Обзор продуктов Tenable для анализа защищенности корпоративной инфраструктуры - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор продуктов Tenable для анализа защищенности корпоративной инфраструктуры

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор продуктов Tenable для анализа защищенности корпоративной инфраструктуры
В статье представлены по отдельности и в сравнении друг с другом сканеры уязвимостей компании Tenable, предназначенные как для малых организаций, так и для крупных предприятий, а также рассмотрен инновационный динамический подход для управления и измерения кибератак.       ВведениеNessus Professional2.1. Основные возможности Nessus ProfessionalTenable.io3.1. Основные возможности Tenable.ioTenable SecurityCenter4.1. Основные возможности Tenable SecurityCenterСравнение решений TenableВыводы ВведениеАктивы организаций никогда не находятся в статичном состоянии — обновляются операционные системы и программное обеспечение, добавляются новые серверы и рабочие станции пользователей, претерпевает изменения топология сети. Такие действия рано или поздно могут привести к ошибкам при настройке и негативным последствиям — инфраструктура становится уязвимой. Одним из запоминающихся примеров может служить вирус-шифровальщик WannaCry, широкое распространение которого было связано с несвоевременным обновлением операционных систем.В связи с этим организациям, разрабатывающим свое программное обеспечение, необходимо задумываться о безопасности создаваемых приложений и их кода. Причем эффективнее это делать на этапе разработки продукта, будь то облако, мобильное приложение, SaaS или DevOps. В свою очередь заказчикам не стоит забывать о безопасности, своевременном обновлении и устранении уязвимостей операционных систем, сетевого оборудования, баз данных и компонентов виртуальной инфраструктуры.На этом фоне компания Tenable (Штат Мэриленд, США) разработала продукты как для малых компаний, так и для крупных корпораций, которые обладают всеми основными функциями решений для управления уязвимостями — безопасность приложений, агенты на конечных устройствах, аудит конфигурации, настройка приоритизации при поиске угроз, приоритизация, построенная в контексте бизнеса, и многое другое. Важную роль в развитии Tenable сыграл и инновационный подход к поиску уязвимостей и угроз — основанный на активах информационных технологий, что позволило привнести в компанию порядка 200 млн долларов инвестиций. Руководство компании в лице нового генерального директора Амита Йорана (бывший директор RSA) закладывает понимание того, что активы уже давно вышли за пределы лишь ноутбуков и серверов, а складываются в сложные комбинации вычислительных платформ, подверженные разнообразным атакам. Для того чтобы избежать финансовых потерь и вовремя выявить уязвимости инфраструктуры, в зависимости от требуемых возможностей программы и количества человеческих ресурсов, организации могут выбрать подходящий продукт от компании Tenable — Nessus Professional, Tenable.io, Tenable SecurityCenter. Nessus ProfessionalNessus Professional — сканер уязвимостей для небольших организаций, включающих в себя до 50 рабочих машин, а также для аудиторов, осуществляющих анализ безопасности своих заказчиков. Продукт позволяет оценивать конфигурации, находить уязвимости и, в случае обнаружения проблем при настройке инфраструктуры, предотвращать сетевые атаки. Рисунок 1. Интерфейс, доступный администратору, в Nessus Professional Основные возможности Nessus ProfessionalК основным возможностям Nessus Professional можно отнести:Широкий выбор режимов анализа защищенности.Гибкие настройки параметров анализа уязвимостей.Управление обновлениями продукта и контента.Составление отчетов по заданным критериям.Совместимость с плагинами Nessus.Автоматические ежедневные обновления системы.Возможные типы анализа защищенностиNessus Professional предоставляет возможность проведения проверок для обеспечения соответствия нормативным требованиям FFIEC, HIPAA, NERC, PCI DSS, а также отраслевым стандартам CERT, CIS, COBIT / ITIL, DISA STIG. Такой охват обеспечивают более 450 предустановленных шаблонов.Сканирование уязвимостей . Оценка систем, сетей и приложений на наличие уязвимостей.Аудит конфигурации. Проверка соответствия сетевых активов политикам и отраслевым стандартам.Обнаружение вредоносных программ. Также обнаруживается потенциально нежелательное и неуправляемое программное обеспечение.Сканирование веб-приложений. Обнаружение уязвимостей веб-серверов и служб и уязвимостей OWASP.Гибкие поисковые запросы. Определение закрытой информации в системах или документах.Аудит системы управления. Сканирование систем SCADA, встроенных устройств и приложений ICS.Поддержка облачных вычислений . Оценка слабых мест конфигурации облачных решений, таких как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Rackspace.Возможности анализа защищенностиСистема поддерживает несколько вариантов сканирования, таких как поддержка удаленного и локального сканирования активов, сканирования с аутентификацией, режим автономного аудита конфигурации сетевых устройств.Обнаружение и сканирование активов. Сетевые устройства, включая брандмауэры нового поколения, операционные системы, базы данных, веб-приложения, виртуальные и облачные среды.Сканирование сетей. Сканирование на IPv4, IPv6 и гибридных сетях.Сканирование по расписанию. Сканирование с настройкой по времени и частоте запуска.Выборочное повторное сканирование хоста. Выполнение повторного сканирования всех или выборочных хостов.Автоматический анализ сканирования. Рекомендации по восстановлению и настройке сканирования.Возможности управленияОбновление продукта. Автоматическое обновление программного обеспечения Nessus и изменение пользовательского интерфейса.Обновление контента. Постоянное обновление уязвимостей с помощью плагинов Nessus, актуальных угроз, угроз нулевого дня и новых типов конфигураций, позволяющих соответствовать нормативным требованиям.Поддержка пользователей. Варианты предоставления услуги технической поддержки — веб-портал, чат и электронная почта.Составление отчетовСистема может самостоятельно пересылать отчеты ответственным лицам в случае обнаружения уязвимостей, изменения их степени опасности, по расписанию, в том числе так называемые отчеты об исправлении.Гибкая отчетность. Возможность создания отчетов с сортировкой по уязвимостям или хосту, создание резюме или сравнение результатов сканирования для поиска изменений.Несколько форматов отчетов. Встроенный (XML), PDF (требуется, установка Oracle Java на сервер Nessus), CSV и HTML.Уведомление о целевых почтовых уведомлениях. Уведомление о результатах сканирования, рекомендациях по исправлению и улучшению конфигурации.Совместимость с другими системамиВ данный момент Nessus Professional поддерживает интеграцию с Nessus RESTful API — стандартизированный, поддерживаемый и документированный API для интеграции Nessus в рабочий процесс.  С помощью плагина Nessus можно поддерживать актуальное состояние системы, что позволяет своевременно получать отчеты и реагировать на новые уязвимости. Tenable.ioTenable.io является универсальной облачной платформой, предназначенной для управления уязвимостями в рамках крупного, среднего и малого бизнеса. Совсем недавно Tenable совместно с дистрибьютором в России (компания «Тайгер Оптикс») сообщила о новой версии Tenable.io, которая включает расширенные возможности, позволяющие снижать риски в критически важных информационных системах, таких как АСУ ТП и SCADA.Основные возможности Tenable.ioК основным возможностям Tenable.io можно отнести:Встроенные приложения. Tenable.io предоставляет несколько приложений для решения задач безопасности, таких как управление уязвимостями, безопасность контейнеров и сканирование веб-приложений. Приложения основаны на общей платформе, используют сенсоры Nessus®, API и SDK для получения информации и доступны в едином интерфейсе.Безопасность контейнеров. Tenable.io постоянно контролирует образы контейнеров на наличие уязвимостей, вредоносных программ и соответствия корпоративным политикам. Благодаря обеспечению безопасности в процессе сборки контейнеров организации могут увидеть скрытые риски в контейнерах и исправить их, а также обеспечить соответствие образов контейнеров политикам безопасности предприятия.Параметры сканирования. Включенные сенсоры Nessus увеличивают охват сканирования и уменьшают количество скрытых уязвимостей. Активное сканирование с помощью Nessus Professional обеспечивает широкий охват активов и уязвимостей, а сканирование на основе агентов Nessus Agents и мониторинг пассивного трафика на основе Nessus Network Monitor охватывают труднодоступные объекты, такие как периферийные устройства и критичные хосты (например, в сегментах АСУ ТП).Отслеживание активов. Используя расширенный алгоритм идентификации активов, Tenable.io определяет истинную идентичность каждого ресурса в инфраструктуре компании, в том числе ноутбуки и виртуальные машины. Этот алгоритм использует набор атрибутов для точного отслеживания изменений в активах, независимо от того, какие им присваиваются IP-адреса, как они перемещаются или как долго хранятся.Документированный API и интегрированный SDK. Сторонние компоненты можно интегрировать в продукт Tenable.io и автоматизировать использование его возможностей и данных об уязвимостях. Рисунок 2. Структура продукта Tenable.io  Модульные приложения Tenable.ioTenable.io предлагает модульные приложения, которые отвечают конкретным потребностям в области безопасности, такие как «Управление уязвимостями», «Сканирование веб-приложений» и «Защита контейнеров». Приложения Tenable.io могут быть лицензированы индивидуально; нет предварительных условий или требований о совместной покупке.Управление уязвимостямиПриложение «Управление уязвимостями», позволяющее обеспечить широкий охват активов, предоставляет администратору следующие возможности:Комплексная оценка активов инфраструктуры.Отслеживание активов с помощью алгоритма идентификации.Внутреннее и внешнее сканирование.Использование предустановленных шаблонов и встроенных проверок конфигурации.Интегрирование с хранилищами паролей, решениями по управлению уязвимостями и мобильными устройствами. Рисунок 3. Приложение «Управление уязвимостями» позволяет просматривать состояние уязвимостей в компании  Сканирование веб-приложенийПриложение «Сканирование веб-приложений» позволяет повысить уровень безопасности веб-приложений за счет автоматического сканирования и обнаружения уязвимостей благодаря следующим возможностям:Понимание собственных веб-приложений за счет информации об их расположении и полной карты сайта.Безопасное сканирование веб-приложений, позволяющее разграничить части веб-приложений, которые требуется сканировать всегда, и части, которые не должны никогда проверяться.Автоматизация сканирования.Включение в покрытие сканирования веб-приложений на HTML, HTML5 и AJAX.Интеграция с другими решениями компании Tenable.Безопасность контейнеровПриложение «Защита контейнеров» позволяет оценить уязвимость, обнаружить вредоносы и обеспечить соблюдение политик при работе с контейнерами благодаря следующим возможностям:Непрерывная оценка защищенности, которая позволяет запускать проверку в случае появления в базе данных ранее неизвестной уязвимости.Защита контейнеров от вредоносных программ за счет оценки исходного кода образа контейнера.Настройка корпоративной политики, позволяющей вовремя оповестить разработчиков контейнера в случае превышения в нем порогового значения уровня риска.Сводные отчеты, представленные в дашбордах и позволяющие оценить оперативную обстановку.Ускорение DevOps путем определения рисков безопасности.Внедрение тестирования безопасности в инструментарий разработки программного обеспечения. Tenable SecurityCenterTenable SecurityCenter предназначен для управления уязвимостями в крупных компаниях (от 500 машин). Tenable SecurityCenter консолидирует и оценивает данные об уязвимости на предприятии, уделяя приоритетное внимание рискам безопасности и обеспечивая четкое представление о состоянии защищенности информационных активов. Tenable SecurityCenter позволяет получить контекст, необходимый для эффективного определения приоритетов и устранения уязвимостей, обеспечения соответствия инфраструктуры стандартам и нормативным требованиям безопасности и принятия действенных мер для обеспечения эффективности программы обеспечения безопасности информационных технологий и снижения бизнес-рисков. Рисунок 4. Отчет Tenable SecurityCenter с анализом угроз за 3 месяца Основные возможности Tenable SecurityCenterК основным возможностям Tenable SecurityCenter можно отнести следующее:Управление уязвимостями и аналитика. В системе настраиваются панели мониторинга и отчеты, полученные данные можно группировать, визуализировать и анализировать, измеряя эффективность программы безопасности.Расширенная аналитика. Позволяет консолидировать и анализировать все данные об уязвимостях, полученных с различных сенсоров Nessus, которые были распределены по всей организации.Отчеты и дашборды. Администратор может воспользоваться предустановленными отчетами на основе HTML5. Такой инструмент предоставляет данные, необходимые для принятия решений администраторам безопасности, аналитикам и руководящему составу.Оповещения и уведомления. В системе можно настроить оповещения и действия для быстрого реагирования, которые предупредят администраторов о важных событиях и инцидентах безопасности, что позволяет вовремя устранить уязвимость и снизить риски.Оценка активов и их группировка. Для получения информации в режиме реального времени можно выполнять группировку активов информационных технологий компании на основе политик и проводить их оценку.Соответствие нормативным актам и международным стандартам, которое достигается благодаря встроенным в продукт шаблонам и отчетам.Возможность интеграции со многими смежными решениями, такими как патч-менеджмент, управление мобильными устройствами, а также киберразведка и анализ угроз. Рисунок 5. Пример построения отчета в Tenable SecurityCenter  Сравнение решений TenableКазалось бы, каждое из представленных решений позволяет выявлять уязвимости, однако их возможности и область применения различны. Это позволяет организациям осознанно подходить к вопросу безопасности своих активов и выбрать продукт, который будет оптимально соответствовать требованиям. Таблица 1. Сравнение решений для анализа защищенности компании TenableКритерийNessus ProfessionalTenable.ioTenable SecurityCenterУстановкаНа площадке заказчикаВ облакеНа площадке заказчикаСканирование на уязвимости+++Сканирование на соответствие политикам+++Поиск вредоносов и взломов+++Киберразведка (Threat Intelligence)+++Сканирование АСУ ТП+++Официальное сканирование на PCI DSS-+ОпцияОтчеты и дашбордыБазовыеСтандартныеРасширенная подсистемаЦентрализованный репозиторий политик и результатов сканированияОпция++Интеграции с MDM, Patch Management, PIMОпция++Сканирование агентамиОпцияОпцияОпцияСистема тикетов--+Динамические списки активов--+Непрерывный мониторинг по сети Nessus Network Monitor (ранее Passive Vulnerability Scanner, PVS)-ОпцияОпцияАналитика поведения хостов--ОпцияДетектирование аномалий поведения--Опция ВыводыПродукты компании Tenable имеют широкий спектр возможностей, позволяющий в режиме реального времени выявлять и эффективно устранять многие угрозы безопасности. Компаниям, которые рассматривают возможность использования в своей инфраструктуре сканеров уязвимости, стоит определиться с необходимыми возможностями продукта (требуется ли гибкая настройка подсистемы отчетов или достаточно базовых, нужен ли непрерывный мониторинг сети или определение аномалий поведения и др.), а также с типами и количеством информационных активов в организации.Несмотря на большое количество возможностей по анализу защищенности, у всех представленных решений отсутствует встроенная поддержка отечественных стандартов, потому что компания не так давно вышла на российский рынок, что частично компенсируется возможностью создания собственных отчетов. По тем же причинам продукты еще не сертифицированы ФСТЭК России.Тем не менее, решения позволяют в полной мере защищать организацию от уязвимостей, ошибочных настроек и вредоносов, что положительно сказывается на общей защищенности инфраструктуры и позволяет оценивать и снижать риски информационной безопасности. 

Читать далее

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?
×