Обзор российской DLP-системы СёрчИнформ КИБ - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор российской DLP-системы СёрчИнформ КИБ

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор российской DLP-системы СёрчИнформ КИБ
«СёрчИнформ Контур информационной безопасности» («СёрчИнформ КИБ», КИБ) – российская DLP-система для защиты от утечек конфиденциальных данных, а также предотвращения и расследования внутреннего мошенничества. Ранее мы рассматривали ее архитектуру и технические требования, теперь же сосредоточимся на новых возможностях и сценариях применения.     Введение АрхитектураЧто умеет «СёрчИнформ КИБ»3.1. Контроль коммуникаций и передвижения информации по максимально возможному числу каналов3.2. Анализ перехвата3.3. Расследование инцидентовНовые возможности «СёрчИнформ КИБ»4.1. Контроль привилегированных пользователей: удаленные доступы и сессии4.2. Отключение сетевых устройств при связи по LAN4.3. Контроль новых каналов4.4. Расширение возможности контроля корпоративных облачных хранилищ4.5. Расширение функциональности для агентов на Linux4.6. Интеграция со СКУД «Орион Про»Выводы Введение  «Однозадачность» DLP-систем ушла в прошлое. Современные программы должны создавать полноценный контур информационной безопасности в компании, защищать от:утечек информации (в личных целях, в пользу конкурентов, по глупости и ошибке, из мести);корпоративного мошенничества (создания «боковых схем», взяточничества, кумовства);непродуктивного использования рабочего времени и ресурсов компании.«СёрчИнформ» фокусируется на оптимизации работы системы, расширении ее функциональности, а также выпускает родственные решения, которые работают в связке с DLP («СёрчИнформ SIEM», «СёрчИнформ ProfileCenter», «СёрчИнформ TimeInformer» и «СёрчИнформ FileAuditor», о котором писали недавно).Это — тоже в духе потребностей рынка, потому что в идеальном случае софт должен избавлять заказчика от необходимости переключаться с одного решения на другое, снимать вопросы внутренней безопасности в едином интерфейсе.Это — не первый обзор «СёрчИнформ КИБ». Вы можете прочесть полную информацию о предыдущих версиях программного обеспечения в обзорах 2016 и 2018 годов. В этом тексте для удобства повторимся в описании основных функциональных возможностей системы и расскажем об обновлениях. Рисунок 1. Линейка продуктов «СёрчИнформ». Все бесшовно интегрируются друг с другом  Архитектура«СёрчИнформ КИБ» имеет клиент-серверную структуру, защита данных обеспечивается:на конечных рабочих станциях;посредством взаимодействия с сетевым оборудованием или прокси-серверами;за счет интеграции с корпоративными системами.Продукт имеет 15 модулей контроля каналов передачи информации, 2 аналитических модуля. Что умеет «СёрчИнформ КИБ»Главное современное требование к DLP-системам – защищать информацию по всем каналам в любом формате, анализировать поток данных и немедленно выявлять среди них факты нарушения политик безопасности, в том числе в ретроспективном режиме.Рассмотрим, как это реализовано в «СёрчИнформ КИБ». Контроль коммуникаций и передвижения информации по максимально возможному числу каналовПередача данных, а также коммуникации сотрудников друг с другом и пользователями за пределами компании полностью берутся под контроль.«СёрчИнформ КИБ» собирает информацию из:почты;внешних устройств;FTP-серверов;принтеров;мессенджеров, включая те, что используют end-to-end шифрование (Telegram, WhatsApp, Viber);с микрофона, камеры, монитора и клавиатуры компьютера;трафика, переданного по HTTP/HTTPS-протоколам, а также запущенных программ;действий пользователей через удаленные соединения;облачных хранилищ.Контроль также возможен в режиме реального времени, т.к. DLP-система позволяет подключаться к монитору, микрофону, веб-камере. Рисунок 2. В «СёрчИнформ КИБ» — 15 модулей, которые держат под контролем все основные каналы передачи информации Анализ перехватаАналитические возможности – сильная сторона «СёрчИнформ КИБ». В отличие от решений конкурентов, система работает на движке собственной разработки – SearchServer, который создавался исключительно для использования в DLP. В прошлом году движок был обновлен, что повысило производительность всей программы на 30% (по результатам некоторых тестов — на 40%). Это ускорило все процессы, от первичной обработки информации до итоговой поисковой выдачи.SearchServer позволяет индексировать данные перехвата и искать по нему информацию, используя множество разных видов анализа: по словам, словарям, морфологии, атрибутам, по регулярным выражениям, цифровым отпечаткам, по алгоритму «поиск похожих», статистическим и комплексным поисковым запросам, а также любым комбинациям вышеперечисленных. В систему встроен бесплатный OCR-модуль – средство распознавания символов. Он позволяет обнаружить в массиве документов те, которые отвечают установленному образцу. «СёрчИнформ КИБ» также интегрирован с решением ABBYY FineReader Engine, имеющим более широкие, чем у бесплатной OCR, возможности распознавания текста на изображениях (более 200 языков, более качественное распознавание рукописных символов).Также система «понимает» попытки обхода политик безопасности, уловки, например использование цифр вместо букв, транслитерацию, умышленное искажение слов и даже попытки шифровать архивы.Поисковый движок КИБ поддерживает Unicode – он работает с документами на разных языках (решение адаптировано для работы в 26 странах), имеет совместимость со всеми популярными типами файлов.В новой версии также реализована возможность находить заданную комбинацию символов в точной последовательности. Эта опция появилась как альтернатива поиску по регулярным выражениям и позволяет не создавать лишнюю нагрузку на сервер. Она подходит, когда ИБ-специалист точно знает, какую комбинацию ищет (номер машины, договора, паспорта и т.д.). Рисунок 3. Обнаружены документы (авиабилеты) с помощью модуля распознавания текста   Запись аудио для экономии времени можно настроить по критериям: например, она может включаться каждый раз при запуске конкретных критичных процессов или программ.Такие мощные поисковые возможности позволяют реализовывать текущий контроль даже по самым сложно настроенным политикам безопасности, предотвращать преступления на этапе их планирования, а также проводить ретроспективные расследования, анализируя архив собранных данных.Расследование инцидентовВсе описанные выше возможности востребованны не только для одномоментного обнаружения инцидента по политикам безопасности, но и для сбора информации обо всех обстоятельствах нарушения, восстановления цепочки действий и круга причастных лиц. Всё это становится основой для доказательной базы.Сценарий использования:После установки DLP стало понятно, что региональный директор производственной компании и ее подчиненная берут «откаты». Более того, стало ясно, что происходило это на протяжении 12 лет. Суммы контрактов были большими, и за годы накопились миллионы долларов.Заподозрили схему благодаря анализу коммуникаций коллег друг с другом (устные переговоры, сообщения в мессенджерах). Далее ИБ-служба начала собирать всю информацию за эти годы. Подняли все заключенные обеими сотрудницами контракты, изучили цены и рынок, пообщались с представителями контрагентов. В итоге выяснилось, что сотрудница и руководитель закладывали «откат» в размере 10% от итоговой стоимости контракта. Во время общения со службой безопасности сотрудница признала наличие схемы. Обе причастные коллеги уволены.В качестве иллюстрации обстоятельств инцидента КИБ предлагает больше 30 базовых шаблонов отчетов. Они удобны для работы пользователей программы – ИБ-специалистов и ИБ-директоров. Кроме того, они позволяют быстро собрать информацию для отчета перед руководством.Отчет по связям – показывает каналы коммуникации, число сообщений по пользователям как внутри сети, так и с внешними адресатами.Рисунок 4. Граф отношений, построенный в Консоли аналитика  Контентный маршрут – описывает перемещение документов от отправителя к получателю как по внутренним, так и по внешним каналам связи. Рисунок 5. Контентный маршрут в «СёрчИнформ КИБ»  Отчет продуктивности и эффективности пользователей – показывает загрузку, фактически отработанное время, фиксирует ранние и поздние уходы, а также наглядно иллюстрирует эффективность сотрудников по тем процессам, которыми они были заняты в течение дня.Отчет по программам и устройствам – упорядочивает данные об установке и удалении программ, отражает изменения в комплектующих и устройствах, которые пользователи подключают к компьютеру.Пользователь может настроить для себя и другие отчеты под собственные нужды. Рисунок 6. Скриншот отчета    Новые возможности «СёрчИнформ КИБ»Контроль привилегированных пользователей: удаленные доступы и сессииВ новой версии функции контроля усилены, реализована функциональность для предотвращения опасных действий пользователей.В «СёрчИнформ КИБ» можно комплексно контролировать протокол подключения к удаленному рабочему столу (RDP) – основному средству удаленного администрирования Windows. С помощью гибких настроек стало удобнее управлять действиями пользователей при активном RDP-подключении:  задавать разные правила для ПК пользователя и удаленной машины – например, запретить копирование с одной стороны или вставку с другой;делать теневую копию всех файлов, обмен которыми идет в RDP;запрещать любое перемещение файлов через RDP-подключение.Также специалисты по безопасности смогут ограничивать действия сотрудников, которые используют VMware/VirtualBox для доступа к виртуальным средам (машинам, ресурсам, приложениям). КИБ заблокирует флешки и другие съемные устройства, если пользователь попытается подключить их к виртуальной машине. Рисунок 7. Настройка действий при использовании VMware/VirtualBox  Основная цель обоих инструментов – не дать пользователям с привилегиями занести на удаленную машину нежелательные файлы или украсть оттуда информацию. На данный момент в DLP конкурентов нет таких широких возможностей защиты терминальных серверов, виртуальных сред и средств удаленного администрирования. Первым шагом было взятие под контроль TeamViewer и его аналогов как самых популярных средств удаленного администрирования. После появились решения для контроля других инструментов, с помощью которых пользователи получают доступ к удаленным хранилищам и машинам.Сценарий использования:Сотрудник банка с привилегированным доступом был в курсе, что действия пользователей контролируются с помощью DLP «СёрчИнформ КИБ», но о том, что система видит действия пользователей во время удаленных сессий, не знал. В результате ИБ-служба увидела попытку сотрудника скопировать часть базы с персональными данными клиентов через интерфейс TeamViewer и предотвратила утечку.Отключение сетевых устройств при связи по LANВ КИБ появилась возможность контролировать действия пользователя при подключении сетевых устройств – реализована опция блокировки беспроводных соединений, если подключен сетевой кабель. Рисунок 8. Настройка действий при подключении по LAN  Опциональная блокировка работы Opera VPNВ КИБ добавлена возможность блокировать работу VPN-соединений в HTTPS/SOCKS в браузере Opera, что позволяет закрыть потенциальную «дыру» в безопасности сети. Без блокировки трафик VPN-соединений в Opera окажется фактически невидимым, и пользователь сможет обходить правила безопасности.Контроль новых каналовС момента прошлого обзора в «СёрчИнформ КИБ» расширена функциональность контроля переписки в бизнес-чате Bitrix24. Теперь мониторинг сообщений происходит путем интеграции с внутренним сервером Bitrix, что не создает дополнительную нагрузку на агент, облегчает возможность перехвата.Под контроль КИБ также взяты бизнес-мессенджеры Microsoft Teams, Slack, Lotus Sametime. В поле зрения специалистов по безопасности попадут документы, изображения и ссылки, которыми обмениваются пользователи.Корпоративные мессенджеры интегрированы с популярными облачными хранилищами и онлайн-планировщиками. Информация оттуда тоже станет доступной. Рисунок 9. Контроль мессенджера Slack. Сработала политика безопасности по «откатной» тематике  Теперь КИБ обеспечивает контроль наибольшего числа популярных мессенджеров – как общедоступных, так и корпоративных. Перехват информации из популярных мессенджеров с end-to-end-шифрованием (Telegram, WhatsApp, Viber и др.) осуществляется на уровне рабочих станций. При этом контролируются не отдельные приложения и типы коммуникаций, а клиенты для рабочего стола, веб-версии, тексты, звонки и файлы.«СёрчИнформ КИБ» находит утечки документов и файлов через переписки, а также обнаруживает коммуникации, сигнализирующие об опасных склонностях и поведении сотрудников.Сценарий использования:На производстве сдавали кислоту на утилизацию, за что организация платила подрядчику 12 тысяч рублей за каждую сданную тонну. В перехват DLP попала переписка из WhatsApp (веб-версия), сработала политика по словарю «боковые схемы». Из нее следовало, что сотрудник, ответственный за сдачу кислоты, каждый раз дописывает 5 лишних тонн. В результате по каждой сделке компания переплачивала 60 тысяч рублей (360 тысяч рублей за год).Расширение возможности контроля корпоративных облачных хранилищВ DLP-системе «СёрчИнформ КИБ» расширена возможность сканирования облачных хранилищ. Содержимое проверяется на соответствие политикам безопасности. Можно проверять документы, которые загружаются или скачиваются сотрудниками из корпоративной инфраструктуры, а также все данные, хранящиеся на аккаунтах. В новой версии функциональность доступна и для популярного хранилища OneDrive. В более ранних версиях КИБ под контроль были взяты Yandex.Disk, DropBox, CMIS.Расширение функциональности для агентов на Linux«СёрчИнформ КИБ» была первой системой, прошедшей сертификацию на совместимость с ОС Astra Linux Special Edition по программе «Software Ready for Astra Linux». Первоначально возможности КИБ для Linux были скромными, но вендор продолжает наращивать их, и сейчас они приближаются к возможностям для Windows-систем.Реализован сбор данных по протоколам HTTP, IM, Mail, FTP, Cloud для операционных систем Ubuntu 16.04.5 LTSи CentOS 7.6. Для CentOS 7.6 также доступна блокировка USB-устройств и сетевых ресурсов. Появилась возможность создавать белые/черные списки – обеспечивать контроль доступа.В новой версии реализована возможность добавления сайтов в черный и белый списки блокировки HTTP. Ранее это делалось на сетевом уровне, что не решало вопроса блокировки в том случае, если пользователь подключался к интернету посредством, например, Wi-Fi, розданного с личного телефона. Теперь блокировка возможна на уровне агента, что в случае необходимости ограничит или, наоборот, разрешит доступ к определенным сайтам с конкретного компьютера.Интеграция со СКУД «Орион Про»Решение поддерживает интеграцию со СКУД с 2017 года. В новой версии добавлена поддержка еще одной распространенной системы, «Орион-Болид». Данные из нее теперь возможно опционально отобразить в отчетах ProgramController:опоздания сотрудников,ранние уходы,журнал рабочего времени,посещения сотрудников,табель рабочего времени.Интеграция DLP со СКУД дополняет отчеты о соблюдении режима доступа информацией о продуктивности сотрудников и показывает, кто появляется на работе в срок, но проводит время за разговорами и кофе, симулирует сверхурочную занятость и т.д. DLP-система фиксирует на видео события, попадающие в поле обзора камеры компьютера. Но интеграция со СКУД позволяет дополнить картину инцидента еще и по «физическим» уликам в офисном пространстве.Сценарий использования:В тех компаниях, где предусмотрена оплата за отработанные часы, встречается форма «латентного» воровства – ненужные переработки, когда человек может сделать задачу за 4 часа, но будет делать ее весь день, а может, и останется на часок после работы. Для сотрудника это — «переработки», которые оплачиваются как сверхурочные.ИБ-служба должна выявлять такие факты. В этой истории ИБ-специалист проверил отчеты по ProgramController, выбрал сотрудников, которые работают более 10 часов, выгрузил данные из СКУД. Внимание привлекла аномалия по одному работнику. Он прошёл через турникет в 18:02, как и все, но судя по запущенным на компьютере процессам, работал за ним до 21:27. Возможные причины:кто-то работал за его машиной из-под его учетки,сам сотрудник работал удаленно,сбой в СКУД.Дальнейшее расследование показало, что «старательный» сотрудник логинился через TeamViewer Portable. Программы удаленного доступа в компании были запрещены, но для TeamViewer Portable не нужны права администратора. Так ИБ-служба раскрыла лазейку, которой воспользовался сотрудник, а также предотвратила «кражу времени» в компании. ВыводыВ целом «СёрчИнформ КИБ» уже можно рассматривать как многофункциональную «машину» для защиты не только данных, но и всего бизнеса от внутренних угроз. Задачи трансформации DLP перед вендорами встают регулярно, и «СёрчИнформ» движется в русле этого тренда.ДостоинстваПродукт позволяет выполнять смежные для DLP функции: eDiscovery, Time Tracking, Risk Management, криптозащита информации, аудит IТ-инфраструктуры, контроль привилегированных пользователей и другое. Также «СёрчИнформ КИБ» легко интегрируется с другими продуктами с «родственными» задачами (SIEM, FileAuditor, ProfileCenter).«СёрчИнформ КИБ» –  отечественная разработка. Наличие сертификатов и опыт позволяют реализовывать крупные и сложные проекты (максимальный размер внедрения – 50 тысяч рабочих станций), в том числе в госсекторе.Большое число контролируемых каналов (почта, внешние устройства, принтеры, мессенджеры, в том числе end-to-end, облачные хранилища, интеграция со СКУД и др.)Развитые возможности поиска и анализа информации, проведения расследований и сбора доказательной базы: обширный архив, в том числе теневых копий файлов с устройств, облачных хранилищ и т.п.Самые широкие среди конкурирующих продуктов возможности контроля удаленных и привилегированных пользователей.  Высокая скорость внедрения и возможность быстрого расширения функциональности благодаря модульной структуре.Более низкая, чем у продуктов конкурентов, нагрузка на IT-инфраструктуру.НедостаткиВ КИБ пока нет поддержки бесплатных СУБД.Нет поддержки macOS на агентах, нет агентов для мобильных платформ.Нет возможности использовать бесплатную операционную систему для сервера, работа только на платной ОС Windows Server.Функциональность для Linux развивается, но пока уступает возможностям агентов для Windows-систем.Вы можете запросить систему для бесплатного полноценного триала на любое число рабочих станций в течение месяца. 

Читать далее

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • Ego Dekker
      ESET Online Scanner был обновлён до версии 4.0.1. Приложение теперь работает только в 64-разрядной ОС.
    • 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?
×