Обзор рынка сервисов мониторинга открытых источников информации - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор рынка сервисов мониторинга открытых источников информации

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор рынка сервисов мониторинга открытых источников информации
Системы анализа упоминаний в открытых источниках стали популярны во всем мире. Мониторинг и анализ упоминаний в соцмедиа и СМИ помогает получить огромное количество данных из различных платформ социальных сетей, таких как Вконтакте, Facebook и Instagram, чтобы сформировать представление о потребителях, улучшить продукты и следить за конкурентами. Как развивается российский рынок мониторинга онлайн-источников и чем региональные участники отличаются от международных сервисов?  ВведениеМировой рынок услуг мониторинга открытых источников информацииРоссийский рынок услуг мониторинга открытых источников информацииФункциональные возможности систем мониторинга открытых источников информацииОбзор систем мониторинга открытых источников информации5.1. Angry Scan5.2. Babkee5.3. Brand Analytics5.4. IQBuzz5.5. SCAN5.6. SemanticForce5.7. YouScan5.8. Катюша5.9. Крибрум5.10. МедиалогияВыводы ВведениеАнализ данных из открытых источников — перспективная технология, совмещающая в себе лингвистические алгоритмы, математическое моделирование социальных процессов, социальную психологию и визуализацию больших данных.Услуги мониторинга открытых источников информации традиционно используют для управления репутацией — бренда, компании или персоны. Обычно специализированные сервисы собирают упоминания в публикациях в социальных сетях, блогах, новостях в онлайн-СМИ и комментариям по ключевым словам, относящимся к клиенту.В зависимости от специализации сервисы могут представлять собой как простой краулер, собирающий ссылки на упоминания, так и аналитический инструмент с настройками тональности упоминаний, количеством вовлечений, графиками распространения информации и многими другими дополнительными функциями.В последние годы сервисы сбора упоминаний чаще стали использоваться и для более широких бизнес-задач — таких как обнаружение информационных атак, оценка репутации контрагентов или определение психологического портрета и лояльности сотрудников. Кроме того, перспективным остается сфера применения таких услуг в конкурентной разведке и анализе общественного мнения по социально значимым вопросам. Мировой рынок услуг мониторинга открытых источников информацииПо данным агентства Mordor Intelligence, по состоянию на 2017 год мировой рынок услуг анализа публикаций в социальных сетях оценивался в 3 млрд долларов США и, согласно прогнозам, достигнет 16 млрд долларов США к 2023 году. Конкурентная среда на мировом рынке инструментов для мониторинга СМИ и соцмедиа определяется интенсивной конкуренцией между ведущими вендорами, такими как Hootsuite, Cision US, Meltwater, Agility PR Solutions, Mention, Trendkite, M-Brain, Critical Mention, Talkwalker, Brandwatch и BurrellesLuce. До сих пор для сохранения рыночных позиций эти компании полагались на постоянное расширение функциональности сервисов, запуск новых сопроводительных продуктов и услуг. Однако в последние годы фокус их внимания все больше смещается в сторону экспансии на различные региональные рынки, для чего они скупают региональных вендоров или заключают эксклюзивные партнерские соглашения.Кроме того, собственные решения для аналитики социальных сетей начали внедрять IBM, Oracle, а также Amazon, Salesforce, Adobe и SAS. Кейсы этих компаний, помимо маркетинга, охватывают более широкие бизнес-задачи — информационная безопасность, управление персоналом, бизнес-аналитика. Поэтому в технологиях данных вендоров немалое внимание уделяется хранению данных и интеграции со смежными системами предприятия.Тем не менее, по данным отчета MarketsandMarkets, на долю розничного сектора приходится доминирующая доля мирового рынка аналитики в социальных сетях. При этом Северная Америка заняла основную долю на рынке аналитики в социальных сетях — около 70% населения активно пользуются социальными сетями, генерируя значительное количество контента. Следующую по величине долю рынка занимает Азиатско-Тихоокеанский регион, особенно Китай, а также быстрорастущие Индия и Юго-Восточная Азия. Российский рынок услуг мониторинга открытых источников информацииОтечественный рынок решений для мониторинга социальных медиа в интернете начал формироваться семь лет назад и с тех пор активно развивается. Существует стабильный интерес маркетологов к услугам мониторинга открытых источников. Кроме того, стали появляться нишевые сервисы, специализированные на информационно-аналитической поддержке бизнеса, — в таком случае, помимо СМИ и социальных сетей, в перечень источников входят базы ЕГРЮЛ, площадки госзакупок и другие источники.Далее мы не станем рассматривать информационно-аналитические системы, обогащающие корпоративную информацию данными из открытых источников и внешних баз, поскольку различия между этими рыночными нишами заключаются не только в различных потребителях, но и в технологических принципах.В России представлено около десятка сервисов мониторинга открытых источников информации, и поскольку порог вхождения на рынок достаточно низкий, количество конкурентов увеличивается. Такая насыщенность рынка делает его подвижным — крупные участники становятся частью мультикорпораций (например, покупка «АЙКУМЕН» Ростелекомом в 2015 году, покупка «Медиалогии» банком ВТБ в начале 2019 года), либо поглощают конкурентов (например, команда «Юскан» в 2018 году приобрела одного из своих конкурентов BrandSpotter), либо просто уходят с рынка (за последние годы закрыты такие сервисы, как Wobot, «Репутометр» и ряд небольших сервисов). Кроме того, крупные корпорации и госстуктуры также создают системы мониторинга информации под свои нужды — такие как «Катюша» (ООО «М13») для комплексного мониторинга СМИ и соцсетей в интересах министерств и государственных ведомств.Аудитория подобных продуктов — в первую очередь крупные и средние B2C-компании. Их задачи — своевременное выявление негативных отзывов, бенчмаркетинг, поиск лидеров мнений, евангелистов и антагонистов бренда, сравнение с конкурентами, а также оценка успешности рекламных кампаний.Другим крупным потребительским сектором выступают государственные ведомства и компании. В 2018 году в системе госзакупок было размещено порядка 500 заявок на закупки систем мониторинга открытых источников информации или аналогичных аналитических услуг. Объем заключенных контрактов составил 1 млрд рублей, при этом 70% всех закупок пришлось на основных поставщиков медиамониторинга — ООО «Медиалогия», ООО «М13» и ЗАО «Интерфакс». Среди задач госучреждений — определение рейтинга чиновников, отношения к государственным инициативам, выявление социальных трендов и срезов общественного мнения.Следующая группа пользователей — журналисты и СМИ, а также представители медиаиндустрии, выявляющие охват публикаций, перепечатки и цитируемость.Помимо этого, сервисы востребованы у маркетинговых и PR-агентств, которые используют их для внешней независимой оценки результатов своей работы и оказывают с их помощью услуги медиамониторинга.Перспективной нишей для развития услуг мониторинга открытых источников является рынок информационной безопасности. Анализ упоминаний позволяет своевременно обнаруживать информационные атаки (вбросы, посев негативных отзывов, дискредитацию первых лиц компании и т. д.), их источники, а инструментарий работы с соцсетями из единого окна дает возможность оперативной реакции для минимизации ущерба. Функциональные возможности систем мониторинга открытых источников информацииСредняя система мониторинга открытых источников информации представляет собой краулер, индексирующий различные интернет-ресурсы и сохраняющий результаты в собственное хранилище. В личном кабинете пользователь заводит тему мониторинга, указывая ключевые слова, синонимы, заменители и косвенные атрибуты объектов поиска, и сервис начинает анализировать архив — это может занять от нескольких минут до суток. В проиндексированном массиве сервис отображает различные атрибуты упоминаний (социал-демографические данные авторов, охват публикации, географическое распределение), лингвистические алгоритмы определяют тональность упоминаний и схожесть публикаций. Помимо этого, сервисы могут предоставлять дополнительные аналитические возможности — оценка влиятельности автора, значимости публикации и многое другое. Обычно пул источников охватывает все популярные социальные сети, федеральные и крупные региональные онлайн-СМИ, агрегаторы отзывов. После того как в 2016 году Facebook и Instagram ввели ограничения к доступу сторонних приложений по API, работа с отзывами в этих системах вызывает определенные сложности у сервисов мониторинга. Точность оценки тональности, глубина поиска и поддержка специализированных интернет-ресурсов разнятся от сервиса к сервису, поэтому не всегда популярный инструмент может подойти под задачи отдельно взятой компании.Эталонными поставщиками услуг мониторинга упоминаний в Рунете считаются компании «Крибрум» (ГК InfoWatch), Brand Analytics и YouScan — они предоставляют наиболее широкий набор функций, востребованных у большей части потребителей рынка. Конкурирующие с ними сервисы IQBuss и SemanticForce специализируются на крупных клиентах, требующих индивидуального подхода и доработки решений под специализированные задачи. Для несложных задач или небольших компаний существует и бесплатный сервис Babkee, имеющий существенные функциональные ограничения, но справляющийся с основной задачей поиска упоминаний.Чтобы снизить уровень конкуренции, новые игроки рынка сразу начинают работать с узкоспециализированными нишами — например, сервис Angry Scan предоставляет специальный интерфейс для регионально распределенных компаний с большой филиальной сетью. Кроме того, сервисы мониторинга СМИ также начали наращивать функции анализа социальных сетей — например, сервис «Медиалогия» с недавних пор вывел отдельный инструмент мониторинга соцсетей, а анонсированный в 2017 году сервис Яндекс.Медиана также обещает добавить мониторинг соцмедиа при выходе на рынок. Тем не менее решения, изначально специализирующиеся на мониторинге социальных сетей, представлены в большинстве. Они обладают более широкими функциями, но имеют меньший охват других источников, по сравнению с теми продуктами, которые сфокусированы на СМИ.Все популярные на рынке сервисы предоставлены в виде веб-интерфейса с доступом в личный кабинет за ежемесячную абонентскую плату. Диапазон абонентской платы в месяц — от 5000 до 350 000 руб. в месяц, кроме того есть индивидуальные тарифы для особо крупных заказов. Стоимость лицензии зависит от количества объектов мониторинга, количества сохраняемых упоминаний, глубины ретроспективного анализа и индивидуальных дополнительных функций. Обзор систем мониторинга открытых источников информацииAngry ScanНовый участник рынка мониторинга информации определил для себя целевую нишу компаний с развитой филиальной сетью. Сервис предназначен для сбора отзывов в привязке к географическим данным и работы с ними в собственной внутренней CRM-системе. Помимо сервиса компания представляет услуги аналитиков для сопровождения работы — например, для ручной разметки релевантных отзывов и составления ежедневных дайджестов. Стоимость сервиса составляет от 20 000 до 50 000 рублей за месяц использования. Рисунок 1. Географическое распределение отзывов в Angry Scan    Особенности сервиса Angry Scan:Мониторинг отзывов с географической привязкой.Возможность работы с отзывами внутри системы.Аналитическое сопровождение работы сервиса.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.BabkeeКомпания Ingate Development (ООО «ЭП») анонсировала сервис Babkee в 2011 году. С тех пор он  стал наиболее массовым инструментом мониторинга социальных сетей и онлайн-СМИ. Это один из немногих сервисов, полностью доступных бесплатно. Однако возможности сервиса заметно уступают платным аналогам — как по количеству контролируемых источников, так и по аналитическим возможностям. Пользователь найдет упоминания в социальных сетях и блогах, допускающих API-интеграцию (Twitter, ВКонтакте, LiveJournal, Liveinternet и др.), но часть популярных социальных сетей, агрегаторы отзывов, видеохостинги, комментарии в интернет-магазинах и многое другое останется в тени. В базовых отчетах также анализируется тональность упоминаний, социально-демографические данные авторов и география, но ложных срабатываний слишком много, чтобы использовать этот инструмент без дополнительной ручной проверки. Тем не менее, для периодического мониторинга упоминаний многим пользователям будет достаточно предлагаемых функций. Рисунок 2. Лента упоминаний в сервисе Babkee Особенности сервиса Babkee:Полностью бесплатный доступ.Базовые аналитические функции.Возможность подключить дополнительные источники по RSS.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.Brand AnalyticsСистему мониторинга социальных медиа Brand Analytics создал в 2012 году системный интегратор «Ай-Теко», с тех пор решение вошло в состав лидеров рынка, и направление выделилось в отдельную компанию «ПалитрумЛаб». Система изначально ориентирована на работу с социальными сетями для среднего и крупного розничного бизнеса, поэтому функции сервиса направлены не столько на аналитические задачи, сколько на командную работу сотрудников клиента. Система Brand Analytics предоставляет все необходимые функции для командной работы — разграничение доступа, возможность реагирования на упоминания сразу из интерфейса сервиса, экспорт сообщений в различные форматы, группировка дублей, оповещения о важных событиях.Существенное преимущество сервиса — полнота источников информации. Brand Analytics анализирует все популярные социальные сети, блоги, интернет-СМИ, агрегаторы отзывов, форумы и видеохостинги.  В рамках партнерских проектов в сферу мониторинга системы включаются крупные информационные ресурсы, не предоставляющие API-доступ к контенту — такие как Яндекс.Маркет, «Одноклассники» или Google +. Кроме того, Brand Analytics решает задачу мониторинга отзывов на персональных страницах Facebook, хотя количество индексируемых страниц этой социальной сети на порядок меньше, чем ВКонтакте или Instagram. Аналитические функции сервиса также позволяют определять тональность упоминаний, тематические категории, а также собирать мета-данные авторов — географическую привязку и демографические портреты.  Стоимость доступа к сервису составит от 8500 до 99 000 руб. за месяц использования, пробный период 7 дней доступен сразу после регистрации на сайте производителя. Рисунок 3. Сводный отчет в сервисе Brand Analytics  Особенности сервиса Brand Analytics:Высокая скорость индексации — упоминания попадают в базу в течение нескольких минут после публикации.Мониторинг упоминаний на персональных страницах в Facebook, Instagram и «Одноклассниках».Подключение новых источников по запросам клиента — до 10 сайтов в месяц, источников с RSS — без ограничений.Мониторинг Telegram-каналов.Возможность скрыть нерелевантные сообщения (спам, благотворительность, интернет-торговля, аварии и т. п.).Возможность ответов к комментариям из интерфейса системы.Мобильное приложение для работы с сервисом в операционной системе iOS.Включен в реестр отечественного ПО.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.IQBuzzCистема мониторинга социальных сетей IQBuzz была создана в 2011 году компанией «Айкумен ИБС», специализирующейся на отраслевых и специализированных решениях анализа данных. После продажи 75% компании Ростелекому в 2015 году розничный сервис мониторинга открытых источников данных был вынесен в компанию «Айкубаз». Функциональность сервиса ориентирована на владельцев бизнеса, пресс-службы коммерческих структур и маркетинговые и PR-агентства. Краулер системы сохраняет информацию из всех популярных соцсетей (исключая персональные страницы Facebook), форумов и блогов, региональных и федеральных интернет-СМИ. Пользователям доступна выгрузка упоминаний в удобном формате, аналитические сводки по географическим и демографическим признакам авторов, определение тональности сообщений. В системе реализованы возможности гибкой фильтрации — вручную можно установить стоп-слова, указывающие на нерелевантность упоминания, добавить синонимы для каждой группы, а также настроить оценку тональности. Не так давно сервис обновил интерфейс, больше места уделив аналитическим сводкам и отчетам. Стоимость месяца пользования сервисом составит от 7900 до 54900 руб. Рисунок 4. Редактирование рубрики в сервисе IQBuzz Особенности сервиса IQBuzz:Доступ к ретроспективному поиску упоминаний в архиве до 10 лет без доплат.Возможность отвечать на сообщения прямо из сервиса от имени компании.Возможность подключения новых источников по запросу клиента.Интеграция с Helpdesk-системами (Zendesk, «Мегаплан»).Интеграция с CRM-системами.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.SCANСервис информагентства «Интерфакс» входит в тройку популярных систем медиа-анализа в госзакупках. В базе данных сервиса более 23 тысяч источников, включая основные информационные агентства, газеты, информационные интернет-издания, печатные газеты и журналы, сайты, радио и ТВ. Сервис специализируется на официальных источниках информации, поэтому не мониторит блоги, форумы и социальные сети. SCAN умеет оценивать тональность публикаций, группировать перепечатки и определять первоисточники, а также категоризировать публикации по тематике сюжета. При этом интеграция с другим продуктом «Интерфакса» — сервисом проверки контрагентов СПАРК — расширяет возможности сервиса до полноценной системы бизнес-аналитики. Рисунок 5. Лента публикаций в сервисе SCAN Особенности сервиса SCAN:Полный доступ к публикациям в СМИ.Оповещения о важных публикациях.Мобильное приложение с персональными настройками отображения публикаций.Интеграция с сервисом проверки юридических лиц для решения ИБ-задач.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.SemanticForceУкраинский разработчик системы мониторинга социальных медиа, имеет автономное представительство в Московской области. Компания занимает небольшую долю рынка и специализируется на крупных нестандартных заказчиках, требующих индивидуального подхода и персональных решений. Хотя интерфейс веб-сервиса немного устаревший, в системе SemanticForce используют собственные семантические алгоритмы и технологии парсинга социальных сетей, что позволяет добиться достаточно большого охвата и подключать специализированные источники. Среди стандартных социальных сетей, форумов и СМИ в пул источников системы попали сервис SlideShare, LinkedIn, отзывы в интернет-магазинах. Кроме того, производители заявляют о возможности подключения дополнительных источников информации по необходимости. Стоимость месяца пользования сервисом составляет от 9750 до 81250 руб. Рисунок 6. Интерфейс разметки тональности в SemanticForce Особенности сервиса SemanticForce:Возможность получать упоминания из ряда источников без задержек по времени.Распознавание логотипов на изображениях.Возможность самостоятельно добавить любой онлайн-источник на мониторинг.Мониторинг иностранных СМИ (250000 ресурсов в 150 странах мира).Технология отслеживания поведения автора упоминаний и его отношения к объекту мониторинга.Интеграция с GoogleAnalytics для маркетинговых исследований.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.YouScanНебольшой киевский стартап за 10 лет своего существования вошел в лидеры и стандарты отрасли мониторинга социальных медиа в СНГ. В России ООО «Юскан» занимает лидирующие позиции на рынке по числу клиентов (данные AdIndex) и усиливает свои позиции через поглощение конкурентов (покупка сервиса BrandSpotter в 2018 году). Функционально система представляет собой гибкий набор инструментов для мониторинга социальных медиа. YouScan находит отзывы во всех популярных социальных сетях, включая Facebook, Telegram-каналы и «Одноклассники», а также в блогах, форумах, сайтах отзывов и в онлайн-СМИ. Помогает выявить лидеров мнений и хейтеров бренда, определяет тематику и тональность упоминаний. Мониторинг упоминаний в комментариях к публикациям Instagram возможен только по хештегу. Большинство упоминаний в комментариях к публикациям попадают в систему с задержкой от нескольких секунд до нескольких часов. Пользователю доступно большое количество настроек, фильтров и вариантов реакций на упоминания для адаптации сервиса под свои бизнес-процессы. При этом современный интерфейс веб-сервиса интуитивно понятен и все функции несложно найти. Каскадная система аналитических отчетов позволяет проваливаться от общих графиков к конкретным событиям. Главный недостаток сервиса — достаточно высокая стоимость по сравнению с конкурентами. Месяц пользования системой обойдется от 35000 до 350000 руб., демоверсия предоставляется по запросу. Рисунок 7. Распознавание логотипов на изображениях в сервисе YouScan Особенности сервиса YouScan:Распознавание изображений логотипов и ситуации потребления на иллюстрациях и фото пользователей соцмедиа даже в тех постах, где название бренда не упоминается.Нет ограничений на количество пользователей, доступна постановка задач и разграничение прав доступа к темам системы.Возможность подключить мониторинг обновлений конкретных каналов информации, независимо от публикуемого контента.Интеграция с CRM-платформами.Мультиязычный интерфейс (доступны русский, английский и украинский языки).Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.КатюшаСервис, созданный компанией «М13» в 2017 году специально для задач медиамониторинга в госсекторе. Информация сгруппирована по времени, информационным поводам, тематикам, событиям, персонам и типам СМИ. Для оценки масштаба и качества распространения информации в системе используются тональность публикаций, их количество и охват аудитории. Оперативность достигается коротким интервалом сканирования — сообщения появляются в системе в интервале времени от 1 до 10 минут после их публикации на сайте источника. Сообщения с пометкой «Срочно» по наиболее важным темам по запросу пользователя могут отправляться в виде sms, email, и push-уведомлений. Рисунок 8. Список событий в сервисе «Катюша» Особенности сервиса «Катюша»:Отображение упоминаний с задержкой в 10 минут после публикации.Срочные уведомления о критически важных публикациях.Круглосуточная поддержка пользователей.Доступ к результатам мониторинга через мобильные приложения на iOS и Android.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя.КрибрумОдин из старейших сервисов мониторинга открытых источников информации создан маркетинговым агентством «Ашманов и партнеры» и компанией InfoWatch. Система охватывает как платформы социальных сетей, блогов и форумов, так и доступных онлайн СМИ, включая сайты радиостанций и телевидения, а также видеохостинги и отраслевые сайты. Краулер системы находит упоминания за промежуток от 15 минут до 2-4 часов после публикации. Возможности платформы позволяют автоматизировать большую часть аналитической работы — определять тональность упоминаний, тематические категории, географическую распределенность, вес авторов и примерный охват публикаций. Можно приобрести как лицензию на доступ к платформе, так и услуги аналитиков «Крибрума» для точной настройки системы под конкретные кейсы, или отдельные отчеты о текущем состоянии инфополя по заданной теме. Сервис ориентируется на крупных бизнес-пользователей, данные о стоимости не разглашаются в открытых источниках, пробная версия предоставляется потенциальным клиентам по запросу. Рисунок 9. Отображение найденных упоминаний в «Крибруме» Особенности сервиса «Крибрум»:Широкий охват региональных и отраслевых источников.Собственная лингвистическая база (правильная обработка отрицания в упоминаниях).Способность различать усиления и сравнения с конкурентами.Для нестандартных кейсов доступны дополнительные услуги аналитиков.Включен в реестр отечественного ПО.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителяМедиалогияКомпания «Медиалогия» — старейший поставщик услуг мониторинга СМИ. С 2003 года сервис специализируется на мониторинге региональных СМИ, ежедневно предоставляя клиентам сводки об упоминаниях ключевых слов в печати, на ТВ и радио. До 2016 года сервис являлся основным поставщиком услуг мониторинга СМИ для государственных заказчиков. С недавних пор компания добавила направление мониторинга соцмедиа. Как заявляет производитель, система охватывает 800 млн соцмедиа и 49 тысяч СМИ — это наибольший объем источников среди аналогов. Однако полнота анализа социальных сетей пока что остается под вопросом — судя по публичным отчетам, мониторинг социальной сети Facebook охватывает только публичные группы, либо упоминания, помеченные хештегом. Аналитические инструменты сервиса достаточно гибкие и разнообразные, что полезно для работы с большим пулом упоминаний.Помимо стандартных услуг аналитики и мониторинга, «Медиалогия» предлагает премиальные услуги ГЛАСС и «Призма», позволяющие формировать картину дня, персональную медиабазу, рабочее место руководителей и контролировать установленные показатели.  Рисунок 10. Работа с инцидентами в сервисе «Медиалогия» Особенности сервиса «Медиалогия»:Наиболее полный мониторинг СМИ.Большое количество преднастроенных отчетов.Мониторинг Telegram-каналов.Возможность настроить инциденты для дальнейшей работы с упоминаниями.Подробнее с сервисом можно ознакомиться на сайте производителя. ВыводыВысокая конкуренция на российском рынке систем мониторинга открытых источников информации заставляет участников активно развивать свои сервисы, поэтому функциональные возможности региональных систем как минимум не уступают ведущим мировым вендорам. За последние пару лет такие функции, как мониторинг Telegram-каналов, оценка тональности и значимости упоминания, распознавание изображений, — уже стали ожидаемым стандартом. Однако технические ограничения, созданные Facebook для сторонних краулеров, не получилось преодолеть у большинства платформ мониторинга. Учитывая, что это одна из наиболее популярных платформ у платежеспособного сегмента аудитории, технология обеспечивает весомые конкурентные преимущества.Кроме того, усиливается конкуренция по доступности и качеству дополнительного сервиса — услуги аналитиков и индивидуальные настройки предлагают практически все вендоры.Профиль рынка распределился характерным для российской экономики образом — 50% рынка составляют единичные сверхкрупные заказы и госконтракты, обслуживаемые 3-5 крупными вендорами, остальные 50% — розничные заказы средних предприятий, медиакомпаний и индивидуальных заказчиков. Учитывая ежегодный рост затрат на мониторинг медиа в госсекторе, логично, что крупные госкорпорации стремятся включить в свои активы производителей перспективных платформ. При этом наиболее перспективным путем развития технологии мониторинга открытых источников информации становится переход от задач маркетинга и PR к бизнес-аналитике за счет интеграции с другими открытыми источниками информации — тендерными площадками, системами мониторинга юридических лиц, системами информационной безопасности и т. п.  Первые шаги в этом направлении уже сделали несколько вендоров (IQPlatform, Data Plexus, «Спарк-Скан»). Такая парадигма дает возможность конкурировать за часть клиентов с крупными информационно-аналитическими платформами для бизнеса (как IBM Watson, «Гарда Аналитика» или Palantir).

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?
×