Тест HIPS-компонент антивирусов - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Сергей Ильин

Тест HIPS-компонент антивирусов

Recommended Posts

Сергей Ильин

Коллеги!

Есть еще одна креативная идея :-) Проактивные технологии не заканчиваются только эвристикой, как это не раз обсуждалось, поэтому было бы здорово сделать такой тест антивирусов, по результатам которого можно было бы сравнить возможности и эффективность работы HIPS-компонент (проактивных средст детектирования и предотвращения вторжений).

Например, многие постоянно хвалят Антивирус Касперского 6.0, мол их проактивная способна успешно детектировать почти 100% новых угроз, но о наличии у себя HIPS-компоненты заявляют почти все вендоры. Чтобы узнать, чьи технологии работают лучше, я и хочу сделать данный тест.

Если ли какие-то идеи на этот счет, может уже кто-то проводил подобное?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович

1. IDS к проактивным средствам относить нельзя ибо они основаны на сигнатурах :)

2. Почему только антивирусы? Как раз наоборот- логично сравнивать интегрированные технологии и отдельные продукты на эффективность и удобство использования!

3. Сразу скажу, что с выработкой методологии будут большие проблемы. Тут два пути:

а) Брать реальные зловреды в количестве Х штук и прогонять каждый на отдельной машине с отдельным HIPS (так делал Андреас Клементи).

б) Выработать набор тестов (типа как leak-tests для файеров) и работать уже с ними.

4. Ну и главное - время. По трудозатратам оно будет посложнее стандартных тестов на детект (типа, из коллекции в Х зловредов найдено Y, ура - продукт Z победил!). Отдельные машины под каждую HIPS, запуск зловредов руками, наблюдение фифектов фикции (ложняки на expert HIPS,к примеру)и прочие вещи.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
1. IDS к проактивным средствам относить нельзя ибо они основаны на сигнатурах

Но с другой стороны IDS может детектировать еще неизвестный вредоносный код или новую модификацию по поведению. HIPS же почти всегда относят к проактивным методам.

а) Брать реальные зловреды в количестве Х штук и прогонять каждый на отдельной машине с отдельным HIPS (так делал Андреас Клементи).

Что если взять актуальные на настоящий момент экспойты, выбрать их в соответствии с определенными критерями, например:

1. активность угрозы

2. опасность эксплойта

3. широта использования

4. Ну и главное - время. По трудозатратам оно будет посложнее стандартных тестов на детект (типа, из коллекции в Х зловредов найдено Y, ура - продукт Z победил!). Отдельные машины под каждую HIPS, запуск зловредов руками, наблюдение фифектов фикции (ложняки на expert HIPS,к примеру)и прочие вещи.

Согласен, нужно будет включитьв тест и некоторые специализированные продукты. По времени все равно такой тест будет менее трудоемкий, чем тот, который я делал по активному заражению.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Николай Головко

Коллега, IDS - не проактивная, а реактивная система... Отдельно следует решить, будете ли вы тестировать IPS-продукты или компоненты.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Коллега, IDS - не проактивная, а реактивная система... Отдельно следует решить, будете ли вы тестировать IPS-продукты или компоненты.

Я в заголовке темы написал IDS/IPS, так как часто грань между этими двумя вещами стирается, часто в описании продуктов так и пишут через слэшь. Если я что-то неверно написал, прошу меня поправить.

их кстати по типам еще масса Smile вы определитесь что вы хотите тестировать

Я лично веду речь о Host-based Intrusion Prevention System, которая IMHO относится к проактивным технологиям и встраивается в современные персональные антивирусные продукты.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Inkogn
...было бы здорово сделать такой тест антивирусов, по результатам которого можно было бы сравнить возможности и эффективность работы ...проактивных средст детектирования и предотвращения вторжений.

Да,будет чему удивляться,я думаю.Тестировать тем путём,каким заражаются,а как ещё?Для тестов против профи"писателей" нужны профитестеры + то,что им надо.Здесь можно поискать проведённые кем-то профитесты и добавить свои,которые все поймут.А прогонять почему нельзя на одной машине,если потом Image исходной ОС переписывать назад?Где взять каждой проге комп и параллельно сравнивать?

Сравнивать и оценивать так же надо,кем надо быть (домохозяйка(ин),инсталлирую Виндовс сам(а) со всеми настройками,...и т.д. или простопобалльная шкала),что бы высокий уровень защиты данной прогой смочь иметь,кроме оценок по другим пунктам.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
А прогонять почему нельзя на одной машине,если потом Image исходной ОС переписывать назад?Где взять каждой проге комп и параллельно сравнивать?

На вируальных машинах можно все это сделать, для каждого антивируса будет отдельная машина.

Сравнивать и оценивать так же надо,кем надо быть (домохозяйка(ин),инсталлирую Виндовс сам(а) со всеми настройками,...и т.д. или простопобалльная шкала),что бы высокий уровень защиты данной прогой смочь иметь,кроме оценок по другим пунктам.

Если после запуска эксплойта будет детектировано вредоносное поведение и выведен алерт, то антивирусу будет засчитываться плюс.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Ego1st
Если после запуска эксплойта будет детектировано вредоносное поведение и выведен алерт, то антивирусу будет засчитываться плюс.

а не нужен ли для этого сплоит мало известный? потому что какие-то действие могут и не IDS/IPS блокироваться..

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Николай Головко
Я в заголовке темы написал IDS/IPS, так как часто грань между этими двумя вещами стирается, часто в описании продуктов так и пишут через слэшь. Если я что-то неверно написал, прошу меня поправить.

http://www.webopedia.com/TERM/i/intrusion_...ion_system.html У нас принято понимать под IDS набор сигнатур брандмауэра, который он использует для определения сетевых атак. Проактивность здесь вообще не при чем. IPS также не всегда то же самое, что HIPS. Предлагаю говорить о тестировании HIPS-компонентов и продуктов.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
а не нужен ли для этого сплоит мало который неизвестен?

Будем брать свежие экспойты, незакрытые.

говорить о тестировании HIPS-компонентов и продуктов.

Согласен :-) С терминологией разобрались вроде.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

насчет свежих понятно, ну почему только не закрытые?

мне кажется достаточно тока свежих, т.к. даже если те же микрософты закрыли дырку, а продукт тестируемый сигнатуру в свою IDS компоненту так и не за сунул, то это аргумент в пользу выкинуть такой продукт на помойку

Добавлено спустя 4 минуты 26 секунд:

да и потом опять же к вопросу о проактивности

я так и не понял, что в итоге тестировать собираетесь?

т.е. если на примере KIS брать то тестироваться будет:

- IDS Компонента не имеющая никаокго отношения к проактивности

- PDM

-или все вместе? но тогда мне не очень понятно как...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Ego1st

я вот тоже малость не представляю как это всё будет проводиться..

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович

Так, господа хорошие! Разруха начинается не с сортиров...

1. IDS==IPS, это реактивная защита, основанная на сигнатурах. Ни о какой проактивности тут не может быть и речи.

2. Если же речь идёт о проактивности, то здесь два варианта:

а) эвристик.

б) HIPS.

Других нет и быть не может (пока, во всяком случае).

Обращает также на себя внимание то, что системы превентивной защиты не занимаются блокированием эксплойтов- это работа специализированных hardening tools. Программы проактивной защиты занимаются блокированием последствий _успешной_ работы эксплойтов.

Если речь идёт о HIPS, то у нас есть три основные вида продуктов: classical HIPS, sandbox HIPS, expert HIPS.

Classical выбрасывают окна на каждом подозрительном движении процесса и ждут реакции пользователя, sandbox ограничивают набор недоверенных процессов в их действиях и не используют окон с вопросами к пользователю вообще, expert анализируют последовательность действий для выбрасывая окна с вопросом пользователю. Так что от некоторых HIPS-продуктов алерта можно не дождаться никогда в жизни- они так работают.

Так что советую понять, что именно будет тестироваться, после этого, основываясь на спецификациях продуктов понять, как именно это будет тестироваться и выполнить тест.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Inkogn
На вируальных машинах можно все это сделать, для каждого антивируса будет отдельная машина.

Я переделывал Виндовс прогой nLite.На виртуалке при тесте он "прошёл",реальная же не акцептировала мой активирующий ключ.В большинстве тесты на виртуалке соответствуют реальности,но не всегда.Искажение может оказаться роковым для продукта,поэтому подчеркнуть,что тесты на виртуалке проводились и что в редких случаях на реальной машине может быть другая реакция.Особенно,если автор оспорит,что на реальной машине данная версия так себя в некоем спорном случае не ведёт,как в тесте на виртуалке.

я так и не понял, что в итоге тестировать собираетесь?

Да,к тестам "простых" антивирустехнологий уже все привыкли.Нету доходчивых тестов,где тестируются технологии,расчитанные на предотвращение вредительных последствий от "в лицо" неизвестных.Я бы сигнатурные технологии исключил,а в направлении HIPS,проактивка и подобное.

Если после запуска эксплойта будет детектировано вредоносное поведение и выведен алерт, то антивирусу будет засчитываться плюс.

В таком случае,что бы не обмануть домохозяек,нужно оценивать,какой нужно иметь уровень знаний,что бы правильно ответить,без фолсов.Так как к проге не прилагается тестер,который говорит:"это окошко от вируса(запрети),а то от нужной проги(разреши)".Не обойдёшся без оценки,насколько просто/сложно или безхлопотно/лучшевыключу можно тестируемой прогой высокий уровень защиты иметь.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Inkogn

Здесь ( http://www.pc-st.com ) находится нам известная тестпрога,тестирущая и несигнатурную защиту.Авторы этой проги имеют АВ,который,судя по описанию, ( http://www.viruskeeper.com/us/info_moteur.htm ,там можно язык на другой иностранный выбрать)) вполне может с KIS сравниться.Почему-то не находятся тесты этой проги.Я хотел сказать,что нужно и её включить,если будем тестировать механизмы защиты от нанесения вреда "неизвестными" вирусами и пр.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

К вопросу по IDS, вот статья ЛКашного спеца. Кстати моего тезки.

Технологии обнаружения вторжений

Автор: Иван Голенков, Источник: Byte/Россия

Дата: 20 февраля 2007 г.

Иван Голенков, аналитик сетевых атак "Лаборатории Касперского"

Системы обнаружения вторжений, их классификация и требования к ним.

В настоящее время большинство производителей программных средств защиты для домашних и корпоративных пользователей предлагают интегрированные решения, куда включены такие компоненты, как антивирус, антиспам, проактивный модуль и межсетевой экран, в сочетании со встроенной системой обнаружения вторжений (СОВ, или Intrusion Detection System, IDS*). В данной статье мы остановимся на системах обнаружения вторжений, заглянув поглубже на "кухню" сетевой защиты.

Общие сведения

Необходимость в IDS возникла еще в те далекие времена, когда Интернет (в ту пору ARPAnet) вышел за пределы военных и исследовательских институтов США и постепенно начал превращаться в столь же привычный инструмент, как телефон. Привилегированный доступ специалистов и ученых к стратегически важным объектам сети уступил место масштабному и практически неконтролируемому подключению случайных людей. Разумеется, первые практические наработки в области IDS появились гораздо позже, чуть более двух десятилетий назад, и заметно уступали по функциональности современным аналогам. Основополагающими документами при их построении считаются труды Джеймса Андерсона "Мониторинг угроз компьютерной безопасности" и Дороти Деннинг "О модели обнаружения вторжения" (опубликованы в 1980-х гг.).

* Intrusion Detection System, IDS - программное средство, предназначенное для выявления фактов неавторизованного доступа в компьютерную систему или сеть либо нарушения их нормального функционирования и иных попыток взлома.

На сегодняшний день IDS принято классифицировать по нескольким параметрам, к числу которых относятся способ сбора информации, метод анализа информации и способ реагирования на угрозы.

Способ сбора информации

По способу сбора информации (перехвату сетевого трафика) системы обнаружения вторжений делят на два типа: host-based IDS (хостовая, или локальная) и network-based IDS (сетевая). Оба типа имеют свои особенности, определяющие в конечном счете всю архитектуру системы IDS. Здесь необходимо упомянуть следующие их принципиальные различия:

• хостовая IDS теоретически может работать с любым типом трафика, включая изначально зашифрованный;

• сетевая IDS не использует ресурсы процессора и память защищаемого объекта.

Исходя из того, что в гетерогенной сети с высокой вероятностью могут присутствовать клиенты с различными ОС, заметным минусом сетевой IDS становится потенциальная уязвимость к атакам, учитывающим особенности реализации различных TCP/IP-стеков, например, при обработке фрагментированно-го сетевого трафика. Известно несколько разновидностей таких атак.

Fragmentation Reassembly Timeout attacks - это атаки, базирующиеся на различии временных интервалов ("тайм-аутов") стеков TCP/IP разных ОС при сборке фрагментов. Если значения тайм-аутов дефрагментатора IDS отличаются от соответствующих значений на стороне атакуемой системы, для последующего анализа будет собран неправильный поток.

TTL Based attacks - в основном такие атаки реализуются путем генерации ложных фрагментов, которые по замыслу не будут получены жертвой, но будут перехвачены и ошибочно учтены дефрагментатором IDS для текущей сессии. Ситуацию легко воспроизвести, если IDS и атакуемый объект расположены в разных сетевых сегментах.

Overlapping Fragments - при такой атаке происходит (либо не происходит) перезапись уже полученных фрагментов вновь поступающими дубликатами, имеющими аналогичный порядковый номер. В результате сессия на стороне IDS может быть дефрагментирована иначе, чем на стороне жертвы атаки.

Таким образом, чтобы обеспечить защищенность всего периметра гетерогенной сети с помощью сетевой IDS, требуется ее тщательная оптимизация, учитывающая, какое сетевое оборудование и ПО используются в каждом конкретном случае. Хостовая IDS лишена этого недостатка благодаря возможности установки программных перехватчиков как на NDIS-, так и на TDI-уровне ОС.

Метод анализа информации

По методу анализа информации IDS делятся на сигнатурные, поведенческие (накопление статистики и обнаружение аномалий), а также смешанные или комбинированного типа. Сигнатурные IDS выигрывают по скорости анализа входного потока и генерируют сравнительно немного отчетов об ошибочном детектировании, но бессильны перед еще неизвестными им уязвимостями - в этом случае как раз достаточно успешно выступают IDS с применением алгоритмов выявления статистических аномалий. Но зато последние дают ощутимое число ложных срабатываний в совершенно безобидных ситуациях повседневной работы.

Самая известная система обнаружения вторжений на основе сигнатурного поиска - это, безусловно, Snort (www. snort.org). Данная IDS завоевала множество почитателей во многом благодаря открытому формату хранения баз (в виде текстовых файлов), легкости их изменения и внесения собственных наборов правил. В Интернете существует некоммерческий проект Bleeding Edge Threats (www.bleedingthreats. net), посвященный методам борьбы с сетевыми угрозами и созданию соответствующих сигнатур для Snort.

Способ реагирования на угрозы

По способам реагирования на обнаруживаемые угрозы системы IDS можно разделить на два типа: пассивные и активные. Пассивные системы в случае идентификации вторжения обычно создают детальный отчет о произошедшем, включающий лог сетевой атаки, оповещают службу безопасности, например, по электронной почте, и предоставляют рекомендации по устранению выявленной уязвимости. Активные IDS помимо всего вышеперечисленного пытаются противостоять вторжению. Их действия могут включать в себя как разрыв текущего злонамеренного соединения, так и полное блокирование атакующего путем изменения конфигурации межсетевого экрана или иным способом.

На сегодняшний день самый распространенный тип подобных систем - активные IDS. Идеология пассивных IDS более подходит к существующим проектам типа систем-ловушек (honeypot) либо сетей на их основе (honeynet), задача которых - как можно более правдоподобно эмулировать уязвимую систему и сервисы, при этом сохраняя полную историю происходящего (включая сетевую сессию в raw-формате), не выдавая себя и не создавая дополнительной преграды для нарушителя. В итоге с высокой долей вероятности удается определить новые методы компрометации системы.

Требования к IDS

Существует принципиальная разница в программировании логики вынесения вердикта у детекторов, входящих в состав network-based IDS и host-based IDS. Основная причина - различный уровень подготовленности персонала, от которого требуется проанализировать ситуацию и однозначно отреагировать на случившееся. Часто для правильной оценки рисков необходима достаточно высокая квалификация. В связи с этим к хостовым IDS предъявляют повышенные требования по технологиям детектирования и фильтрации шумов. Для сетевых IDS без дополнительной оптимизации приемлемым уровнем false alarms (ложных срабатываний) принято считать цифру 90%, т. е. всего 10% срабатываний действительно относятся к попыткам нарушения безопасности систем. На практике за счет дополнительных усовершенствований процент ложных тревог понижается до 60% и менее, что считается очень хорошим показателем. Для современных host-based IDS аналогичный показатель не может превышать нескольких процентов, другими словами, пользователь должен быть оповещен лишь в случае реальной атаки.

Для обнаружения атак, потенциально реализуемых на любом из уровней стека TCP/IP (от сетевого до прикладного), ядро системы обнаружения вторжений должно быть построено в виде драйвера ОС, с возможностью низкоуровневого перехвата поступающих на интерфейс пакетов, которые далее будут обработаны внутренним анализатором протоколов, входящим в IDS, и непосредственно движком-детектором, окончательно определяющим характер соединения. Важный критерий здесь - скорость сканирования трафика, ведь при работе за компьютером, полностью загруженным только проверкой, не может идти речи ни о какой комфортности. Существенную оптимизацию в такого рода задачах повышения быстродействия обеспечивают математические алгоритмы, в частности, методы хеширования.

Обязательное требование к современным IDS - модульность архитектуры, учитывающая расширяемость и возможность обновления баз, состоящих как из сигнатур атак, так и из дополнительных объектных модулей ядра-детектора, содержащих программный код. Это позволяет оперативно реагировать на обнаруживаемые угрозы любого типа и выпускать критические патчи безопасности в минимальные сроки, тем самым предотвращая глобальные эпидемии сетевых червей. Немаловажен здесь и размер обновлений IDS: в идеальном случае он должен предоставляться по инкремент-ному принципу, в зависимости от текущей базы клиента, и скачиваться в минимальном объеме.

Традиционно в качестве защиты от появившегося эксплойта** пользователям предлагается установить "заплатку", выпущенную производителем соответствующего ПО. Однако проблема в том, что между обнаружением эксплойта и выпуском патча всегда существует временной разрыв. Его продолжительность зависит от многих факторов, например, от того, сколько времени потребует тестирование и отладка патча. Фактически в этот период пользователь остается уязвимым. Один из возможных способов сократить этот опасный период - сбор подозрительной сетевой активности и дальнейшее взаимодействие с экспертами в области информационной безопасности

Например, "Лаборатория Касперско-го" разработала специальную утилиту KLDump (ftp://ftp.kaspersky.ru/utils/KL Dump/KLDump.exe), позволяющую сохранять полный лог сетевой активности в файл, который затем можно отправить по электронной почте экспертам для анализа. Если вредоносность присланного файла подтвердится, пользователь получит от разработчика срочное антивирусное обновление.

Остановимся немного подробнее на вопросе возникновения уязвимостей, их классификации и сути проблемы в целом.

** Эксплойт уязвимости (от англ. exploit - использовать) - это обобщенное наименование компьютерных программ особого типа (обычно небольшого размера), которые используют возможности, предоставляемые ошибкой (уязвимостью) в других программных продуктах, чтобы совершить незапланированные автором этих программных продуктов действия: например, выполнение произвольного кода в контексте уязвимого приложения и т. п.

Использование уязвимостей

Первопричиной программных ошибок и некачественного кода смело можно назвать неизбежную циркуляцию программистской рабочей силы. Текучка в крупных ИТ-компаниях, создающих сложное многокомпонентное ПО, приводит к тому, что количество конструктивных просчетов в технических заданиях и процент однотипных логических ошибок поддерживаются практически на постоянном уровне. Просчетами в данном случае можно считать несоблюдение неких общепринятых стандартов, например, требований RFC (www. ietf.org/rfc.html), и низкий уровень доку-ментированности разрабатываемого проекта. В свою очередь, среди критических с точки зрения информационной безопасности ошибок можно выделить два типа:

• отсутствие проверок выхода за границы массива;

• небезопасная работа с функциями, которые не контролируют корректность переданных им параметров.

К первым относят так называемые ошибки переполнения - buffer overflow, heap overflow, integer overflow и другие, менее известные; исторически значимое упоминание о возможности совершения незапланированных действий при возникновении таких ситуаций зафиксировано еще в 1980-х гг. Из ошибок второго типа назовем нашумевшие ошибки форматной строки, или format string vulnerabilities, которые получили широкую огласку в конце 1990-х и изначально использовались как брешь в защите систем Unix. Одним из первых публичных экс-плойтов подобной уязвимости был WuFTPd 2.6.0 Remote Root Exploit, датируемый серединой 2000 г.

Из-за растущей популярности и повсеместного внедрения разнообразных сервисов на основе Web-технологий появились новые потенциальные векторы атак, привлекающие повышенное внимание злоумышленников. Стал четко формироваться отдельный подкласс уязвимостей в сетевых приложениях, полностью написанных на скриптовых языках и активно использующих в своей работе базы данных. Для них определились новые жаргонные названия, такие, как PHP Inclusions, CrosSite Scripting, SQL Injections. Сегодняшние новостные сводки Bugtraq полны отчетов, шутливо озаглавленных: Summary Daily Web-Based Applications Security Vulnerabilities.

Когда хакер-исследователь изучает исходные тексты интересующего его прило жения или, если таковые недоступны, листинги дизассемблера, найденные места, содержащие перечисленные ошибки, подвергаются тщательному анализу для оценки вероятности их использования.

Часто по ряду причин детальный разбор внутренностей абстрактной системы невозможен (понятие "система" трактуется здесь как программный код либо иное программно-аппаратное решение), и для исследователя она представляет лишь "черный ящик" с множеством входов/выходов (рис. 2). Но и даже в таком, с виду тупиковом, варианте беспроигрышной тактикой, позволяющей выявить наличие брешей, остается универсальная схема "запрос - ответ", или получение слепков реакций изучаемой системы на специально сформированные входные данные, с дальнейшим их накоплением, систематизацией и скрупулезным анализом на финальной стадии. Бинарная структура самих запросов, в частности, определяется типом прощупываемого объекта и иной спецификой, зависящей от изначально сформулированных требований к проводимому исследованию.

На основании собранной информации и построенной с ее помощью статистической модели в ряде случаев есть все шансы написать полнофункциональный "эксплойт" под конкретную уязвимую систему. Разумеется, подобная методика много сложнее, чем анализ запутанных исходных кодов, и помимо больших временных затрат и терпения требует высочайшей профессиональной подготовки.

В современном динамичном мире глобальная Сеть стала тем связующим звеном, каким в XIX веке был междугородный телеграф, с той лишь разницей, что теперь в единое целое объединены сотни мегаполисов, гигантские объемы информации ежесекундно пульсируют по искусственным артериям планеты, а влияние этого технологического эксперимента ощущает на себе каждый человек. Как любой живой организм не обходится без паразитирующих вирусов, так и неосязаемое пространство Сети невозможно без злокачественных образований в том или ином виде.

Сегодня криминальная активность виртуального мира все чаще нацелена на обычных пользователей, не подозревающих, что против них совершается нечто противозаконное. Но подобная тенденция нисколько не уменьшает количества попыток проникновения на защищенные серверы крупных корпораций, где самое ценное - это промышленная информация и внутренний документооборот компании. Отчетливо наблюдается разделение труда в сообществе андергра-унда: специализация одних - уязвимости серверного ПО, для других объектом повышенного внимания становится клиентское ПО, такое, как Web-браузеры, популярные почтовые агенты, разнообразные сетевые службы Windows как самой распространенной пользовательской ОС и, разумеется, самый лакомый кусок - стек TCP/IP (рис. 3). Цена критических ошибок, нелегально предлагаемых в Интернете, достигает 5000 долл.

По заверениям Microsoft (www. microsoft, com/technet/community/columns/ cableguy/cg0905.mspx), с выходом ОС следующего поколения Windows Vista произойдет смена сетевого ядра, отлаженного временем и миллионами компьютеров, на абсолютно новое под кодовым названием Next Generation TCP/IP stack, существенным нововведением в котором будет полная поддержка протокола IPv6. Однако не стоит надеяться, что при подобном подходе общая архитектура системы станет более безопасной и избавится от старых ошибок, даже пройдя многочасовые лабораторные тесты.

В подтверждение этой точки зрения уместно привести некоторые выдержки из Bugtraq, датированные периодом весна-лето 2006 г. В них упоминаются (MS06-025) Microsoft Windows RRAS Buffer Overflow Vulnerability, критическая уязвимость в службе Windows Routing and Remote Access, по степени опасности сопоставимая с печально известными "дырами" в DCOM RPC (MS03-026) и LSASS (MS04-011), а также (MS06-036) Vulnerability in DHCP Client Service Could Allow Remote Code Execution, критическая уязвимость в TCP/IP-стеке Windows (и это спустя пять лет после релиза!).

Соответствующие эксплойты не получили дальнейшего масштабного распространения (в виде составной части червей либо "троянцев") лишь из-за технических сложностей реализации успешной атаки.

Вывод напрашивается сам собой: в отшлифованных годами внутренностях Windows критические ошибки встречаются до сих пор! Что же преподнесет нам релиз Vista?

Тестирование систем IDS

На сегодняшний день не существует общепринятых методик тестирования "действительных" способностей IDS-подсистем, аналогичных антивирусным тестам EICAR. Наиболее показательным, на наш взгляд, могло бы быть тестирование в условиях воздействия реальных угроз на стендах под защитой соответствующих продуктов.

Осенью 2006 г. в "Лаборатории Касперского" было проведено внутреннее тестирование различных средств обеспечения безопасности. В нем использовались наиболее актуальные эксплойты, воздействующие на самые разные приложения, от сервисов Windows (рис. 4) и серверных компонентов для сетевых игр.

***

Модель OSI

Международная организация по стандартизации (International Standards Organization, ISO) спроектировала эталонную модель, определяющую семь различных уровней взаимодействия систем (рис. 1). Каждый из уровней имеет собственное стандартизованное наименование (например, сетевой, транспортный и т. д.) и перечень документов, регламентирующих список протоколов, которые используются на данном уровне. Сама модель получила название "модель взаимодействия открытых систем" (Open System Interconnection, 0SI) или сокращенно модель IS0/0SI.

***

Источники дополнительной информации

I.Arpanet history 1957-1990, http:// www.jmusheneaux.com/21 bb.htm.

2. Sumit Siddharth. Evading NIDS, revisited. SecurityFocus.com, 2005-12-06. http:// www.securityfocus.com/infocus/1852.

3. Kevin Timm. Strategies to Reduce False Positives and False Negatives in NIDS. SecurityFocus.com, 2001-09-11, http:// www.securityfocus.com/infocus/1463.

4. Андрей Беляев, Сергей Петренко. Системы обнаружения аномалий: новые идеи в защите информации. Экспресс-Электроника, 2004-02, http://www.cit-forum.ru/security/articles/anomalis.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Коллеги!

Предлагаю вернуться к обсуждению постановки данного теста HIPS.

Вопросы на повестке следующие:

1. Какие конкретно технологии (варианты реализации HIPS) будут тестироваться?

2. На какие этапы можно разбить такой тест?

3. Какие продукты можно взять для теста на каждом этапе?

4. Как оценивать результаты теста?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович

Как я и предлагал на Infosecurity- для каждого базового типа HIPS (всего их четыре) выработать отдельные методологии ибо реакции на внешние раздражители у каждого типа HIPS'ок своя.

Этапов проверок две. Первая- концептуальные тесты. Запись в автозагрузку, чувствительные объекты реестра (куда обычно зловреды пишутся), установка/модификация/удаление драйвера/сервиса, снятие скриншотов, кейлоггинг, внедрение в процессы. Вторая- тесты на отобранных реальных зловредах по группам: trojans, spyware, adware, rootkits, keylogers, ransomeware.

Все умные мысли- велкам сюда!

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

я лучше глупые мысли

вы сначала определите что такое в вашем понимании HIPS, а то выше в топике одни метания и неясности. А потом еще сделайте так, чтоб с вашими определениями согласились.

лучше уж тестировать поведенческий блокиратор+эвристик на

зловредах, которые отсутсвуют в базах сигнатур. Такое вот примитивая цель теста на мой взгляд большинству понятна будет.

оценивать грубо так

Запускаем зловредов на машине.

Эвристик дает вердикт типа: BehavesLike:Trojan.

Downloader, probably a variant of Win32/TrojanDownloader.Delf.ACC, Downloader (модификация) оцениваем детект в 1 бал (полноценное обнаружение)

-эвристик дает вердикт просто Suspicious file (Panda такое любит) - даем 0,5 балла, т.к. при таком вердикте пользователь с большой вероятностью не поверит антивирю

-поведенческий блокиратор дает вердикт типа: Trojan.generic или Keylogger, Invader, Hidden object (rootkit) и т.д. оцениваем детект в 1 бал

-поведенческий блокиратор просто сообщает всякую ерунду вроде Registry access или Hidden install не давая никаких вердиктов - только 0,5 бала.

как я уже сказал мысли абсолютно глупые

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ice-berg

HIPS компонентом нереально защитить обычных пользователей...

Если будут плавать постоянные окошки тревоги... это хочет туда, тут что-то так то... (а функции фаирвольной защиты антивируса...)

Как профессионально к этому не подойти, как это не обсуждать, и как только не строить эти "летучие корабли"... всё будет на уровне: есть вирус, его ловит антивирус

HIPS работает, когда хотя бы пользователь - дебаг

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Илья Рабинович

Согласен, глупые. Начнём с того, что эвристик не участвует- только HIPS-компоненты. Далее- классический HIPS будет выдавать только конкретные действия (типа записи в автозагрузку) без всяких там "Trojan.Generic", whitelisting просто будет выкидывать окна при старте исполеянмых файлов вне локальной базы разрешённых, sandbox молча или зарубит зловреда или перенаправит его действия в виртуализационный контейнер. Так как оценивать прикажешь? Norton Antibot (оно же Sana Security Primary Responce), кстати, может выдвинуть совсем иной вердикт, нежели PDM (и с какой стати ты ориентируешься именно на этот blacklisting HIPS и его вердикты как на эталон? Оно ведь нигде так не сказано!).

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Dmitry Perets
оценивать грубо так

Запускаем зловредов на машине.

Эвристик дает вердикт типа: BehavesLike:Trojan.

Downloader, probably a variant of Win32/TrojanDownloader.Delf.ACC, Downloader (модификация) оцениваем детект в 1 бал (полноценное обнаружение)

-эвристик дает вердикт просто Suspicious file (Panda такое любит) - даем 0,5 балла, т.к. при таком вердикте пользователь с большой вероятностью не поверит антивирю

-поведенческий блокиратор дает вердикт типа: Trojan.generic или Keylogger, Invader, Hidden object (rootkit) и т.д. оцениваем детект в 1 бал

-поведенческий блокиратор просто сообщает всякую ерунду вроде Registry access или Hidden install не давая никаких вердиктов - только 0,5 бала.

как я уже сказал мысли абсолютно глупые

Согласен с глупыми мыслями Ивана =) Нужно сделать общий тест на умение антивирусов противостоять неизвестным угрозам. Подобных тестов как таковых нету. Обычно тестируют лишь какие-то конкретные компоненты (только эмулятор, только HIPS и т.п.). А хочется увидеть именно общий тест.

По-поводу вердиктов здесь есть некоторые проблемы. Допустим, у НОДа вердикты эмулятора выглядят как "NewHeur_PE". Это в принципе аналогично Пандовому "Suspicious file" по информативности. Тем не менее, имхо за такой вердикт они оба вполне заслуживают полный балл. Действие подозрительное, файл похож на зловреда, эвристика сделала своё дело.

А 0.5 балла нужно давать только за реакцию на "информационные" действия, свойственные классическому HIPS. К примеру, это алерты монитора реестра КАВ.

К слову, Hidden Install так же заслуживает полного балла имхо. Юзеру сообщается о попытке скрытой установки чего-либо. Это подозрительно, пользователь должен об этом знать! Понятно, что тот, кто это делает, не обязательно ворует пароли. Но, пардон, троян-даунлоадер тоже может чисто по приколу скачать мне на комп безобидный eicar, это не значит, что не нужно детектить поведение, свойственное троян-даунлоадерам.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Согласен с глупыми мыслями Ивана =) Нужно сделать общий тест на умение антивирусов противостоять неизвестным угрозам. Подобных тестов как таковых нету. Обычно тестируют лишь какие-то конкретные компоненты (только эмулятор, только HIPS и т.п.). А хочется увидеть именно общий тест.

А.Маркс

in proccess

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Dmitry Perets
Начнём с того, что эвристик не участвует- только HIPS-компоненты.

Не стоит того... Мы получим ещё один тест, который не говорит ни о чём... Вот недавно был тест эмуляторов. Ну провели тест, ну посмотрели результаты... Ну специалистам интересно, они могут сравнить качество реализации конкретных методов детекта... А практическая польза какая? Я могу, глядя на эти результаты, ответить на вопрос "Кто лучше справляется с 0-day угрозами?" А зная, что продукт Х ловит 39% эмулятором, 54% поведенческим анализатором первого поколения, 34% поведенческим анализатором второго поколения и ещё 8% статическим эвристиком, могу ли я прикинуть какой примерно процент 0day-угроз будет пойман?

Добавлено спустя 1 минуту 25 секунд:

А.Маркс

in proccess

Гуд =)

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?
×