеренных скриптов, руткитов итп?

В дополнение - скрипт очень легко подвергать офбускации (начная от разбавления его комментариями и примитивной шифровки тела скрипта). Дальше как о описано выше - эффективность поиска зловреда по хешу будет очень невысокой.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama

Зайцев Олег спасибо за развернутый ответ, в общем согласен.

Понимаю также, что сегодня некий сайт может быть не заражен, а завтра заражен.

Но та же компания Касперского к примеру обещает скорость реакции на угрозу до 40 секунд (на практике не имел возможности убедиться), а эти ребята Team Cymru, полагаю, не затягивают с обновлением списков, декларируя свои возможности, ссылаясь на 30 движков, полагаю и ЛК там.

Как насчет ситуации, что большинство посетителей сайтов все же не являются их первыми посетителями после создания сайта или его соответствующей модификации? При данных условиях какие риски пропустить какой детект с упомянутым набором софта? Есть зараженные сайты, на которых заражающая программа под каждое очередное заражение видоизменяется? Много таких сайтов встречали?

Так на какие из видов угроз не будет детекта с этой программой?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
sergey ulasen
Так на какие из видов угроз не будет детекта с этой программой?

WinMHR не более чем утилита для сравнения хэшей файлов с хэшами в облаке.

Какой такой защиты вы от нее ожидаете ? Это не более чем сканер по требованию, но только с одним облачным детектом вместо сигнатурного или комбинированного.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
WinMHR не более чем утилита для сравнения хэшей файлов с хэшами в облаке.

Какой такой защиты вы от нее ожидаете ? Это не более чем сканер по требованию, но только с одним облачным детектом вместо сигнатурного или комбинированного.

В режиме резидентного системного монитора процессов в памяти тоже работает. Об утилите конкретно - не о защите речь, а о детекте, то есть без защиты и без лечения. Для прочих целей можно использовать другие средства.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
sergey ulasen
В режиме резидентного системного монитора процессов в памяти тоже работает. Об утилите конкретно - не о защите речь, а о детекте, то есть без защиты и без лечения. Для прочих целей можно использовать другие средства.
Как насчет ситуации, что большинство посетителей сайтов все же не являются их первыми посетителями после создания сайта или его соответствующей модификации? При данных условиях какие риски пропустить какой детект с упомянутым набором софта? Есть зараженные сайты, на которых заражающая программа под каждое очередное заражение видоизменяется? Много таких сайтов встречали?

Так на какие из видов угроз не будет детекта с этой программой?

Еще раз. В этой программе есть:

- On-Access модуль ?

- Web Anti-Virus ?

- серьезная проверка памяти ?

- детектор сетевых атак ?

- etc.

Она хоть один драйвер дропает при инсталляции ?

Это ВСПОМОГАТЕЛЬНАЯ утилита для ПРОФЕССИОНАЛОВ, которая решает узкую задачу сверки хэша указанного файла с базой компании.

Все!

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama

sergey ulasen, зачем тогда, как выяснилось, нешарашкина организация делала проверку памяти с резидентным модулем? Программа проще пареной репы - ничего такого, чтобы именно для профессионалов - в ней нет.

Да, по идее проверка памяти неглубокая, он-аксесса нет и вэб-антивируса в полном его понимании, но любопытен процент детекта при браузинге по хэшам.

Ну а детектор атак есть и в фаерволе порядочном.

Программа как лайт решение возложенные функции выполняет, драйвер не дропает, зато совместима.

Вопрос по статистике возможных детектов с ее помощью на основе сегодняшних баз угроз открыт.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
sergey ulasen, зачем тогда, как выяснилось, нешарашкина организация делала проверку памяти с резидентным модулем? Программа проще пареной репы - ничего такого, чтобы именно для профессионалов - в ней нет.

ну вы фак о программе почитайте хоть. они делали утилиту, потом решили приделать к ней дополнительную фичу - плагин.

а так да - проще пареной репы, хеш файла передать на сервер и получить ответ. в идеале это работает именно из командной строки.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
ну вы фак о программе почитайте хоть. они делали утилиту, потом решили приделать к ней дополнительную фичу - плагин.

а так да - проще пареной репы, хеш файла передать на сервер и получить ответ. в идеале это работает именно из командной строки.

Вижу, что плагин отдельно идет - для Firefox самостоятельная вещь - для проверки загружаемых файлов. В факе нет того, о чем Вы говорите. Про командную строку не вижу - только один гуи и для сканирования, и для управления резидентной загрузкой в память.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Вижу, что плагин отдельно идет - для Firefox самостоятельная вещь - для проверки загружаемых файлов. В факе нет того, о чем Вы говорите. Про командную строку не вижу - только один гуи и для сканирования, и для управления резидентной загрузкой в память.

Я не понимаю где и что вы такое читаете, что не видите ?

http://www.team-cymru.org/Services/MHR/

An example use of the command-line arguments on a single malware hash query:

$ whois -h hash.cymru.com e1112134b6dcc8bed54e0e34d8ac272795e73d74

e1112134b6dcc8bed54e0e34d8ac272795e73d74 1221154281 53

и тд и тп

фак там же, ниже, в конце

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ktotama
Я не понимаю где и что вы такое читаете, что не видите ?

http://www.team-cymru.org/Services/MHR/

An example use of the command-line arguments on a single malware hash query:

$ whois -h hash.cymru.com e1112134b6dcc8bed54e0e34d8ac272795e73d74

e1112134b6dcc8bed54e0e34d8ac272795e73d74 1221154281 53

и тд и тп

фак там же, ниже, в конце

Я Вам про WinMHR (Windows приложение), и сначала Вас понял, что командная строка предполагается к нему или некоей отдельной программе, а Вы про Whois daemon сервер-сайт, с которым да можно формировать командно-аргументные запросы - по одному или кучей, и речь там не об ими (Team Cymru) некоей сделанной утилите под командную строку, а о netcat Unix для удобства работы с сервером.

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?
×