Тест быстродействия корпоративных антивирусов (результаты) - Страница 3 - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Сергей Ильин

Тест быстродействия корпоративных антивирусов (результаты)

Recommended Posts

A.

Ладно, зайдем с другой стороны.

Есть доказательства того, что облачные технологии в продуктах реально работали ? Обмен трафиком с серверами был зафиксирован ?

Это я к тому, что "Отключались как обновления антивирусных баз, так и обновления модулей программ." - ну мало ли чего :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
mvs

надо учесть если инет при тестировании был через прокси то это тоже могло вызывать задержки в синхронизации с серверами облачных баз.

ну и копирование по сети - что за сетевой ресурс это был? dfs или обычная шара и самое главное был ли на компьютере где находился сетевой ресурс установлен антивирус того же вендора?

у меня не было времени принять обсуждение в методологии тестировния, но чтобы приблизить к реальности тестов один из клиентов надо было сделать с серверной ОС и установленным на него антивирусом того же вендора из этой же линейки, поднять на нем DFS и проводить тесты на копирование коллекции файлов по сети (с сервера на клиент и наоборт).

по поводу 1С в реальных условиях в доверенный зоны вносятся сразу файлы баз данных 1С и файлы логов :

— маски *.md, *.dbf, *.cdx; 1Cv8*.1C? (1Cv8.1CD \ 1Cv8tmp.1CD \ 1Cv8.1CL \ 1Cv8tmp.1CL ; 1Cv8.pfl и 1Cv8.log.)

P.S. KES 8 почему то при отключении использования KSN все равно долбится в инет на эти самые сервера... и вообще если мягко сказать про KES то сыроват он получился.. хотя и задумки хорошие.. у себя на предприятии после проведенных тестов решили не переходить до выхода CF1.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kartavenko M.V.
Видишь ли, Илья.

Ситуация когда юзер запускает просто Ворд, а не открывает док-файл (что ведет к открытию Ворда) - мне кажется гораздо более редкой. Вот ты сам говоришь что Ворд по 50 раз в день запускаешь - это что ты имеешь в виду что 50 новых документов там создаешь или все таки открываешь его открывая _файлы_ ?

Соответственно, при старте просто приложения - работают одни проверки. При открытии документа - совсем другие. Вы же свалили это в кучу и вывели среднее по больнице.

Неужели непонятно, xnj например на этом графике, антивирусы при открытии файла тратят меньше времени на проверку, чем при открытии приложения без файла - именно потому что проверяются совсем разные вещи ?

а _как_ они проверются - это совсем отдельный вопрос. ага. о том как куча гавнопродуктов детектит в файлах уязвимость из Duqu - совсем недавно было показано....

Когда приложение запускается несколько раз, то в память подгружаются собственные модули, которые следующие запуски делают быстрее.

Например, если запустить Word несколько раз на машине без антивируса, то второй и последующие запуски будут происходить быстрее. Это видно и из отчета, и можно просто проверить у себя на компьютере. Во многом поэтому времена по открытию файлов меньше. Тут одновременно мы видим и оптимизацию запускаемой программы и замедления от антивируса (и вполне возможную минимизацию проверки только что запущенного и проверенного приложения).

Если бы мы оценивали абсолютные значения, то это было бы не верно. Но в данном случае используется относительная оценка для сравнительного тестирования. Поэтому это правильно.

Хотя соглашусь, что нужно выработать критерии разделения запусков программ на группы - офисные программы, браузеры, "большие" программы; возможно разделить по типам запуска.

Это мысли в копилку для следующего теста.

Ладно, зайдем с другой стороны.

Есть доказательства того, что облачные технологии в продуктах реально работали ? Обмен трафиком с серверами был зафиксирован ?

Это я к тому, что "Отключались как обновления антивирусных баз, так и обновления модулей программ." - ну мало ли чего :)

Облачные технологии работали. В процессе теста смотрели за трафиком, он был, но был достаточно маленьким. Визуально он увеличивался в процессе активных действий.

На "эталоне" (системе с установленным ПО для тестирования, но без антивирусов) трафик был равен 0.

Возможно правильно в следующих тестах фиксировать и величину трафика, чтобы было четко понятна работа/не работа облака.

надо учесть если инет при тестировании был через прокси то это тоже могло вызывать задержки в синхронизации с серверами облачных баз.

ну и копирование по сети - что за сетевой ресурс это был? dfs или обычная шара и самое главное был ли на компьютере где находился сетевой ресурс установлен антивирус того же вендора?

у меня не было времени принять обсуждение в методологии тестировния, но чтобы приблизить к реальности тестов один из клиентов надо было сделать с серверной ОС и установленным на него антивирусом того же вендора из этой же линейки, поднять на нем DFS и проводить тесты на копирование коллекции файлов по сети (с сервера на клиент и наоборт).

В методологии описано про сетевой ресурс. Была отдельная машина (в методологии это ПК №4) на которую устанавливался Апатч.

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Олег Гудилин
jet, собираем комментарии вендоров и экспертов. В общем дело нескольких дней

Приведу здесь комментарии наших специалистов, которые не были учтены. Возможно пригодится в дальнейшем.

1. В тесте On-access правильнее учитывать результаты повторного сканирования. Как правило, локальные файлы пользователя уже проверены антивирусом и их копирование не приводит к их повторной проверке. Если рассматривать различные методики независимого тестирования (AV-Test.org, Passmark), то на тесте Копирования файлов обычно проводят несколько итераций (от 5 до 7) и в качестве результата берут среднее.

Если рассчитать результаты с учетом повторных 4-х прогонов, то получим следующие результаты:

Dr.Web 38,33%

McAfee 26,25%

Symantec 35,26%

Kaspersky 22,80%

Eset 107,23%

Trend Micro 216,11%

Sophos 292,76%

AVG 330,96%

2. В тесте запуска приложений не совсем корректно выбирать шкалу по худшему результату. Так, если будет сильно отстающий продукт, все остальные продукты получат примерно равное количество балов, что не правильно.

Предлагается использовать фиксированную шкалу с шагом 0,5 (ощутимое для пользователя время) и количество балов рассчитывать относительно чистой системы. Чем меньше результат, тем выше итоговая позиция.

Если подсчитать балы по предложенной методике, то получим:

AVG 292,61

Dr.Web 310,24

Eset 14,54

Kaspersky 127,65

McAfee 40,80

Sophos 134,22

Symantec 133,26

Trend Micro 131,63

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Кирилл Керценбаум

Основная проблема теста подобного обсуждаемому сейчас в том, что, как я и пытался донести в своем комментарии, нельзя подходить как к замерам, так и их трактовке для корпоративных продуктов почти идентично тому что делается для продуктов для домашних пользователей. И вряд ли можно обвинить тут АМ в разработке и проведении некорректного теста, аналогов подобных исследований практически нет, поэтому и устоявшейся методологии не существует. Основная же идея, на которой я продолжаю настаивать, что для корпоративных продуктов не всегда, а точнее практически никогда замедление (но в разумных пределах) не должно влиять на критерии оценки качества, так как любая современная технология защиты требует солидного количества ресурсов, а подход к "убыстрению" корпоративных продуктов путем удаления из них ресурсоемких технологий и преподнесение этого как большое достижение, - является в корне ошибочным. Потому что как результат, надежность подобных продуктов в современных условиях в реальной среде, когда большая часть персонала большинства компаний мало что представляет о компьютерной безопасности, а персонал служб Информационной безопасности мал, если вообще наличествует

Резюмируя - что лучше - быстрое решето или чуть более медленный реальный барьер!? И основное что должно включаться в методику подобных тестов - что есть это самое "чуть более медленный"

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Резюмируя - что лучше - быстрое решето или чуть более медленный реальный барьер!?

Кирилл, дело в том, что назвать решетом кого-либо из участников теста как-то язык не поворачивается. Да, у некоторых просто технологически защита не такая мощная, но все же разница не на порядок. Таким образом, все же думаю правильнее оценивать всегда соотношение защита / затраченные ресурсы (т.е. быстродействие).

поднять на нем DFS и проводить тесты на копирование коллекции файлов по сети (с сервера на клиент и наоборт).

Мы это делали, копировали ради эксперимента файл с веб-сервера (ПК4) на рабочие станции. Измеряли замедление при этом относительно эталона. Все эти данные есть в полном отчете о тестировании.

у меня не было времени принять обсуждение в методологии тестировния, но чтобы приблизить к реальности тестов один из клиентов надо было сделать с серверной ОС и установленным на него антивирусом того же вендора из этой же линейки, поднять на нем DFS и проводить тесты на копирование коллекции файлов по сети (с сервера на клиент и наоборт).

Допустим. А что это нам покажет? Ну скопировали файлы по сети, записали цифры. Это цифры о чем будут говорить?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kartavenko M.V.
1. В тесте On-access правильнее учитывать результаты повторного сканирования. Как правило, локальные файлы пользователя уже проверены антивирусом и их копирование не приводит к их повторной проверке. Если рассматривать различные методики независимого тестирования (AV-Test.org, Passmark), то на тесте Копирования файлов обычно проводят несколько итераций (от 5 до 7) и в качестве результата берут среднее.

Если рассчитать результаты с учетом повторных 4-х прогонов, то получим следующие результаты:

Dr.Web 38,33%

McAfee 26,25%

Symantec 35,26%

Kaspersky 22,80%

Eset 107,23%

Trend Micro 216,11%

Sophos 292,76%

AVG 330,96%

Дискуссионный вопрос. Если делать 5 прогонов подряд мы что получим. Что у продуктов у которых нет оптимизации, время будет равно "5*время_первого_прогона", понятно с некоторыми небольшими вариациями.

А у продуктов с оптимизацией это будет равно "1*время_первого_прогона + 4*что_то_близкое_к_чистой_системе". И в чем счастье? Если сделать 10 или 20 прогонов, то у продуктов с оптимизацией время будет стремиться к времени чистой системы. Т.е. увеличением количества итераций мы будем манипулировать результатами. И именно это больше похоже на подгонку под заданный результат.

То как сделано в этом тесте позволяет разделить все логично на две части - время первого копирования и время последующих копирований.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
А у продуктов с оптимизацией это будет равно "1*время_первого_прогона + 4*что_то_близкое_к_чистой_системе". И в чем счастье? Если сделать 10 или 20 прогонов, то у продуктов с оптимизацией время будет стремиться к времени чистой системы.

Именно - ведь пользователь использует систему с антивирусом не 15 минут за всю жизнь, а месяцами. Поэтому при таком раскладе - продукты с оптимизацией и дают максимальный эффект. Чем больше итераций - тем больше к реальности.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Именно - ведь пользователь использует систему с антивирусом не 15 минут за всю жизнь, а месяцами. Поэтому при таком раскладе - продукты с оптимизацией и дают максимальный эффект. Чем больше итераций - тем больше к реальности.

Все было бы хорошо, если бы не технологические особенности этих самых оптимизаций. После обновления баз антивируса все будет пересканировано в случае iChecker и его аналогов. Чтобы этого не было, должно пройти дофига времени (накопленная репутация), так было в 7-ке, как в текущих версиях работает, я не проверял. Как часто у нас обновляются базы сейчас? Минимум раз в 30 минут, правильно? Вот и получается, что такие оптимизации не дают ожидаемого эффекта на практике.

Вот если бы в тесте не отключать обновление и производить копирования через N часов, вот тогда было бы что-то более близкое к реальность. Кстати это вариант.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kartavenko M.V.
Именно - ведь пользователь использует систему с антивирусом не 15 минут за всю жизнь, а месяцами. Поэтому при таком раскладе - продукты с оптимизацией и дают максимальный эффект. Чем больше итераций - тем больше к реальности.

Давайте подискутируем.

По сути вопрос "как измерять?" должен опираться на другой вопрос - "какие типичные действия совершает пользователь?". Если мы говорим про копирование - то есть два крайних варианта:

1. Пользователь постоянно копирует с раздела на раздел один и тот же набор файлов. В этом случае наибольшее значение приобретает оптимизация. И ее наличие будет решающим фактором для скорости копирования.

2. Пользователь каждый раз копирует разные файлы. В этом случае оптимизация для него не важна.

Понятно, что в реальности это некий смешанный вариант. Но каковы проценты каждой ситуации в общей деятельности? Тут можно либо собрать экспертное мнение, либо провести большое экспериментальное исследование. Если одна из крайностей будет преобладать - то берем соответствующий метод отчета. Если 50/50 - то либо смешанная система, либо обработка двумя способами с соответствующими комментариями. Провести такое исследование посильно, если эта тема важна.

В заключении. Существующая методика измерения и обсчета по сути предоставляет информацию по обоим описанным вариантам. Значение первого прогона указывает на сканирование новых данных, а значения оптимизации показывают что часть продуктов будет минимально замедлять повторное сканирование. 3, 4,... n-ое измерение будут не сильно отличаться от 2-го измерения. Хотя ради интереса в следующий раз как минимум стоит провести 3, 4 и 5 прогон.

Я вот так рассуждаю.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kapral
По сути вопрос "как измерять?" должен опираться на другой вопрос - "какие типичные действия совершает пользователь?". Если мы говорим про копирование - то есть два крайних варианта:

1. Пользователь постоянно копирует с раздела на раздел один и тот же набор файлов. В этом случае наибольшее значение приобретает оптимизация.

Выгнать юзера и взять другого, который будет делать что-то полезное :rolleyes:

2. Пользователь каждый раз копирует разные файлы. В этом случае оптимизация для него не важна.

Может у меня юзеры какие то неправильные

Но утром они запускают какой то рабочий инструмент (1С, браузер, Ворд, Эксель) и выключают перед уходом домой

Ну бывают 2-4 программы

Кроме того, как часто запускают - надо смотреть и какой процент это делает

  • Upvote 10

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Но утром они запускают какой то рабочий инструмент (1С, браузер, Ворд, Эксель) и выключают перед уходом домой

Какой-то один это браузеров с домашней страницей vkontanke.ru или facebook.com? :)

Конечно я не показательный юзер может быть, но у меня всегда открыто не менее 5 приложений и в день открывается десятки доков.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kapral

Сергей Ильин, конечно есть и такие пользователи, которые часто и много запускают различного, софта

Но большая часть корпоративных в основном (сужу исключительно по своей конторе) - работают в режиме 2-3 программы и целый день

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.

В общем-то, опять возвращаемся к методологии - надо ее публиковать ДО начала теста, а не за 2 недели до публикации.

А перед следующим тестом - еще и задуматься: сколько единиц админов в конторах с каким парком опрошено было?

Например, мы недавно проводили исследование на небольшой выборке ИТ-шников с парком 50-250 ПК в подчинении - так основное пожелание к производительности: чтобы система не вставала колом во время проверки на лету чего-то, загружаемого из Сети, и чтобы проверка по расписанию была после конца рабочего дня и вырубала ПК по окончанию.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kapral

Виталий Я. ,

выборке ИТ-шников с парком 50-250 ПК в подчинении
Мой случай ;)
так основное пожелание к производительности

Я наверно не типичный админ

Ни один из перечисленный случаев я даже не рассматриваю ;)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Виталий Я.
Я наверно не типичный админ

Ни один из перечисленный случаев я даже не рассматриваю

Ну, существующие клиенты гораздо более тонкие требования выдвигают. Но эти из разряда потенциальных были :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Если заниматься дальнейшим анализом результатов теста, то что вы думаете об интегральной оценке?

Посмотрев на распределение наград между вендорами по двум номинациям, можно сделать вывод, что золотая середина - это Eset, McAfee и Symantec. Тот же вывод напрашивается если посмотреть внимательно все результаты теста и попытаться их обобщить. К этой тройке можно было бы добавить Dr.Web, но торможение старта офисных программ его как-то подкосило,сильно смазывает впечатление.

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?
×