Сравнение скорости реагирования вирлабов - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
alamor

Сравнение скорости реагирования вирлабов

Recommended Posts

alamor

Идея теста навеяна этой темой. Хочется предложить тест на скорость добавлением вирлабом детекта и заодно если это возможно в рамках же этого теста проверить скорость добавления лечения. Так же при тестирование обязательно отдельным пунктом отмечать уведомляет ли вирлаб о добавление детекта. Уверен, что у АМ уже есть опыт проведения подобных тестов, но листать целиком раздел поленился и нашёл пока только тему: Сравнение скорости реагирования вирлабов на новые угрозы.

В моём представления для проведения теста нужно:

1) Взять обычные win32 зловреды (либо сбивается детект с уже существующих вирусов, либо создаются тестовые вирусы).

2) Рассылаются всем вендорам только по почте (если у этого вендера нет эмейла для отправки сэмплов, то через форму загрузки на сайте).

3) Добавление детекта и его отсутствие проверяется сервисом VirusTotal и локально установленными антивирусами (на случай если на VT не обновлены базы или сигнатурный детект ещё не добавили, но файл начинает подозреваться данными из облака).

Проверять наличие детекта предлагаю прямо перед отправкой вендорам, через 1, 3, 6, 12, 24 часа после отправки сэмпла.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Идея теста хорошая, но стоит сразу оговориться, что правильнее говорить не о скорости реагирования вирлама, а о скорости реакции на новые угрозы. Ведь в большинстве случаев детект может добавляться автоматически без вовлечения кого-то из специалистов вирлаба. Т.е. чтобы детект был добавлен совсем не обязательно специально об этом писать в вирлаб и прикладывать к письму сампл. Они могут сами его найти и добавить, зачастую даже быстрее, чем получат письмо.

Основная проблема теста - где взять абсолютно новые зловреды, которые ни кем еще не детектятся?

Можно от этого жесткого требования отступить и искать новые зловреды для конкретного антивируса. Но в этом случае будет не понятно, добавление детекта - это реакция на обращение или это реакция на что-то другое? Например, детект может быть сворован у кого-то из других антивирусов и его добавление может быть никак не связано с обращением в вирлаб.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
_Stout
Идея теста хорошая, но стоит сразу оговориться, что правильнее говорить не о скорости реагирования вирлама, а о скорости реакции на новые угрозы. Ведь в большинстве случаев детект может добавляться автоматически без вовлечения кого-то из специалистов вирлаба. Т.е. чтобы детект был добавлен совсем не обязательно специально об этом писать в вирлаб и прикладывать к письму сампл. Они могут сами его найти и добавить, зачастую даже быстрее, чем получат письмо.

Основная проблема теста - где взять абсолютно новые зловреды, которые ни кем еще не детектятся?

Можно от этого жесткого требования отступить и искать новые зловреды для конкретного антивируса. Но в этом случае будет не понятно, добавление детекта - это реакция на обращение или это реакция на что-то другое? Например, детект может быть сворован у кого-то из других антивирусов и его добавление может быть никак не связано с обращением в вирлаб.

Лет 13 назад вирмейкеры проводили подобны тест. Написали новый довольно сложный полиморф и разослали в вирлабы. Из половины пришел ответ, что это не вирус :-) Половина добавила с разной скоростью. Результат был описан вроде как в журнале 29А

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович
Лет 13 назад вирмейкеры проводили подобны тест.

"Однако за время пути собачка могла подрасти." :) То, что было 13 лет назад, сейчас уже поросло мхом. Да и вряд ли АМ будет писать вредоносный код, это несколько вне рамок текущего законодательства РФ.

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

А что если взять известного трояна. Сбить детект при помощи изменения пары байт или перепаковать, а затем разослать? Для большинства это собьет детект и троян будет как бы новый :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
DrGolova

> Сбить детект при помощи изменения пары байт или перепаковать, а затем разослать?

Тогда файл:

1) Либо быстро будет обработан роботом, который найдет похожие сэмплы в коллекции

2) Либо отправится в /dev/null дальний конец очереди обработки. Потому что облако заявит, что такой файл существует в единственном экземпляре, и у клиентов никогда не встречался (это скорее всего бинарный мусор).

В любом случае до живого аналитика такой перепаковыш скорее всего не дойдет, пока у него не поднимется приоритет тем или иным образом (появится у пользователей, повторно придет из других важных источников, и т.д.).

Т.е. таким образом будет тестироваться агрессивность робота, а не наличие/работа вирлаба :-)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
_Stout
"Однако за время пути собачка могла подрасти." :) То, что было 13 лет назад, сейчас уже поросло мхом. Да и вряд ли АМ будет писать вредоносный код, это несколько вне рамок текущего законодательства РФ.

Ну, Илья, я не говорил про писать :-) Есть же и другие варианты, за примерами из жизни журналистов ходить далеко не придется

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович

Лично я полагаю, что стоит последить за малварьными линками и сайтами, там вредоносы постоянно обновляются. Засечь время T0, когда с веба начнут раздавать новую модификацию бинарника и затем отслеживать (видимо, через VirusTotal?) время, за которое каждый вирлаб накатит детект. Никакого более релевантного способа не вижу, честно говоря.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

А ничего что 99.9% файлов вендоры получают не от юзеров по почте, а из других источников ?

Таким образом предлагаемый тест не имеет ничего общего с "скоростью реагирования вирлабов" на угрозы.

Вариант Рабиновича и то более релевантен, хотя насколько глупо проверять наличие детекта по вирустоталу - уже сказано и доказано миллион раз.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
alamor
Засечь время T0, когда с веба начнут раздавать новую модификацию бинарника и затем отслеживать (видимо, через VirusTotal?) время, за которое каждый вирлаб накатит детект.
время публикации ссылки не равно времени рассылки по вирлабам.
А ничего что 99.9% файлов вендоры получают не от юзеров по почте, а из других источников ?

A. а что предлагаете вы ? Где в противном случае гарантия, что это сэмпл не был отослал в какой-то вирлаб как раз этим другим каналом ? Имхо в другом случае никак нельзя гарантировать, что изначально приоритет обработки у всех будет одинаковый. Ещё раз напомню, что в таких условиях будут все вирлабы и уверен, что это не помешает некоторым оперативно отреагировать.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович
хотя насколько глупо проверять наличие детекта по вирустоталу - уже сказано и доказано миллион раз.

Либо VT, либо поднимать аналог VT с использованием сканеров в режиме запуска с параметрами (то есть, VT, но самодельный).

время публикации ссылки не равно времени рассылки по вирлабам.

Время публикации можно принять равным времени начала инфицирования пользовательских машин именно данным образцом. А вот время реагирования вирлаба и есть тот параметр, который необходимо замерить. А засекать именно время реагирования вирлаба на присланный или снятый с машины-обманки семпл- ну, пользователю это до лампочки, ему интересно время существования "окна заражения".

  • Upvote 5

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

А потом вам вендоры скажут:

- а плевать, что мы файл долго детектили сигнатурами, зато у нас сайт с которого вы его взяли - давно забанен был

- а плевать, что мы файл долго детектили сигнатурами, зато у нас эксплоит через который он ставился - давно детектится

- а плевать, что мы файл долго детектили сигнатурами, зато у нас он поведенческим блокиратором отсекался после запуска

- а плевать, что мы файл долго детектили сигнатурами, зато у нас n...n100

ну вы поняли, да.

Таким образом вам придется взять 20 машин, с 20 разными антивирусами, успешно одновременно заразиться на каждой из них (прям вот заразиться!) и потом сидеть и ждать - кто вас первый вылечит. Откинув конечно тех, кто заражения не допустил.

Ой, что-то это мне напоминает...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Valery Ledovskoy
Ой, что-то это мне напоминает...

Dr.Web, который французские хакеры так и не смогли взломать за 1 час? :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
priv8v

Товарищ А. предложил очень правильный тест :) Который на самом деле покажет у кого из ав-комплексов какие модули реально работают:)

Только выборку зловредных ссылок надо побольше, штук 20, а собрать 20 разных рабочих ссылок на которых лежат живые (а не пятилетней давности) связки и успеть пока они не сдохли провести тестирование 10 антивирусов - офигеть какая нетривиальная задача :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович
Таким образом вам придется взять 20 машин, с 20 разными антивирусами, успешно одновременно заразиться на каждой из них (прям вот заразиться!) и потом сидеть и ждать - кто вас первый вылечит.

Вспоминая процент успешности лечения некоторых форм сложных заражений, совершенно не факт, что даже с выпущенной сигнатурой средство защиты сможет избавить тестовую систему от паразита. Да, собственно, такая задача и не стоит- нам задано измерение именно средней скорости реагирования вирлаба от начала распространения вредоносного бинарника до момента выпуска на него сигнатуры.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
strat

Не нужен такой тест, полезности ноль. Это как тестировать скорость доставки бензина на АЗС, когда меня интересует только одно - заправиться, а за сколько времени бензин доставляют на саму АЗС меня не волнует.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
alamor
Товарищ А. предложил очень правильный тест Который на самом деле покажет у кого из ав-комплексов какие модули реально работают

тогда это будет тест именно модулей антивирусов, а не скорости реакции на новые угрозы.

Не нужен такой тест, полезности ноль. Это как тестировать скорость доставки бензина на АЗС, когда меня интересует только одно - заправиться, а за сколько времени бензин доставляют на саму АЗС меня не волнует.

Если у вы всегда уверены, что на каждой АЗС есть бензин и вы всегда можете приехать и без проблем на любой заправиться, то конечно вас это не интересует. А представим, что у вас в городе кончился бензин, и начали завозить его только сегодня. Тогда вас будет интересовать на какую станцию его завезут уже сегодня, а на какой можно будет заправиться только через неделю, а то вообще месяц. А вообще сравнивание новых угроз с продуктом, который уже существует (бензином) не корректно, правильней сравнивать с продуктом, который только появился .

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Valery Ledovskoy
тогда это будет тест именно модулей антивирусов, а не скорости реакции на новые угрозы.

Реакция может быть разной. Реакция может быть в виде занесения записи в вирусную базу. Или доработкой HIPS. Или веб-монитором по URL. И множеством других способов. Почему в сегодняшних реалиях важно выделять именно записи в вирусной базе, когда цель - недопустить заражение или вылечить в случае заражения - непонятно. Т.е. в чём ценность сферичности коня данного теста? :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Таким образом вам придется взять 20 машин, с 20 разными антивирусами, успешно одновременно заразиться на каждой из них (прям вот заразиться!) и потом сидеть и ждать - кто вас первый вылечит. Откинув конечно тех, кто заражения не допустил.

Ой, что-то это мне напоминает...

Получается динамический тест да еще и с тестом на лечение в придачу. Практически неподъемно такое сделать :(

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
alamor

Valery Ledovskoy реакция может быть разной, но как я понимаю если вирлаб (не важно человек или робот сортировщик) признали файл вредоносным, то детект на него должен быть добавлен, а если угроза популярна то данные о ней будут занесены в облако ещё до выпуска баз. Насчёт доработки HIPS сомневаюсь, что кто-то из-за одного сэмпла будет его дорабатывать, его доработка будет реакцией на сумму угроз, которые присылались до этого и никак не будет зависеть от этого теста.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
priv8v
Получается динамический тест да еще и с тестом на лечение в придачу. Практически неподъемно такое сделать

а если без лечения. просто динамический. когда ждать можно? :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Alex_Goodwin
Либо отправится в /dev/null дальний конец очереди обработки. Потому что облако заявит, что такой файл существует в единственном экземпляре, и у клиентов никогда не встречался (это скорее всего бинарный мусор).

В любом случае до живого аналитика такой перепаковыш скорее всего не дойдет, пока у него не поднимется приоритет тем или иным образом (появится у пользователей, повторно придет из других важных источников, и т.д.).

Т.е. таким образом будет тестироваться агрессивность робота, а не наличие/работа вирлаба :-)

Т.е. презюмируется, что современные АВ продукты защищают только от массовых угроз, при таргетированных атаках (единичных) рассылка сэмплов вендорам бессмысленна?

Надо брать сэмплы, которые очевидно вредоносны - например деструктивные трояны, те что форматируют диски, например. Или шифровальщиков. Кстати, еще локеры.

Сбивать детекты, именно статические, без запусков сэмплов, и рассылать по вирлабам тестируемых продуктов. Один тестер - один АВ. Тогда и проблема VT отпадет - каждый тестер отследит реакцию своего продукта.

А у кого робота не хватило, или аналитиков, тот и проиграл в скорости.

Факультативно можно будет показать реакцию на запуск.

Тест нужен и интересен. Как показал, например, тест активного заражения, не все вирлабы одинаково полезны - некоторым шлешь, шлешь, а они не добавляют. Или напишут, что файл чист, или просто не отвечают. А кто-то добавляет за час.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович
а если без лечения. просто динамический. когда ждать можно?

Нескоро. К сожалению...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
vegas
Как показал, например, тест активного заражения, не все вирлабы одинаково полезны - некоторым шлешь, шлешь, а они не добавляют. Или напишут, что файл чист, или просто не отвечают. А кто-то добавляет за час.

Согласен целиком и полностью. Вот только заставит ли этот тест вендоров как-то отреагировать? Реструктуризация работы, дополнительные затраты...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Надо брать сэмплы, которые очевидно вредоносны - например деструктивные трояны, те что форматируют диски, например. Или шифровальщиков. Кстати, еще локеры.

Сбивать детекты, именно статические, без запусков сэмплов, и рассылать по вирлабам тестируемых продуктов. Один тестер - один АВ. Тогда и проблема VT отпадет - каждый тестер отследит реакцию своего продукта.

А у кого робота не хватило, или аналитиков, тот и проиграл в скорости.

Допустим. Но что такой тест покажет? В чем его ценность для пользователя?

Предположим, Нортон добавил детект через сутки, а Исет через 2 суток. Какой вывод мы сделаем?

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?
×