Обзор продуктов платформы Cyberbit - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор продуктов платформы Cyberbit

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор продуктов платформы Cyberbit
Cyberbit предлагает комплексное решение как в виде платформы кибербезопасности, реализующей принцип «единого окна» для обнаружения, оркестровки, автоматизации и реагирования в области информационных (IT), операционных (OT) технологий и технологий интернета вещей (IoT), так и в виде отдельных продуктов платформы.    ВведениеСостав платформы CyberbitCyberbit EDRCyberbit SCADAShieldCyberbit SOC 3DCyberbit RangeВыводы  ВведениеКиберпреступники отключают промышленные центры, обесточивают города, блокируют работу аэропортов и финансовых систем. Отдельные компании для них становятся долгосрочными полигонами.Развитие технологий, оснащенности и практик киберпреступников ни на шаг не отстает от развития информационных технологий, а подчас и опережает их. Говорить же о возможностях ИБ в деле противостояния современным угрозам приходится лишь в контексте компетентности специалистов, новейшего арсенала средств, и процессов, и крайне ограниченного промежутка времени, доступного для реагирования.Cyberbit был выделен в 2015 из оборонного концерна Elbit Systems (NASDAQ: ESLT) с тем, чтобы предложить коммерческому сектору передовые технологии безопасности, разработанные для правительственных и военных организаций.Платформа Cyberbit представляет собой сочетание передовых технологий и средств обнаружения и реагирования для защиты как операционных (промышленных сетей — АСУ ТП, OT), так и информационных технологий.Cyberbit предлагает также изолированную виртуальную среду на базе данной платформы, предназначенную для моделирования процессов, реалистичной симуляции атак, а также противодействия им.Особенности платформы Cyberbit:неиспользование облачных технологий и сторонних сервисов — использование только собственных ресурсов предприятий (on-premise);равновозможное применение как конечным заказчиком, так и MSSP/MDR.На базе платформы Cyberbit может быть построено комплексное решение по обеспечению информационной безопасности (ИБ) для крупных компаний и государственных организаций. До недавнего времени подобного рода решение могло быть реализовано только при условии использования множества продуктов различных вендоров. Состав платформы CyberbitCyberbit EDR — система обнаружения неизвестных угроз информационным системам и реагирования на них для конечных устройств.Cyberbit SCADAShield — система обнаружения угроз технологическим (промышленным, операционным) системам и предотвращения атак на них.Cyberbit SOC 3D — система оркестрации, автоматизации и реагирования как для информационных, так и для технологических систем, управления жизненным циклом инцидентов, процессами и деятельностью команды SOC.Cyberbit Range — платформа моделирования и симуляции архитектур, процессов и кибератак для подготовки специалистов по кибербезопасности и тестирования решений для ИС, АСУ ТП и ИБ. Рисунок 1. Платформа Cyberbit Cyberbit EDRОсновным способом компрометации ИТ-инфраструктуры остается атака на конечные точки. Традиционные средства защиты не успевают за новыми угрозами и специально кастомизированными вредоносами. Крайне сложно обнаружить и отследить бесфайловые атаки — «полезная» нагрузка загружается непосредственно в оперативную память. Наличие всего возможного спектра средств защиты конечных точек, начиная со средств антивирусной защиты (САЗ) и заканчивая полноценными комплексами Endpoint Protection (EPP), не позволяет предотвратить угрозы, реализуемые посредством этих конечных точек. Потребовались технологии, позволяющие производить поиск, обнаружение и расследование угроз на уровне ядер операционных систем всей инфраструктуры конечных точек. Такие средства получили наименование Endpoint Detection and Response (EDR). Gartner определяет EDR как инструментарий для детектирования и расследования подозрительной деятельности в рамках всей непрерывной инфраструктуры рабочих мест.Cyberbit EDR (Endpoint Detection and Response) предназначен для обнаружения современных сложных сетевых угроз.С использованием сверхлегких агентов, контролирующих ядра операционных систем и пользовательские пространства на всех узлах сети (рабочих станциях и серверах), Cyberbit EDR непрерывно собирает и анализирует данные, используемые поведенческой аналитикой для обнаружения постоянных, неизвестных и целевых угроз.Передовые средства в сочетании с интеллектуальной обработкой big data позволяют точно выявлять атаки, при этом уровень ложных срабатываний сводится к минимуму. Многоэтапный анализ — на уровне агента и далее в центральном хранилище big data — позволяет Cyberbit EDR обнаруживать и выявлять подозрительное и аномальное поведение как на единичном хосте, так и в целом во всей сети, и принимать соответствующие ответные и профилактические меры, включая изоляцию файлов, удаление следов присутствия, блокировку файлов/процессов/пользователей.Для облегчения жизненного цикла реагирования на атаки, и, в частности, для ускорения процедур расследования Cyberbit EDR обеспечивает форензику в режиме реального времени, предоставляет активные средства поиска угроз, реализует расширенную визуализацию и удобный графический интерфейс. Рисунок 2. Информационные панели в графическом интерфейсе Cyberbit EDR  Механизм контекстно-зависимого обнаружения, реализованный в Cyberbit EDR, позволяет выявлять как поведенческие модели, так и статистические аномалии в сети, что раскрывает подробности и контекст каждой угрозы, обеспечивает выявление вредоносных действий и предоставление аналитикам ранних оповещений без генерации избыточных ложных оповещений о подобных, хотя и разрешенных действиях.Визуализация вредоносной активности на временной шкале детально прорисовывает развитие атаки, включая все связанные объекты и события, а также наиважнейшие сведения, автоматически предоставляемые системой.EDR снижает требуемый уровень квалификации аналитика, поскольку в автоматическом режиме обеспечивает широкий набор возможностей по визуализации и детализации.Cyberbit EDR может выступать источником данных (alert system) как для SIEM, так и непосредственно для SOAR, а также управляться из SOAR, в частности из SOC3D.Cyberbit EDR не использует сторонние источники или внешние сервисы, не требует подключения к интернету и в полном объеме выполняет заявленную функциональность в изолированных средах.Cyberbit EDR в известной степени остается последней линией защиты, поскольку одна из основных его целей состоит в том, чтобы обнаружить те атаки, которые успешно преодолели другие средства защиты информации. Cyberbit SCADAShieldВ традиционных информационных системах в подавляющем большинстве в качестве стека сетевых протоколов используется TCP/IP, а в качестве операционных систем — Windows/Linux, для которых хорошо известны, описаны и применяются средства защиты информации. В отличие от них технологические (промышленные, операционные) сети, также известные как АСУ ТП/АСДУ, ОТ, ICS (Industrial Control System), SCADA, составляют крайне сложную предметную и операционную область, отличительными чертами которой являются:низкая наглядность как результат отсутствия актуальных агрегированных данных об активах, протоколах и особенностях функционирования, «слепые пятна» промышленных систем;неэффективность или невозможность применения традиционных IT-решений для защиты и обеспечения ИБ;конфликты на уровнях владения и ответственности между IT- и ОТ-системами.В течение многих лет для защиты ОТ-сетей применялся тривиальный, но малоэффективный подход, заключающийся в изоляции OT от ИТ-окружений. Сравнительно недавно на рынке появились средства защиты на основе сетевых антивирусных средств и сканеров безопасности, переориентированные на специализированные промышленные протоколы.Cyberbit SCADAShield представляет собой неинтрузивное решение для мониторинга OT-сетей, обнаружения и реагирования на атаки, а также проведения форензики. SCADAShield обнаруживает и делает видимыми все элементы и коммуникации промышленной сети, производит мониторинг OT- и IT-протоколов в рамках промышленной сети, а также поддерживает возможности обнаружения, анализа и реагирования в отношении аномального поведения в сети, уязвимостей и атак.С помощью механизма детализированной глубокой фильтрации трафика (Granular Deep Packet Inspection, GDPI) Cyberbit SCADAShield выявляет области, которые должны быть подвергнуты анализу на каждом уровне протокола. При этом система анализирует как IP, так и последовательные протоколы, проверяет все виды сетевой активности и отображает все сетевые ресурсы. Эти данные используются для создания актуальной карты сетевых компонентов и коммуникационных связей. Рисунок 3. Карта коммуникационных связей в графическом интерфейсе Cyberbit SCADAShield  Cyberbit SCADAShield отличает легкость и высокая скорость развертывания. Сенсорный компонент SCADAShield устанавливается в неинтрузивном режиме и выполняет пассивный мониторинг SCADA-сети посредством подключения к сетевым коммуникационным хабам. SCADAShield автоматически генерирует правила белого и черного списка для выявления сетевых уязвимостей, недостатков конфигурации, некорректного функционирования или нарушений установленных политик безопасности. Компонент Cyberbit SCADAShield, выполняющий функции сенсора, опционально может быть установлен в IPS-режиме с возможностью активного блокирования.Преимущества, предоставляемые Cyberbit SCADAShield:обнаружение, отображение и контроль всех ресурсов OT-сети;визуализация сети и выявление изменений;мониторинг сети и возможность получения в режиме реального времени оповещений о подозрительной деятельности;отслеживание неавторизованных устройств, коммуникационного взаимодействия и операций;выявление общеизвестных уязвимостей ИБ (Common Vulnerabilities and Exposures, CVE) и сигнализация об их обнаружении;блокирование уязвимостей оборудования, протоколов и проблем безопасности;проведение форензики и других исследований, а также анализ основной причины (Root Cause Analysis, RСA);предоставление легко настраиваемых информационных панелей и отчетов;соответствие стандартам ICS и отраслевым нормам. Cyberbit SOC 3DНепрерывное усложнение среды реагирования на инциденты ИБ влечет за собой необходимость масштабирования операционной деятельности предприятий, а также сокращения среднего времени реагирования на инциденты и повышения эффективности сервисов. Но при этом, как следствие, возникают проблемы управления трудовыми ресурсами, процессами и технологиями. Эти проблемы обусловлены следующими факторами:многовекторные, критичные по времени атаки на информационные и технологические системы;большое разнообразие применяемых средств защиты информации и анализа защищенности;большое количество оповещений безопасности как от систем управления событиями ИБ (Security Information and Event Management, SIEM), так и от других источников.При этом положение усугубляется тем, что имеет место довольно острый дефицит необходимых навыков в области ИБ, и, более того, наблюдается тенденция к дальнейшему ухудшению ситуации. Очевидным решением для предприятий и организаций-поставщиков услуг является повышение эффективности функционирования SOC.Cyberbit SOC 3D представляет собой систему, сочетающую возможности оркестрации событий безопасности, автоматизации и реагирования (Security Orchestration, Automation and Response, SOAR) и расследований на основе big data. Эти возможности позволяют лицам, отвечающим за реагирование на инциденты, управлять всем жизненным циклом инцидента ИБ — от обнаружения до восстановления — с помощью «единого окна». Рисунок 4. «Единое окно» реагирования на инциденты Cyberbit SOC 3D В части возможностей по оркестрации событий безопасности следует отметить, что в Cyberbit SOC 3D встроены интеграционные возможности для всех систем SOC, включающие:SIEM;другие источники инцидентов;источники обогащения инцидентов;управляемые системы безопасности.Средства интеграции обеспечивают возможность бесшовной интеграции практически с любой системой на уровне API в течение нескольких часов. Cyberbit SOC 3D уже включает в себя широкий набор готовых сценариев реагирования на инциденты ИБ, а также механизмы создания собственных сценариев. SOC 3D также облегчает отслеживание метрик SOC с помощью производительной платформы big data и настраиваемых KPI-виджетов.Cyberbit SOC 3D автоматизирует ручные задачи:приоритизация инцидентов;сбор данных;документирование и сбор свидетельств;внутренняя и внешняя отчетность и др.Автоматизация процессов и частных задач позволяет ускорить реагирование на инциденты ИБ и предоставить аналитикам ИБ возможность направить больше ресурсов на инциденты ИБ с приоритетом высокого уровня. С помощью функций автоматизации процессы, ранее занимающие часы рабочего времени, зачастую могут быть выполнены за минуты или даже секунды. Функциональность по автоматизации, реализованная в Cyberbit SOC 3D, является настраиваемой, вследствие чего можно полностью контролировать то, какие задачи должны быть автоматизированы.Важной отличительной особенностью платформы Cyberbit SOC 3D является то, что она обеспечивает запись и хранение в репозитории big data «сырых» данных, необходимых для проведения расследования. Cyberbit SOC 3D хранит, осуществляет корреляцию и индексирование данных, полученных как из источников событий безопасности, так и других источников, включая системы ОТ, что позволяет аналитикам в режиме реального времени получать ответы на свои запросы в RСA-контексте.Cyberbit SOC 3D предоставляет обширный каталог информационных панелей для проведения расследования. Есть возможность создавать собственные панели в соответствии со специфическими требованиями организации. Cyberbit RangeВ дополнение ко всем перечисленным сложностям следует отметить всеобъемлющую проблему привлечения в достаточном количестве специалистов, обладающих компетенцией в вопросах реагирования на инциденты. Так как компетенции не берутся из ниоткуда, а развиваются и наращиваются только с опытом, целесообразно ставить вопрос о повышении в нужном направлении квалификации специалистов, уже имеющихся в штате организаций. Дело в том, что зачастую это может оказаться выгоднее, чем привлечение специалистов со стороны.Согласно данным SANS 2018 SOC Survey, более 70 % руководителей ИБ считают дополнительные тренинги лучшим совершенствованием программ реагирования на инциденты, так как нехватка кадров и низкая квалификация являются их главными недостатками.Cyberbit Range — платформа реалистичного кибермоделирования, использующая методы подготовки боевых летчиков, позволяющая значительно повысить производительность групп реагирования на инциденты.Cyberbit Range предоставляет возможность специалистам предприятий в области кибербезопасности участвовать в практическом обучении в условиях, приближенных к реальным. Cyberbit Range служит также испытательным стендом для оценки инструментов и архитектур обеспечения безопасности в контролируемой среде. В качестве учебной платформы Cyberbit Range позволяет как специалистам по кибербезопасности, так и руководству компании отрабатывать реалистичные сценарии устранения инцидентов и существенно повышать эффективность своей работы в случае действительного возникновения инцидентов кибербезопасности.Cyberbit Range обеспечивает возможности симуляции работы сети, корпоративного и интернет-трафика в условиях виртуальной среды. Допускает подключение приложений и оборудования заказчика, чтобы сделать симулятор максимально соответствующим реальной сети организации. С использованием предустановленных сценариев атак демонстрируются различные типы атак и методы противодействия им. Обучающиеся оцениваются по умению отслеживать, расследовать, реагировать и блокировать угрозы и достигать целей, определенных заданием на сессию. Сессия записывается и привязывается к временной шкале, чтобы при подведении итогов сессии иметь возможность ее воспроизвести и проанализировать. Каждый сеанс может быть запущен с любой временной отметки и повторен. Cyberbit Range обеспечивает моделирование IT-сети и SCADA с возможностью подключения дополнительного физического оборудования SCADA, а также поддерживает как индивидуальные, так и командные тренировки.Cyberbit предлагает готовые настройки сетей (как информационных, так и технологических), наполнение трафика и сценарии угроз различных уровней сложности, а также обеспечивает периодическое обновление базы знаний новыми сценариями атак, разработанными группой экспертов по кибербезопасности, чтобы обеспечить заказчиков актуальными сценариями.Cyberbit Range предлагает четыре программы обучения:реагирование на инциденты;тесты на проникновение;безопасность АСУ ТП;продвинутые индивидуальные курсы.Каждая из программ включает множество сценариев атак, таких как SQL-инъекция, DDoS, программы-вымогатели, фишинг, утечка данных и многих других.Расширенные возможности позволяют настраивать любой аспект учебной сессии, включая разработку новых сценариев угроз, создание новых учебных программ в соответствии с конкретными потребностями и настройку моделируемой сетевой инфраструктуры с помощью простого в использовании графического мастера. Рисунок 5. Тренинг кибербезопасности Cyberbit Range  ВыводыВ настоящее время предприятия сталкиваются с целым рядом проблем обеспечения ИБ.Во-первых, на практике имеет место взаимопроникновение IT-, OT- и IoT-сетей, что предоставляет широкие возможности для злоумышленников и усложняет для организаций задачу по обеспечению ИБ.Во-вторых, средства защиты информации зачастую не отвечают реалиям, вследствие чего организации вынуждены использовать нишевые продукты для обнаружения угроз и реагирования, при этом каждое средство защиты информации может быть ориентировано исключительно на сеть определенного типа. В результате службы ИБ предприятий испытывают острую потребность в обеспечении единообразного уровня «видимости» атак, а также возможности обнаружения и реагирования на инциденты для конвергентной поверхности атак IT, OT, IoT.В-третьих, хроническая нехватка квалифицированных специалистов по безопасности заставляет службы ИБ постоянно оставаться на шаг позади нарушителей.Платформа Cyberbit позволяет автоматизировать, оркестрировать и моделировать процесс реагирования на инциденты от обнаружения до локализации — для IT-, ОТ- и IoT-сетей, множества типов устройств и широкого диапазона протоколов. Это реализуется с помощью единой платформы, которая объединяет четыре технологии для повышения скорости реагирования, увеличения эффективности персонала и масштабирования операций по обеспечению ИБ.

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?
×