Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор платформы реагирования на инциденты R-Vision IRP 4.2

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор платформы реагирования на инциденты R-Vision IRP 4.2
R-Vision Incident Response Platform – решение для автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности, разработанное российской компанией R-Vision. Платформа R-Vision IRP, как и любой SOAR-продукт, нацелена на то, чтобы стать единой точкой, в которой для работы аналитика SOC аккумулируются данные обо всех инцидентах ИБ и обеспечивается координация работы команды.   ВведениеИнтеграция с внешними системами в R-Vision IRP 4.22.1. Интеграция с SIEM2.2. Интеграция со средствами защиты информации2.3. Универсальная интеграцияУправление инцидентами в R-Vision IRP 4.23.1. Карточка инцидента3.2. Жизненный цикл инцидента3.3. Работа со списком инцидентов3.4. Возможности совместной работы3.5. Управление задачамиАвтоматизация в R-Vision IRP 4.24.1. Коннекторы4.2. Сценарии реагирования4.3. Применение автоматизацииУчет активов и управление уязвимостями в R-Vision IRP 4.25.1. Ресурсно-сервисная модель5.2. Управление уязвимостямиОтчетность и визуализация в R-Vision IRP 4.26.1. Графики и контрольные панели6.2. Геокарта и карты сетей6.3. Отчетность и экспортMulti-Tenancy в R-Vision IRP 4.2Выводы ВведениеИнцидент безопасности, будь то фишинговое письмо, вирусное заражение или попытка взлома сайта, попадает к сотруднику служб ИБ, как правило, в виде первичной информации от средств защиты — совокупности событий. Далее работают три фактора. Во-первых, для того, чтобы расследовать инцидент, нужен контекст — та информация, которая позволит его правильно интерпретировать: имена учетных записей должны стать именами живых людей, «свои» IP-адреса — превратиться в серверы и рабочие станции, узлы, с которых производится предполагаемая атака, — обрасти данными о регистрации доменов, рейтингами на основе результатов киберразведки и т.п. Во-вторых, в отношении инцидента необходимо принять меры — как технические (завершить вредоносный процесс, заблокировать учетную запись пользователя, остановить трафик на сетевом экране, удалить вредоносное письмо), так и организационные (оповестить пользователя, подключить к расследованию узкого специалиста, выдать задачу в службы ИТ). Наконец, третий и основной фактор — время. Сколь угодно качественное расследование инцидента будет лишено смысла, если не отреагировать вовремя.Системы класса SOAR, к которым относится и R-Vision IRP, нацелены на автоматизацию обработки инцидентов — как с точки зрения взаимодействия с внешними системами (принятие мер, обогащение), так и с позиций алгоритмизации процесса реагирования, когда создаются сценарии отклика на инциденты (англ. playbook). Высшая цель этого класса решений — сделать так, чтобы система в зависимости от типа инцидента шаг за шагом направляла пользователя по соответствующему алгоритму реагирования, оставляя за человеком определяющие решения и автоматизируя всю оставшуюся рутину.Ранее мы публиковали обзор R-Vision IRP 3.1, где подробно описали процесс инсталляции и первичной настройки продукта, архитектуру, схему лицензирования и другие технические детали. Поскольку в новых выпусках никаких глобальных изменений с этой точки зрения не произошло, перейдем сразу к самому интересному — возможностям обработки инцидентов и реагирования; здесь производитель как раз хорошо и плодотворно поработал.В последних релизах активно развиваются инструменты для командной работы и конструктора статусной модели инцидента, функциональность автоматизации реагирования. В частности, были добавлены следующие возможности:конструктор запросов для взаимодействия с внешними системами,графический редактор сценариев реагирования,нелинейные циклы обработки инцидентов,автоматическое распределение инцидентов между пользователями,универсальная интеграция с базами данных,конструктор графиков,поддержка корпоративных инсталляций в режиме Multi-Tenancy. Рисунок 1. Раздел «Инциденты» в системе R-Vision IRP Интеграция с внешними системами в R-Vision IRP 4.2Инцидент в R-Vision IRP может быть создан не только вручную, но и автоматически, на основе данных, полученных из внешних систем. На практике, если зрелость процессов и объемы происшествий в организации позволяют принять решение о внедрении SOAR, то основным случаем использования становится, как правило, именно автоматизированное создание инцидентов.Интеграция с SIEMВ оптимальном случае основным «поставщиком» инцидентов в SOAR являются SIEM-системы. Для разработок основных игроков рынка (ArcSight, QRadar, MP SIEM и ряда других) в R-Vision реализованы двусторонние интеграции, позволяющие как получить данные извне, так и синхронизировать статус инцидента между системой SIEM и SOAR. Рисунок 2. Список вариантов интеграции для получения инцидентов из внешних систем По умолчанию R-Vision IRP предполагает обработку уже скоррелированных инцидентов с нормализованными полями. Однако работа с «сырыми» событиями также возможна — для интеграции с SIEM предусмотрена возможность запроса событий с их отображением непосредственно в интерфейсе R-Vision.Интеграция со средствами защиты информацииВ системе представлены варианты интеграции с решениями таких вендоров, как Kaspersky, InfoWatch, Symantec, Positive Technologies, «Код Безопасности», Tenable, McAfee и ряда иных. Некоторые из этих сценариев направлены на обогащение ресурсно-сервисной модели, другие — на импорт инцидентов.Вполне ожидаемо, что система от R-Vision поддерживает работу и с недавно представленной на рынке собственной платформой киберразведки (R-Vision TIP).Универсальная интеграцияДля получения данных из произвольных систем в R-Vision IRP заложено несколько универсальных механизмов. Это:REST API, посредством которого в системе можно создавать и изменять инциденты;почтовая интеграция, в рамках которой текст посылаемого в систему сообщения электронной почты интерпретируется как описание инцидента, в том числе с возможностью распознавания значений полей по тегам;появившаяся в версии 4.2 интеграция с базами данных, позволяющая извлекать информацию о происшествиях с настройкой соответствия между полями БД и полями карточки инцидента (т.н. «маппинг»). Рисунок 3. Настройка интеграции с внешней базой данных  Для «раскладывания» данных, поступающих извне, по полям карточки инцидента используются регулярные выражения, которые могут быть заданы для каждого поля в системе. Управление инцидентами в R-Vision IRP 4.2Учет инцидентов — базовая функциональность для систем класса SOAR. Данные о происшествии надо структурировать для удобного вывода и поиска; кроме того, нужно дать команде реагирования возможность совместной работы над инцидентом. Посмотрим, что предлагает в этом отношении продукт от R-Vision.Карточка инцидентаИнциденты в системе R-Vision IRP классифицируются по категориям и типам. При этом перечень категорий и входящих в них типов является полностью настраиваемым. Например, можно создать категорию инцидента «Вредоносное программное обеспечение» и включить в нее типы «Попытка доставки» и «Заражение». Рисунок 4. Настройка категорий и типов инцидентов  Карточка инцидента в системе R-Vision IRP представляет собой набор полей, который настраивается также в привязке к категории и типу. Поддерживаются следующие типы полей:текстовые;числовые (включая денежные);список с привязанным справочником;дата / время;флажок («чекбокс»);выбор пользователя. Рисунок 5. Создание нового поля в системе  Для примера, показанного выше, мы можем:создать текстовое поле «Классификация ВПО» и привязать его к категории «Вредоносное программное обеспечение»;создать поле «Способ доставки» с привязанным к нему справочником для типа «Попытка доставки»;включить в тип «Заражение» поле «Способ выявления». Рисунок 6. Настройка состава полей для типа  Приведенный пример, разумеется, является вырожденным, но он демонстрирует конструктор карточки инцидента в действии.Помимо набора полей к инциденту привязаны:«свидетельства» (файлы);«активы» (оборудование, пользователи и другие сущности из ресурсно-сервисной модели);«действия» (механизм реагирования, запуск которого инициирован для инцидента либо вручную, либо в рамках автоматического сценария). Рисунок 7. Примеры разделов карточки инцидента Жизненный цикл инцидентаОдним из нововведений, представленных в версии 4.2, стал нелинейный цикл обработки инцидента. Цикл обработки представляет собой совокупность статусов, которые может принимать происшествие, и правил перехода между этими статусами. Для разных категорий инцидентов могут быть назначены разные циклы обработки.Продолжая развивать наш пример (см. выше), к категории «Вредоносное программное обеспечение» можно привязать цикл обработки, как показано на рисунке 8. Рисунок 8. Пример схемы нелинейного цикла обработки инцидента  В этом примере можно разрешить закрывать инцидент, например, только группе пользователей «Старшие аналитики». Настройка такого ограничения будет выглядеть в системе следующим образом (рис. 9). Рисунок 9. Настройка переходов по рабочему процессу (workflow) инцидента Работа со списком инцидентовОсновной рабочий экран системы SOAR — список текущих инцидентов. В системе от R-Vision он представляет собой таблицу, в колонках которой выводится содержимое соответствующих полей. Рисунок 10. Список инцидентов  Несмотря на несколько перегруженный вид таблицы, ее можно настроить под собственные нужды — состав и порядок колонок может быть легко переопределен пользователем. Рисунок 11. Настройка списка инцидентов  По поводу фильтрации инцидентов следует заметить, что найти ее в интерфейсе трудно: опция спрятана в настройки колонок (впрочем, разработчики обещают исправить эту ситуацию в ближайших релизах). Функционально, тем не менее, она позволяет задать произвольный фильтр, который может быть закреплен в интерфейсе как отдельная вкладка, и это — довольно удобно. Рисунок 12. Настройка фильтра  Так, например, применив фильтр по статусу инцидента, мы можем создать отдельные вкладки для вывода необработанных инцидентов (статус «Создан») и инцидентов в работе (все остальные статусы, кроме «Закрыт»). Рисунок 13. Вкладка из сохраненного фильтра  Интересной опцией является возможность тиражирования интерфейса: после настройки для одного пользователя (выводимые поля инцидентов, фильтр по полям, вкладки) можно распространить его и на других операторов системы, назначив интерфейсом по умолчанию для той или иной группы. Рисунок 14. Распространение настроек интерфейса  Карточка инцидента выводится в системе в двух вариантах — в виде боковой панели и в качестве отдельной вкладки с выводом данных во всю ширину окна браузера. Таким образом, возможны и быстрый просмотр инцидентов при переходе между записями в таблице, и работа с выбранным инцидентом с максимальной концентрацией на его содержимом. Недочетом можно назвать различие в поведении системы при работе с «маленькой» и «большой» карточкой инцидента: в первом случае изменения, вносимые в инцидент, сохраняются «на лету», во втором — только по нажатию кнопки «Сохранить». Рисунок 15. Боковая панель инцидента  Рисунок 16. Полная карточка инцидента в новой вкладке  Помимо собственно полей с данными в карточке инцидента доступны другие разделы (прикрепленные файлы, чат по инциденту, связанные активы и др.), функциональность которых рассмотрена в этом обзоре отдельно.Возможности совместной работыДля обеспечения возможности командной работы с потоком инцидентов система предлагает внушительный набор функций. Помимо назначения на инцидент ответственного лица, R-Vision предлагает формировать рабочую группу по инциденту, привлекая к разбирательству необходимых специалистов. Рисунок 17. Управление рабочей группой по инциденту  И назначение ответственного лица, и включение участников в рабочую группу можно производить как вручную, так и в рамках автоматических действий в зависимости от заданных критериев. Например, к разбирательствам по инцидентам, которые происходят на узлах из группы «Рабочие станции», можно автоматически подключить администраторов инфраструктуры Microsoft. Рисунок 18. Автоназначение рабочей группы в зависимости от критериев  Еще одна очень интересная опция спрятана в автоматическом действии «Назначение». Начиная с версии 4.2, ответственного за инцидент можно назначить из заданной группы. При этом внутри такой группы события будут динамически распределяться исходя из загрузки ее участников: новый инцидент будет назначен тому пользователю, которому в текущий момент вменено меньше всего происшествий. Распределять инциденты таким способом можно как между всеми участниками группы, так и только между теми, кто находится в статусе «онлайн». Рисунок 19. Настройка динамического распределения инцидентов  Таким, возможно, не совсем очевидным образом в системе реализован механизм распределения нагрузки, который крайне полезен при организации работы SOC в несколько линий, да и в целом при работе команды.Еще один инструмент взаимодействия — чат по инцидентам. Среди разделов карточки инцидента он скрывается под названием «Комментарии». Начиная с версии 4.2, в чате стала возможной отправка сообщений с упоминаниями пользователей; также был переработан интерфейс, который в итоге стал больше напоминать то, что мы привыкли видеть в мессенджерах. Рисунок 20. Чат по инциденту Управление задачамиПоследний функциональный пласт, сопряженный с процессом управления инцидентами, который нам хотелось бы осветить, — это «Задачи». Он аналогичен тому, что в базовом виде предоставляют автономные диспетчеры: дает возможность вести список задач и распределять их между сотрудниками. Рисунок 21. Раздел «Задачи»  При этом задачи могут формироваться как вручную, так и (что действительно важно) автоматически из других функциональных блоков системы. Например, при обнаружении вредоносного программного обеспечения можно автоматически поставить задачу по ретроспективному поиску выявленных для него индикаторов компрометации. Рисунок 22. Создание задачи из инцидента  Для задач, созданных из инцидента, возможно управление их статусами непосредственно из диаграммы действий по инциденту. Рисунок 23. Управление задачей из плейбука по инциденту  Работа с задачами может оказаться довольно полезной для сложных систем и больших организаций, потому как позволяет полноценно упорядочить работу исполнителей.Поддерживаются экспорт задач и их синхронизация с системой HP SM. Автоматизация в R-Vision IRP 4.2Одна из ключевых задач систем класса SOAR — автоматизация тех рутинных процессов, которые сопряжены с обработкой инцидента, будь то обогащение в процессе расследования или принятие мер, инициируемое по его результатам. Посмотрим поближе на ту функциональность, которую продукт R-Vision предлагает в этой части.КоннекторыОсновная «боевая единица», обеспечивающая решение задач по взаимодействию SOAR с внешними системами, в случае R-Vision называется коннектором. Коннектор — это заранее настроенный скрипт, запуск которого может быть инициирован в процессе обработки происшествий как вручную, так и автоматически в рамках сценария реагирования. Например, коннекторы могут использоваться для:обогащения инцидента информацией из внутренних (CMDB, AD и т.п.) и внешних (TI, RIPE и т.п.) систем;выполнения действий по ликвидации инцидента на оконечных узлах (блокировка пользователя, завершение процесса, удаление файла и др.);принятия мер на сетевом оборудовании (добавление правила по запрещению прохождения трафика, блокировка устройства на порту коммутатора и т.п.). Рисунок 24. Раздел настроек, посвященный настройке коннекторов  Поддерживается создание коннекторов для CMD, PowerShell, REST, SOAP, LDAP, SNMP, SSH (с полезной нагрузкой на Shell, Java, JS, Python), СУБД (Oracle, MS SQL, PostgreSQL, MySQL). Если говорить об их функциональном наполнении, то оно ограничено лишь фантазией пользователя.Запускаемый в рамках реагирования коннектор может работать с карточкой инцидента — отправлять вовне содержимое заданных полей или записывать результат в указанное поле. Например, коннектор для получения вердикта VirusTotal по хешу из карточки будет выглядеть так (рис. 25): Рисунок 25. Пример коннектора для обогащения из сервиса VirusTotal  Для постобработки данных, возвращаемых коннектором, может быть применено регулярное выражение. В случае коннекторов к командным оболочкам (SSH, CMD) эта функциональность, возможно, является не самой актуальной — удобнее обработать информацию собственным скриптом, — но при получении сведений по HTTP (REST) или из баз данных это может пригодиться.Сценарии реагированияЕсли коннекторы представляют собой автоматизацию атомарных действий, то функция сценариев нацелена на то, чтобы выстроить алгоритм реагирования на инцидент, на каждом шаге которого выполняется то или иное действие — как из числа созданных в системе коннекторов, так и из набора стандартных операций. К последним относятся:уведомление по электронной почте с возможностью сформировать текст с подстановкой данных из полей инцидента;запрос информации через электронную почту (ответ на письмо-запрос будет прикреплен к инциденту);назначение пользователей, участвующих в обработке инцидента;модификация данных инцидента;постановка задачи пользователю;сканирование оборудования, связанного с инцидентом;запрос событий в SIEM (для ArcSight, QRadar);создание инцидента в HP SM.Сценарий реагирования (или плейбук, если пользоваться сложившейся на рынке терминологией) позволяет выстроить процесс реагирования с использованием базовых шаблонов программирования, но без написания кода. Пользователь работает с графическим редактором. Рисунок 26. Пример сценария для назначения ответственного лица и рабочей группы  Сценарий может представлять собой линейную последовательность действий или «ветвиться». В сравнении с версией 3.1, обзор которой ранее публиковался на Anti-Malware.ru, работа с графическим редактором стала комфортнее — добавление действий и изменение их последовательности производятся за счет манипуляций со стрелками, которые вытягиваются из блоков, как показано на рисунке. Рисунок 27. Пример сценария обогащения индикаторов в процессе редактирования  Ветки сценария могут выполняться параллельно либо запускаться в зависимости от заданного условия. Визуальный конструктор для условного оператора носит имя «Решение» и похож на используемую в программировании конструкцию «case». Присутствует возможность принять упомянутое решение автоматически (в зависимости от значений полей карточки инцидента или связанных активов) либо доверить его оператору системы. Рисунок 28. Пример сценария с ручным принятием решения  Коннекторы в сценарии могут быть запущены как единожды, так и циклично. В качестве критерия останова может выступать заданное число итераций цикла или условие, настроенное на значение какого-либо из полей карточки инцидента.Применение автоматизацииВся описанная выше автоматика может запускаться и вручную, и самостоятельно. В последнем случае настраиваются критерии запуска, роль которых могут играть значения полей и признаки связи заданного оборудования с инцидентом. Есть возможность сочетать критерии при помощи логических операторов. Например, для запуска одного из сценариев реагирования, приведенных в предыдущем разделе, назначены два условия: должны сработать первый и второй критерии одновременно или только третий (рис. 29). Рисунок 29. Пример настройки критериев запуска сценария реагирования  Автоматические действия, выполняемые для инцидента, отображаются в виде графической диаграммы, с которой в случае «ручных» переходов между операциями взаимодействует пользователь. Различными цветами на диаграмме отображаются  завершившиеся, выполняемые и ожидающие своей очереди действия. Рисунок 30. Отображение автоматики в процессе выполнения  Таким образом, средства автоматизации, предлагаемые в системе, располагают достойным инструментарием для «программирования без кода». В системе возможно создание собственных коннекторов с использованием хорошего набора протоколов, которым можно охватить большинство практических задач; сценарии реагирования обладают гибкостью, достаточной для построения сложных последовательностей действий.Если вспомнить версию 3.1, которая ранее тестировалась нами, то чувствуется, что новый продукт был «обточен» практикой: появилось много нововведений, нацеленных на то, чтобы сделать средства автоматизации внутри системы функционально полными (произвольные ветвления, сочетания критериев и т.д.). Как недостаток можно отметить не очень интуитивную процедуру настройки автоматики, что, по словам вендора, можно компенсировать обучением. Учет активов и управление уязвимостями в R-Vision IRP 4.2Существенным отличием платформы R-Vision от собратьев по классу SOAR является наличие функциональности по инвентаризации и учету активов, а также контролю уязвимостей.Ресурсно-сервисная модельCMDB в системе представлена в разделе «Активы». R-Vision предлагает сформировать ресурсно-сервисную модель и поддерживать ее актуальность за счет инвентаризации с использованием собственного сканера сетевых хостов и модуля безагентского сбора информации с оконечных узлов, а также путем импорта информации о хостах из множества внешних систем.R-Vision IRP поддерживает сложные иерархии объектов с поддержкой таких сущностей, как «Организация», «Подразделение», «Бизнес-процесс», «Группа ИТ-активов», «Сеть», «Оборудование» и «Персонал». Объекты CMDB можно связать также с характером обрабатываемой информации или помещением.Важное преимущество наличия в SOAR элементов CMDB заключается в том, что атрибуты информационных активов (например, степень важности, принадлежность к какой-либо системе или бизнес-процессу, контакты ответственного лица) доступны пользователю системы непосредственно после привязки оборудования к инциденту. В результате аналитик имеет дело не с «голыми» IP-адресами, а с узлами сети, у которых есть название, ответственный сотрудник, гриф обрабатываемой информации и иные атрибуты. Рисунок 31. Раздел «Активы»  Второй нюанс, на который хотелось бы обратить внимание, — возможность работы с конфигурацией узлов. Для каждого хоста при настройке инвентаризации и соответствующей интеграции с внешними системами доступна следующая информация:сведения о операционной системе;статус антивирусного программного обеспечения;статус автоматического обновления;статус USB-портов;статус межсетевого экрана;информация о программном обеспечении, установленном на хосте;технические характеристики хоста (мощности и использование процессора, ОЗУ, накопителей);информация о составе пользователей рабочей станции и времени последнего входа.Таким образом, раздел «Активы» системы от R-Vision предоставляет (безотносительно к функциональности по обработке инцидентов) весьма богатые возможности, позволяющие выявлять и исправлять нежелательные конфигурации на оконечных узлах, вести статистику и проводить оперативную аналитическую работу.  Рисунок 32. Характеристики хоста, полученные из скриптов инвентаризации  В дополнение к автоматически собираемой информации присутствует и возможность запуска скриптов для сбора расширенных сведений. Например, при помощи поставляемых с системой скриптов можно получить список автозагрузки на Windows-хосте или информацию о запущенных процессах. Всего в комплект поставки входит несколько десятков скриптов. Рисунок 33. Скрипты автоматизации в карточке оборудования  Помимо собственных модулей инвентаризации, источником сведений для управления активами является интеграция с внешними системами, среди которых:CMDB-системы (Naumen, Micro Focus);средства защиты информации (Kaspersky, Symantec, InfoWatch, SecretNet);системы мониторинга и управления ИТ-инфраструктурой (Microsoft System Server Configuration Manager, Active Directory, Zabbix);другие, порой довольно специфичные системы (например, Atlassian Jira).Для  систем, не поддерживаемых напрямую, предусмотрена универсальная интеграция с базами данных.Сведения, полученные из внешних источников, соотносятся друг с другом при помощи алгоритма слияния, цель которого — исключить создание дублей. На уровне настроек можно также определить, какие внешние системы будут являться первоисточниками информации о тех или иных объектах (опция «не создавать новые узлы») и какими сведениями следует обогащать данные об оборудовании (блок настроек «Импорт дополнительных данных)».Управление уязвимостямиФункциональность по управлению уязвимостями, с одной стороны, неотделима от встроенной CMDB, а с другой — представляет собой автоматизацию совершенно самостоятельного процесса.Система R-Vision производит сбор данных от сканеров уязвимостей, в числе которых — MaxPatrol, XSpider, Nessus, Nexpose, Qualys, RedCheck. Также информацию об уязвимостях можно получить из интеграции с «Антивирусом Касперского». Дополнительным источником для обогащения сведений об уязвимости служит сервис Vulners.Работа пользователя с аккумулированной таким образом информацией возможна несколькими способами.Исходя из общего списка уязвимостей, где для каждой бреши доступен список оборудования, на котором она зафиксирована. Рисунок 34. Раздел «Уязвимости»  Исходя из списка оборудования, где для каждой единицы доступен список обнаруженных уязвимостей. Рисунок 35. Перечень уязвимостей в карточке оборудования  Исходя из списка бюллетеней безопасности Windows, где для каждого обновления от корпорации «Майкрософт» доступен список узлов, уязвимости которых будут закрыты при его установке. Рисунок 36. Перечень бюллетеней обновлений  Применительно к уязвимости, зафиксированной на том или ином хосте, возможны следующие действия:отметить уязвимость как ложное срабатывание;назначить ответственного сотрудника и сроки устранения бреши;создать инцидент из уязвимости.Таким образом, функции по управлению уязвимостями позволяют собрать воедино информацию об изъянах в программах и конфигурациях, предлагают различные варианты сортировок и отображения, облегчающие выбор первоочередных задач для реагирования в условиях ограниченности ресурсов, и обеспечивают назначение и контроль задач по устранению уязвимостей. Благодаря фильтрам и сортировкам можно выделить, к примеру, хосты с наибольшим числом критических брешей, особо опасные уязвимости, присутствующие на наибольшем количестве хостов, и патчи «Майкрософт», установка которых устранит критические ошибки безопасности на наибольшем количестве хостов. Отчетность и визуализация в R-Vision IRP 4.2Как и любая система класса SOAR, R-Vision IRP предлагает пользователю возможность генерировать различного рода отчеты и выводить статистическую информацию в виде графиков на контрольную панель («дашборд»). Рассмотрим эту функциональность немного подробнее.Графики и контрольные панелиРаздел с дашбордами в системе доступен по щелчку на логотипе вендора. Возможно создание множества панелей, навигация по которым производится путем переключения вкладок. Рисунок 37. Графики на дашборде  Процесс работы с графиками аналогичен тому, к которому привык любой пользователь популярных офисных пакетов. Первый путь добавления графика — выбор среди шаблонов, которые поставляются с системой и могут быть созданы оператором дополнительно. Рисунок 38. Мастер создания графика из шаблона  Второй путь — создать график самостоятельно с использованием конструктора. В этом случае схема стандартна: выбираются тип графика, отображаемая величина, критерии группировки и т.д. Поддерживаются все основные виды визуализации — линейная, круговая, диаграмма с областями, вертикальная и горизонтальная гистограммы. Рисунок 39. Конструктор пользовательских графиков Геокарта и карты сетейОтдельного упоминания заслуживает отображение статистики по инцидентам и активам на карте. Придумать что-то новое в этой нише сложно, но реализация от R-Vision выглядит действительно неплохо — в темных цветах, с автоматическим масштабированием и плавной анимацией. Рисунок 40. Геокарта  Интересная особенность заключается в том, что карты в системе являются не только «красивой картинкой», но и вполне самостоятельным инструментом аналитики. Маркеры на карте отображают не только количество инцидентов, но и их распределение по уровню опасности. По щелчку на маркере непосредственно на карте появляются дополнительные окна с подробной информацией и ссылками для перехода в соответствующие разделы системы. Рисунок 41. Геокарта с расширенной информацией  Помимо информации об инцидентах на карту можно вывести статистику по активам и уязвимостям.В разделе «Карты и схемы» также представлена функциональность по выводу карт сетей и помещений. В этом случае карта строится автоматически на основании данных ресурсно-сервисной модели, описанной в разделе выше. Рисунок 42. Карта сети с выводом информации о выбранном устройстве Отчетность и экспортС системой поставляется более 20 шаблонов отчетов с возможностью их частичной модификации (без изменения структуры). В будущих выпусках разработчик обещает реализовать конструктор отчетов, но деталями с широкой общественностью не делится. Рисунок 43. Раздел «Отчеты» и список шаблонов отчетов  Для заказчиков из банковского сектора будет любопытным то обстоятельство, что  система поддерживает заполнение и отправку через API карточек инцидентов в формате ФинЦЕРТ, а также генерацию отчета 0403203. Рисунок 44. Форма инцидента для передачи в АСОИ ФинЦЕРТ  Экспорт и импорт списка инцидентов возможны в формате Excel.Multi-Tenancy в R-Vision IRP 4.2R-Vision IRP поддерживает режим Multi-Tenancy — возможность изолированной работы нескольких организаций в одном экземпляре системы. Эта опция востребована MSSP-провайдерами и группами компаний с централизованными процессами ИБ.Каждая организация в режиме МТ работает только со своими инцидентами, при этом сотрудникам сервис-провайдера может быть назначен доступ как ко всем организациям в инсталляции, так и к только заданным явно. Рисунок 45. Добавление пользователя с доступом к нескольким организациям  Режим Multi-Tenancy лицензируется отдельно и включается автоматически при добавлении двух и более организаций в систему.С точки зрения взаимодействия пользователя с системой (user experience) включение режима не привносит существенных изменений в интерфейс: объекты системы, которые используются раздельно, получают дополнительный атрибут «Организация», управлять которым можно только при наличии соответствующих прав. ВыводыСистема R-Vision IRP — интересный продукт на рынке автоматизации реагирования на инциденты ИБ. Поддерживая функциональность, которой обладают ключевые представители класса SOAR, система, возможно, и обладает некоторыми интерфейсными шероховатостями, но при этом предоставляет эксклюзивные инструменты, позволяющие выстроить ресурсно-сервисную модель и работать с автоматически обогащенной информацией о сетевых устройствах.Интеграционные возможности системы позволяют «вписать» ее в большое количество инфраструктур безопасности за счет хорошего покрытия рынка готовыми вариантами интеграции и возможностью использовать универсальные способы взаимодействия со сторонними решениями. Хорошо поддержаны как специфичные для российского рынка вендоры, так и основные игроки мирового рынка.В сравнении с версией 3.1 средства автоматизации, представленные в системе, существенно выросли в функциональной полноте. Придумать сценарии, при которых они не позволяли бы реализовать какой-то практический процесс, весьма сложно. На фоне зарубежных конкурентов не хватает, пожалуй, магазина готовых «коннекторов», хотя производитель уверен, что это нивелируется привносимой им экспертизой на этапе внедрения системы.Разработчикам, безусловно, есть над чем поработать, но в целом система оставляет приятное впечатление. Хорошей тенденцией для рынка становится то, что отечественная компания не предлагает надстройку над «джентльменским набором» программ с открытым кодом, а делает полноценный продукт, качественно покрывающий потребности современного SOC.Преимущества:широкий набор вариантов интеграции, в том числе с основными игроками отечественного рынка;конструктор жизненного цикла инцидента, позволяющий выстроить процесс реагирования согласно собственным потребностям эксплуатанта;функционально полный набор средств автоматизации, дающий возможность взаимодействовать в рамках процесса реагирования с фактически произвольными внешними системами и выстраивать сложные ветвления плейбуков;поддержка экспорта инцидентов для выполнения требований отечественных регуляторов;встроенный функционал управления активами и уязвимостями.Недостатки:сложность первоначальной настройки системы;нагруженность интерфейса;отсутствие «магазина» готовых коннекторов.

Читать далее

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • AM_Bot
      В чём заключаются основные преимущества и недостатки биометрии? Какие биометрические системы являются наиболее точными? В чём состоит отличие поведенческих систем от статических? Попробуем разобраться в принципах работы и областях применения биометрии.      ВведениеОсобенности систем биометрической идентификацииТипы систем биометрической идентификации3.1. Статические системы3.1.1. Отпечатки пальцев3.1.1.1. Sherlock (Integrated Biometrics)3.1.1.2. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)3.1.2. Рисунок вен на пальцах / руках3.1.2.1. Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)3.1.2.2. Palm Jet (BioSmart)3.1.3. Геометрия ладоней3.1.3.1. HandKey II (Schlage Recognition Systems)3.1.4. Радужная оболочка глаза3.1.4.1. Iris Access (Iris ID)3.1.4.2. Системы ВЗОР3.1.5. Сетчатка глаза3.1.5.1. HBOX (EyeLock)3.1.6. Лицо3.1.6.1. Blink Identity3.1.6.2. Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)3.1.6.3. PERCo-Web (PERCo)3.1.6.4. ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зрения3.1.7. Форма ушной раковины3.1.8. Голос3.1.8.1. ArmorVox (Auraya)3.1.8.2. IDVoice (ID R&D)3.1.9. Термограмма3.1.9.1. ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)3.1.10. ДНК3.2. Поведенческие системы3.2.1. Походка3.2.1.1. SFootBD (University of Manchester)3.2.1.2. Watrix3.2.2. Движение губ3.2.2.1. Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)3.2.3. Подпись3.2.3.1. SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)3.2.4. Нажатие клавиш3.2.4.1. TypingDNA3.3. Мультимодальные биометрические системы3.3.1. Smart Authentications (CPqD)3.3.2. VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)3.3.3. Единая биометрическая система (Ростелеком)ПрименениеВыводы ВведениеНа сегодняшний день биометрические системы уже привычны каждому и активно участвуют в нашей жизни. Сканеры отпечатков пальцев, встроенные в смартфоны, технологии распознавания лиц и прочие инструменты постепенно приходят на замену традиционным методам идентификации и всё чаще проникают в крупные бизнесы, такие как банковское обслуживание и розничная торговля (ритейл). Биометрические системы имеют ряд преимуществ в сравнении с традиционными методами, так как приспособлены под идентификацию личности без возможности передачи ключа и во многом являются более удобными с точки зрения пользователя. Однако чем более активно ведётся внедрение такого вида систем, тем более остро встаёт вопрос обеспечения информационной безопасности.В данной статье рассмотрены основные виды биометрических систем, их принципы работы, преимущества и недостатки. Также приведён обзор компаний-производителей и конкретных продуктов, которые используются на коммерческом рынке на сегодняшний день. Особенности систем биометрической идентификацииБиометрическая идентификация — это процесс сравнения и определения сходства между данными человека и его биометрическим «шаблоном». Биометрия позволяет идентифицировать и провести верификацию человека на основе набора специфических и уникальных черт, присущих ему от рождения. Этот метод распознавания принято считать одним из самых надёжных, так как в отличие от стандартных логина и пароля биометрическими данными гораздо сложнее несанкционированно воспользоваться. Давайте рассмотрим механизм действия биометрических систем.Сначала в базе данных или на защищённом переносном элементе, таком как смарт-карта, сохраняется эталонная модель, основанная на биометрических характеристиках человека. Для этого могут использоваться один или несколько биометрических образцов.Сохранённые данные преобразуются в математический код; таким образом формируется база данных, представляющая собой набор кодов до 1000 бит, фиксирующих уникальные биометрические характеристики пользователей.При считывании отпечатка пальцев или радужки глаза сканер не распознаёт само изображение, а преобразовывает его в цифровой код, который затем сравнивает с загруженной ранее эталонной моделью. Типы систем биометрической идентификацииЧаще всего при мысли о биометрических системах нам на ум приходят сканеры отпечатков пальцев или системы распознавания лиц. Возможно, эти типы систем получили наибольшую известность благодаря кинофильмам и телесериалам. В любом случае наука не стоит на месте, и в последние годы границы биометрии стали намного шире. На данный момент существуют и активно применяются в безопасности, системах контроля доступа и предотвращения краж уже 14 типов биометрических устройств. Статические системыВ данном разделе мы расскажем о тех методах и инструментах, которые оценивают биометрические параметры в статике — без развития во времени. Отпечатки пальцевРаспознавание отпечатков пальцев является одним из первых биометрических методов. Он основан на определении структуры линий на подушечках пальцев рук, иначе — папиллярных узоров. После считывания сканером уникальный рисунок трансформируется в цифровой биометрический шаблон, при помощи которого система определяет, кто перед ней находится.Такие сканеры разделяются на два основных типа: оптические и кремниевые (тепловые и ёмкостные). Каждый из типов имеет свои преимущества и недостатки. Например, оптические сканеры являются наиболее точными с точки зрения определения узора, однако их можно обмануть с помощью силиконовых или латексных накладок и других нехитрых приёмов. Также они быстро загрязняются, в отличие от линейных тепловых, и для исключения погрешностей их приходится очищать после каждого применения. Для пользователя отличие состоит лишь в том, как взаимодействовать со сканером— прикасаться либо проводить по нему.Сейчас благодаря встроенным в смартфоны сканерам можно разблокировать таким образом мобильное устройство, оплатить покупки в интернете. В ближайшем будущем планируется внедрить подобные технологии и в другие устройства общего пользования, например в банкоматы (как это сделали Сбербанк и «Тинькофф»), и даже в метрополитене для замены билетов (такой проект собираются реализовать в Британии, чтобы сократить нагрузку на турникеты).  Sherlock (Integrated Biometrics)Компания Integrated Biometrics со штаб-квартирой в Спартанбурге, Южная Каролина, была основана в 2002 году. Integrated Biometrics продолжает расти как глобальный поставщик биометрических решений.Компания занимается разработкой датчиков регистрации и проверки отпечатков пальцев. В продуктах Integrated Biometrics используется плёнка LES (светоизлучающий датчик), обеспечивающая скорость, простоту использования и долговечность мобильных устройств биометрической верификации. Интегрированные биометрические датчики отпечатков пальцев Sherlock, единственные сертифицированные ФБР, работают под прямыми солнечными лучами на сухих или влажных пальцах, устойчивы к стиранию и на 90—95 процентов меньше и легче традиционных оптических сканеров. Они больше подходят для мобильных устройств, чем кремниевые или традиционные оптические датчики. Сканеры отпечатков пальцев СОП1 и СОП2 («Интек»)Устройства позволяют получить дактилоскопические отпечатки в различных режимах. Имеют встроенный алгоритм проверки качества отпечатка и подсветку для контроля состояния сканирования. Запуск сканирования выполняется автоматически при прикладывании пальца. После получения изображения сканер самостоятельно проводит проверку качества. Кодирование и декодирование изображения осуществляются с использованием алгоритма WSQ (вейвлет-скалярное квантование). Рисунок вен на пальцах / рукахДанный тип является усовершенствованной версией предыдущего. Взломать алгоритм его работы значительно труднее, чем при другом биометрическом сканировании, поскольку вены находятся глубоко под кожей. Инфракрасные лучи проходят через поверхность кожи, где они поглощаются венозной кровью. Специальная камера фиксирует изображение, оцифровывает данные, а затем либо сохраняет их, либо использует для подтверждения личности.Не так давно технология, получившая название FingoPay, была протестирована в одном из лондонских баров. Система идентифицирует уникальный рисунок вен пальцев рук и, по заявлению производителей, является почти совершенным устройством благодаря тому факту, что совпадение структуры рисунка вен у двух разных людей равно 1 к 3,4 млрд.Также аналогичная система производителя Hitachi была использована производителями японских банкоматов.  Bio-Plugin: Биометрическая система СКУД (M2SYS)Разработка M2SYS Bio-Plugin может распознавать как отпечатки пальцев, так и рисунок вен на пальцах и позволяет предприятиям любого масштаба и любой отрасли быстро интегрировать в работу систему биометрического программного обеспечения. Bio-plugin может проводить сопоставление 100 миллионов отпечатков пальцев в секунду на одном сервере и поддерживает совместимость с Windows и веб-приложениями. Преимуществами системы являются возможность быстрой интеграции (несколько часов), отсутствие необходимости компиляции ПО и глобальная инфраструктура поддержки. Система была интегрирована в комплексное биометрическое решение производителя — Гибридную биометрическую платформу, мультимодальную систему, которая поддерживает несколько форм биометрии, включая отпечатки пальцев, вены пальца и распознавание лиц.  Palm Jet (BioSmart)Одной из новейших разработок компании BioSmart является бесконтактный сканер Palm Jet. Это — комплексная биометрическая система, которая избавляет сотрудников от необходимости прикасаться к одним и тем же поверхностям. В данный момент используется некоторыми предприятиями в качестве мер для профилактики COVID-19.Palm Jet сканирует сеть подкожных вен и сравнивает результат с шаблоном в базе данных. Контрастный рисунок вен ладони формируется за счёт различных коэффициентов поглощения излучения венами и тканями ладони. Устройство отлично защищено от подлога — его невозможно обмануть с помощью силиконового муляжа или фотографии. Расстояние сканирования составляет 40—100 мм, при этом скорость распознавания — менее секунды.Прочие устройства вендора:BioSmart PV-WTC — терминал для организации пропускного режима и учёта рабочего времени;BioSmart PV-WM и BioSmart DCR-PV — считыватели вен ладони. Геометрия ладонейОпределение геометрии руки относится к измерению таких характеристик, как длина и ширина пальцев, их кривизна и относительное расположение. На данный момент этот метод является устаревшим и уже почти не используется, хотя когда-то был доминирующим вариантом биометрической идентификации. Современные достижения в области программного обеспечения для распознавания отпечатков пальцев и лиц затмили его актуальность.Существует также тип биометрических методов распознавания рисунка ладони, получивший название «дактилоскопия». Впервые он был применён в Лондоне 18 апреля 1902 г. при установлении личности преступника и на протяжении 20 века использовался в области криминалистики во многих странах. Однако на текущий момент этот метод также используется крайне редко в силу своей неточности и наличия более современных биометрических технологий.  HandKey II (Schlage Recognition Systems)Считыватели HandKey II разработки компании Schlage Recognition Systems фиксируют форму и размер руки, делая более 90 различных измерений. Затем они преобразуют и сохраняют эти измерения в виде 9-байтового цифрового шаблона идентификации, полностью уникального для каждого человека, который делает руку ключом.HandKey II функционирует как автономное устройство или легко интегрируется в существующую систему контроля доступа. В качестве контроллера доступа сканер обеспечивает управление механизмом блокировки с отслеживанием запросов на выход и сигналов тревоги. Аварийные оповещения предупреждают об отказе в доступе, чрезмерном количестве попыток сканирования, сбое питания и прочих событиях. Радужная оболочка глазаРадужная оболочка, или цветная часть глаза, состоит из толстых нитевидных мышц. Эти мышцы помогают формировать зрачок, чтобы контролировать количество света, попадающего в глаз. Измеряя уникальные складки и характеристики этих мышц, инструменты биометрической верификации могут подтвердить личность с невероятной точностью. Технологии динамического сканирования (например, сканирование того, как человек моргает) добавляют дополнительный уровень точности и безопасности. Iris Access (Iris ID)Iris ID с 1997 года является одним из крупнейших разработчиков технологий распознавания радужной оболочки глаза. IrisAccess — известная в мире платформа такого рода, которая уже была выпущена в четырёх версиях. По сведениям производителя, в данный момент система IrisAccess используется на 6 континентах и является более востребованной, чем все аналогичные продукты для распознавания радужной оболочки глаза вместе взятые.Одной из самых популярных серий является iCAM 7000. Новое поколение устройств способно осуществлять бесконтактную идентификацию человека по радужной оболочке глаза с расстояния около 30 см. Устройство имеет интуитивно понятный интерфейс с визуальным и звуковым оповещением, что позволяет быстро зарегистрировать человека в системе, а затем распознать его. Автоматическая подстройка угла наклона считывателя даёт возможность ускорить процесс распознавания при использовании устройства как отдельно, так и в комбинации с картами доступа или PIN-клавиатурой.  Системы ВЗОРКомпания является одним из наиболее востребованных производителей биометрических систем данного типа в России. Ниже представлены несколько самых популярных разработок.ВЗОР-Регистратор / ВЗОР-Мини: сканеры для записи биометрических шаблонов в базу (ВЗОР-Регистратор) и для идентификации (ВЗОР-Мини) с дистанцией захвата около 40 см. Пропускная способность — до 20 человек в минуту.ВЗОР-Пилон: сканер биометрической идентификации человека по радужной оболочке глаза с дистанцией захвата 0,9—1,1 м при движении человека со скоростью до 1 м/с. Обеспечивает скорость прохода через турникетную группу до 40 человек в минуту.ВЗОР-Портал: сканер биометрической идентификации по радужке глаза с дистанцией захвата до 1,6 метров и обеспечивающий захват радужки глаза при движении человека со скоростью до 2 м/с. Пропускная способность — до 80—90 человек в минуту. Сетчатка глазаПроверка сетчатки позволяет отсканировать капилляры глубоко внутри глаза с помощью камер ближнего инфракрасного диапазона. Получившееся изображение сначала предварительно обрабатывается для улучшения его качества, а затем преобразовывается в биометрический шаблон для регистрации нового пользователя и для последующей сверки с эталоном во время попыток распознавания пользователя. Высокая стоимость и необходимость помещать глаз близко к камере мешает более широкому использованию подобных сканеров.  HBOX (EyeLock)HBOX является устройством идентификации и верификации личности в наборе решений от компании-производителя Eyelock, которое осуществляет в режиме реального времени считывание и анализ сетчатки глаза на расстоянии и в движении. Гибкая конструкция предполагает несколько вариантов размещения — на мобильных стендах-воротах, фиксированных рамках и настенных креплениях — для максимальной гибкости в условиях нового строительства или модификации существующей конфигурации помещения.Пропускная способность HBOX обеспечивает прохождение до 50 человек в минуту и подходит для таких объектов, как аэропорты, вокзалы, стадионы. Сканер имеет возможности интеграции со всеми доступными стандартными системами и платформами управления доступом. ЛицоТехнология распознавания лиц, безусловно, является одной из первых форм биометрических систем идентификации. Программное обеспечение такого рода измеряет геометрию лица, включая расстояние между глазами и от подбородка до лба (и это — лишь некоторые из параметров). После сбора данных усовершенствованный алгоритм преобразует их в зашифрованный код, иначе — подпись (сигнатуру) лица.Согласно отчёту Computer Sciences Corporation (CSC), многие магазины уже внедрили системы распознавания лиц для отслеживания определённых групп покупателей. Принцип работы такого вида систем можно сравнить с таргетированной рекламой, цель которой — изучить предпочтения и предлагать наиболее релевантные товары.Недавно технология стала очень популярной среди пользователей смартфонов благодаря различным приложениям (например, для определения возраста) или встроенным сканерам лица, позволяющим снимать блокировку с устройства. Благодаря масштабному распространению среди пользователей и относительной простоте метода стало появляться всё больше приложений, использующих эту технологию.В 2019 году произошло несколько скандалов из-за утечки данных из приложения Zao для создания поддельных изображений (дипфейков). В ответ 16 марта 2020 года стало известно, что Китай ввёл обновлённые стандарты для приложений, собирающих биометрические данные, в том числе — для систем распознавания лиц.  Blink IdentityКомпания Blink Identity использует собственную технологию распознавания лиц для идентификации людей во время движения на полной скорости, которая позволяет опознавать более 60 человек в минуту. Система может быть использована для улучшения взаимодействия с гостями и безопасного контроля доступа на «живых» мероприятиях. Для регистрации человеку нужно пройти мимо датчика, который сфотографирует его и внесёт в базу данных.По словам представителей Blink Identity, технология позволит обнаружить лицо пользователя среди 50 тысяч человек и сопоставить его с фотографией из базы данных за полсекунды.  Face-Интеллект (ITV Group: Axxon Soft)Система «Face-Интеллект» позволяет проводить идентификацию по лицу в местах массового скопления людей — на вокзалах и стадионах, в аэропортах и метрополитене, а также в магазинах, ресторанах, барах и т. д. Преимущество системы состоит в том, что она способна сравнивать лица с базами данных госучреждений и правоохранительных органов, поддерживает протокол обмена данными с КАРС. «Face-Интеллект» позволяет осуществлять поиск видеозаписей с лицами, интересующими службу безопасности или правоохранительные органы, по фотографии, фотороботу или видеокадру. Система сравнивает лицо, захваченное камерой, с фотографией из базы данных СКУД. Доступ предоставляется автоматически; при низкой степени сходства решение принимает оператор.  PERCo-Web (PERCo)Производитель оборудования для обеспечения безопасности PERCo разработал веб-систему контроля доступа PERCo-Web, которая поддерживает работу с терминалами распознавания лиц Suprema и ZKTeco. Алгоритмы глубинного обучения терминалов позволяют собирать метаданные объекта и проводить более точную идентификацию, постоянно увеличивая скорость распознавания путём накопления характеристик объекта. Терминалы подключаются по интерфейсу Ethernet. Данные сотрудников могут быть оперативно добавлены в систему как основной или дополнительный идентификатор. Все события проходов через терминалы сохраняются в системе PERCo-Web. При необходимости в системе можно настроить алгоритм реакций, например уведомление при входе сотрудника, поступающее оператору. Для усиления мер безопасности на критически важных объектах система может быть использована совместно с другими методами идентификации.  ПАК «Визирь» — СКУД на базе технологий компьютерного зренияКомплексное решение для заказчиков любого масштаба, поставляется «под ключ», с наличием всех необходимых сертификатов. Построено на базе российского алгоритма распознавания лиц, зарекомендовавшего себя в десятках проектов по всей России. Исключает возможность мошенничества с помощью обмена пропусками, передачи пропуска лицам, не являющимся сотрудниками компании. Предотвращает проникновение на объект нежелательных лиц (сопоставление с «чёрным списком»), лиц с подозрением на инфекционное заболевание (измерение температуры). Решение обеспечивает бесконтактный проход на объект для снижения рисков заражений в условиях неблагоприятной эпидемиологической ситуации, выявляет факты нарушения трудовой дисциплины (контроль времени прихода / ухода сотрудников). В ПАК «Визирь» включена технология антиспуфинга — Liveness Detection (предотвращает атаки и попытки взлома). Продукт имеет хорошо документированный API с поддержкой большого количества методов (более 60) для решения любых задач, имеет готовые интеграционные модули для СКУД и билетно-кассовых систем ведущих вендоров. Форма ушной раковиныВ отличие от многих других биометрических методов, для которых требуются специальные камеры, эти биометрические системы измеряют акустику уха с помощью специальных наушников и неслышимых звуковых волн. Микрофон внутри каждого наушника измеряет то, каким образом звуковые волны отражаются от ушной раковины и расходятся в разных направлениях в зависимости от изгибов слухового прохода. Цифровая копия формы уха преобразуется в биометрический шаблон для дальнейшего использования.На текущий момент коммерческие аналоги пока ещё недоступны, однако ведутся многочисленные исследования в этой области. Весной 2015 года в Yahoo Labs предложили идентифицировать владельца смартфона по его ушным раковинам. В том же году патент на подобное изобретение получила компания Amazon. ГолосТехнология распознавания голоса попадает в сферы и физиологических, и поведенческих биометрических данных. С физиологической точки зрения такие системы распознают форму голосового тракта человека, включая нос, рот и гортань, определяют производимый звук. С поведенческой точки зрения они фиксируют то, как человек что-то говорит — вариации движений, тон, темп, акцент и т. д., что также является уникальным для каждого человека. Объединение данных физической и поведенческой биометрии создаёт точную голосовую подпись, хотя могут возникать некоторые несоответствия (например, в случае болезни или действия других факторов).  ArmorVox (Auraya)Омниканальный голосовой биометрический процессор от компании Auraya представляет собой запатентованную технологию голосовой биометрии, разработанную с использованием алгоритмов машинного обучения. Система позволяет проводить идентификацию и проверку голоса в цифровых приложениях, браузерах, роботах AI, голосовых помощниках, чате, контакт-центре, IVR и других цифровых каналах.Клиенты могут варьировать параметры безопасности — например, установить базовый уровень защиты для всех или повышенный её уровень для отдельных пользователей. ArmorVox может сопоставлять образцы на одном сервере в режиме реального времени со скоростью более 125 млн голосов в час.EVA на базе ArmorVox используется облачным сервисом Amazon Connect. Система представляет собой простое в использовании облачное голосовое биометрическое расширение для цифровых каналов, обеспечивающее идентификацию и проверку голоса, а также предоставляющее возможности по обнаружению мошенничества.  IDVoice (ID R&D)IDVoice от ID R&D — это управляемое при помощи искусственного интеллекта голосовое биометрическое ядро, которое осуществляет распознавание по голосу. Продукт построен на свёрточной нейронной сети и усовершенствованной технологии извлечения характеристик голоса, занимая первое место в рейтинге ведущих тестов отрасли.В данный момент IDVoice уже интегрирован в приложения для мобильного банкинга и программное обеспечение колл-центров для упрощения распознавания и предотвращения мошенничества.Чтобы обеспечить более быстрое внедрение и интеграцию корпоративными разработчиками, IDVoice может быть реализован на C ++, Python и Java и поставляется в виде образа Docker для гибких облачных развёртываний. IDVoice поддерживается платформами iOS, Android, Linux и Windows, что делает его универсальным для мобильных устройств, серверов, частных облаков и устройств интернета вещей. ТермограммаТермограмма — это представление инфракрасной энергии в виде изображения распределения температуры. Биометрическая термография лица фиксирует тепловые узоры, вызванные движением крови под кожей. Поскольку кровеносные сосуды каждого человека неповторимы, соответствующие термограммы также уникальны даже среди однояйцевых близнецов, что делает этот метод биометрической верификации даже более точным, чем традиционное распознавание лиц.  ESTONE FSAC-80 (Estone Technology)Компания Estone Technology запустила интегрированную систему инфракрасного теплового измерения температуры, распознавания лиц и определения состояния человека для контроля доступа в офисных зданиях, гостиницах, транспорте и других областях.Тепловизор с искусственным интеллектом ESTONE FSAC-80 проводит сегментирование изображения и сканирование сегментов, благодаря чему обеспечивает быстрое и точное определение температуры с точностью до 0,5 °C. Когда камера сканирует температуру тела, на ЖК-экране отображается видимый предупреждающий сигнал (и звуковое оповещение), а операционная система автоматически сохраняет изображение теплограммы человека. В данный момент разработка является особенно востребованной на рынке, так как помимо идентификации она позволяет выявить потенциальных больных COVID-19. ДНКДНК издавна использовалась в качестве метода идентификации. Кроме того, это — единственная форма биометрии, которая может отслеживать семейные связи. Сопоставление ДНК особенно ценно при работе с пропавшими без вести, выявлении жертв катастроф и потенциальной торговли людьми. Кроме того, помимо отпечатков пальцев, ДНК — единственный биометрический объект, который невозможно непреднамеренно «забыть». ДНК, собранная из волос, слюны и т. д., содержит последовательности коротких тандемных повторов (англ. short tandem repeat sequences, STR). С их помощью можно однозначно подтвердить личность, сравнивая их с другими STR в базе данных.В настоящее время технология мало представлена на биометрическом рынке. ДНК считается идеальной биометрической характеристикой, но её недостаток заключается в том, что однояйцевые близнецы будут иметь одну и ту же ДНК. Поведенческие системыПринципы поведенческой биометрии основаны на особенностях движения человека и его поведенческих характеристиках. Ниже перечислены основные виды поведенческой биометрии. Рисунок 1. Типы поведенческих биометрических систем  ПоходкаБиометрия походки фиксирует шаблоны шагов с помощью видеоизображения, а затем преобразует сопоставленные данные в математическое уравнение. Этот тип биометрических данных является ненавязчивым и незаметным, что делает его идеальным для массового наблюдения за толпой. Также преимуществом является то, что эти системы могут быстро идентифицировать людей издалека.Технология может быть очень полезной для использования в магазинах, банках и других организациях — например, для выявления возможных преступников. На данный момент одними из наиболее успешных разработок были названы SFootBD (Манчестерский университет) и технология китайской компании Watrix.  SFootBD (University of Manchester)При помощи нейронных сетей эта система находит особые закономерности в движениях человека при ходьбе, позволяющие распознавать личность. SFootBD, по заявлениям учёных-разработчиков, является в 380 раз более точной по сравнению с предыдущими методами.Во время ходьбы каждого человека можно выделить примерно 24 различных параметра движения. Разрабатывая систему, исследовательская группа собрала базу данных, состоящую из 20 тысяч «сигнальных» шагов от более чем 120 человек. Походка изучалась при помощи камеры высокого разрешения и напольных датчиков, фиксирующих давление при ходьбе. Система ИИ анализировала распределение веса, скорость походки и трёхмерные показатели каждого стиля ходьбы. Результаты показали, что в среднем система выдавала почти стопроцентную точность при идентификации людей. Частота ошибок составила 0,07 процента.  WatrixТехнология распознавания походки Watrix загружает видеоклип с изображением идущего человека, вырезает силуэт и создаёт модель его ходьбы. Компания планирует стать первой в мире, которая начнёт использовать технологию распознавания походки в коммерческих целях. Хотя Watrix утверждает, что её технология обеспечивает точность в 94 %, анализ не проводится в режиме реального времени. Следует отметить, что эти утверждения не были подтверждены независимыми экспертами, а эффективность программного обеспечения всё ещё остается неизвестной. Движение губЭто — одна из новейших форм биометрической верификации. Подобно тому, как глухой человек может отслеживать движение губ, чтобы определить сказанное, биометрические системы фиксируют активность мышц вокруг рта, чтобы сформировать шаблон их движения. Биометрические датчики такого рода часто требуют воспроизведения пользователем пароля, чтобы определить соответствующие движения губ, а затем на основе сравнения с записанным шаблоном предоставить или запретить доступ.На сегодняшний день одним из самых известных подобных решений является разработка учёных из Гонконгского баптистского университета (HKBU), которая пока ещё не вышла на рынок для коммерческого применения.  Lip password (Hong Kong Baptist University, HKBU)Согласно заявлению HKBU, система может подтвердить личность пользователя, сопоставив содержание пароля с «основными поведенческими характеристиками движения губ». Исследователи считают, что этот метод распознавания может иметь преимущество перед классическими биометрическими датчиками. Если пароль, сгенерированный биометрическим датчиком, скомпрометирован, сам метод генерации пароля перестаёт быть безопасным, поскольку отпечаток пальца или форма уха не могут быть изменены. Однако с помощью идентификации движения губ новый функциональный пароль можно создать просто произнеся другую фразу. На данный момент устройство находится на этапе разработки и пока ещё не анонсировано для коммерческого использования. ПодписьРаспознавание подписи — это поведенческая биометрическая система, которая измеряет пространственные координаты, давление пера, его наклон и ход как в автономных, так и в интерактивных приложениях. Цифровой планшет записывает измерения, а затем использует эту информацию в ходе автоматического создания биометрического профиля для будущей верификации.В настоящее время для ввода подписи используются планшеты, которые автоматически фиксируют положение ручки в разные моменты времени, углы наклона и давление, оказываемое на планшет.  SIGNificant Biometric Server (Namirial GmbH)Технология, называемая «SIGNificant Biometric Server», обеспечивает биометрическую проверку подписи в режиме реального времени на платформе SIGNificant путём сравнения биометрических параметров собственноручной подписи с предварительно зарегистрированным профилем. Документы обрабатываются только в том случае, если подписывающие их лица верифицированы.Основная идея SIGNificant Biometric Engine — преобразование движения руки в математическую структуру, называемую личным профилем. Это преобразование — одностороннее, т. е. обратная операция практически невозможна. Движение пера измеряется четырьмя способами (по горизонтали и вертикали, траектории движения, давлению, углу наклона). Для создания личного профиля система потребует примерно 4—6 попыток подписи. Клиентам доступны три типа настроек безопасности. Система также обладает технологией машинного обучения, что позволяет всё более точно проводить распознавание пользователей по мере увеличения количества попыток входа в систему. Нажатие клавишДинамика нажатия клавиш выводит стандартные пароли на новый уровень, отслеживая ритм их ввода. Такие датчики могут реагировать на время, затрачиваемое на нажатие каждой клавиши, задержки между клавишами, количество символов, вводимых за минуту, и так далее. Шаблоны нажатия клавиш работают вместе с паролями и PIN-кодами для повышения уровня безопасности.  TypingDNAРумынский стартап TypingDNA позволит распознавать людей по манере печатания. С помощью собственной технологии компания планирует укрепить онлайн-безопасность без ущерба для удобства работы пользователей. По словам создателей, технология обеспечивает высокую точность сопоставления при работе со всего одним предыдущим образцом набора текста.API верификации TypingDNA регистрирует нажатия клавиш пользователем в стандартизированном формате с открытым исходным кодом, что позволяет легко и просто интегрировать его в любое настольное или мобильное приложение. Разработчики могут реализовать API TypingDNA в качестве варианта пассивной двухфакторной верификации, метода восстановления пароля или просто для обеспечения соответствия входных данных заданному пользователю. SDK разработчика TypingDNA для мобильных устройств в настоящее время также поддерживает последние версии приложений для iOS и Android.TypingDNA соответствует требованиям ACE (Automated Commercial Environment) для онлайн-проверки студентов. Европейское банковское управление подтвердило, что ввод биометрических данных соответствует требованиям SCA (двухфакторная идентификация в банковском деле и платежах в ЕС); как следствие, разработки компании пользуются большим спросом со стороны отрасли. Мультимодальные биометрические системыБиометрию рассматривают и как мультимодальную технологию. Сочетание нескольких типов измерений позволяет повысить и уровень безопасности, и эффективность работы систем идентификации. Поэтому в последнее время всё больше компаний предлагают мультимодальные биометрические системы, а потребители ориентируются на комплексные решения.  Smart Authentications (CPqD)Бразильская компания CPqD запустила продукт Smart Authentications в партнёрстве с IBM. Платформа CPqD сочетает распознавание лица и голоса для аутентификации пользователей в сфере банковского обслуживания и электронной коммерции. Программное обеспечение позволяет осуществлять работу системы почти с любого устройства.  VoiceKey.PLATFORM (Группа компаний ЦРТ)VoiceKey.PLATFORM — мультифункциональная платформа, предназначенная для создания высоконагруженных систем с использованием целого стека AI-технологий: биометрии, распознавания и синтеза речи, акустических событий. Решение позволяет отказаться от PIN-кодов и паролей, а алгоритмы защиты от взлома с помощью аудио- и видеозаписи — liveness detection, «определение живого человека» — дают возможность выявлять мошенников и повышать уровень безопасности.  Единая биометрическая система (Ростелеком)Единая биометрическая система (ЕБС) представляет собой цифровую платформу, которая была разработана компанией «Ростелеком» по инициативе Министерства связи и массовых коммуникаций РФ и Центрального банка РФ. Система позволяет осуществлять идентификацию по голосу и изображению лица. Вместе с логином и паролем от «Госуслуг» система наделяет банки возможностью без личного присутствия гражданина открыть ему счёт или вклад, предоставить кредит. Со временем планируется провести масштабирование системы и в другие отрасли, например телемедицину или дистанционное обучение. ПрименениеДавайте рассмотрим наиболее распространённые области применения биометрических систем идентификации:Правоохранительные органы и общественная безопасность: выявление преступников / подозреваемых.Военная отрасль: идентификация противника / союзника.Финансовый сектор: идентификация и мониторинг пользователей банковского обслуживания / страхования.Государственный сектор: системы электронных документов, содержащие биометрические данные (электронные паспорта и удостоверения, водительские права и т. п.).Пограничный, туристический и миграционный контроль: идентификация путешественников, мигрантов, пассажиров.Здравоохранение и социальное обеспечение: идентификация пациентов и медицинских работников, получателей социальной помощи.Ритейл: идентификация и мониторинг потребителей / покупателей.Конечно, область применения биометрических технологий не ограничивается вышеперечисленными пунктами. Однако стоит отметить, что на данный момент этот вид технологий больше всего используется в военной отрасли и банкинге.По данным специалистов Comparitech, во многих странах, в особенности в Китае, Пакистане, Малайзии, США и Индии, в последние годы очень активно ведётся сбор биометрических данных. К сожалению, говорить о контроле их безопасности со стороны правоохранительных органов можно далеко не везде. В Китае, как упоминалось ранее, уже был ряд случаев утечки биометрических данных.В Ирландии, Португалии, Великобритании, Румынии и на Кипре сбор такой информации ведётся не так активно и скорость распространения биометрических технологий не так высока. Однако благодаря действию «Общего регламента по защите данных» (GDPR) с безопасностью дела там обстоят лучше. Россия на данный момент вместе с Канадой, Японией и Аргентиной занимает позицию «середнячка». ВыводыБиометрические системы распознавания всё больше внедряются в нашу жизнь, во многом облегчая её и упрощая процессы получения доступа. Они также помогают крупному бизнесу автоматизировать процессы поведенческого анализа и обнаруживать потенциальных злоумышленников, оказываясь незаменимыми помощниками в дополнение к традиционным методам защиты.Однако, несмотря на все вышеописанные преимущества, стоит также упомянуть и о недостатках биометрических систем. К сожалению, биометрическая информация, как и любая другая, уязвима. Банки, больницы и любые другие учреждения то и дело подвергаются хакерским атакам, и часть информации попадает в руки злоумышленников. Но одно дело, если это — стандартные логин и пароль, а другое — если речь идёт о биометрических данных. Ведь пароль можно сменить, а палец или радужку глаза — нет. В последнем случае при компрометации данных злоумышленник получает доступ ко всем активам с биометрической верификацией.Также биометрические системы бывают технологически несовершенны. Например, сотрудникам Vkansee удалось обмануть систему Touch ID при помощи пластилина, а Цутому Мацумото, известный японский криптограф и эксперт по безопасности, проделал подобную операцию и вовсе при помощи мишки из мармелада. Вносят свой негативный вклад и штампы из популярных фильмов, где сканеры взламывают буквально посредством пудры и скотча. Неудивительно, что общество смотрит на биометрические системы с определённой степенью недоверия.Вследствие наличия уязвимостей вроде описанных выше, а также из-за отсутствия надёжных систем безопасности большинство компаний — потенциальных заказчиков пока ещё не готово к масштабному переходу на биометрию повсеместно. Очевидно, что широкое применение подобных систем сопряжено с высоким уровнем риска. Остаётся лишь ожидать от их разработчиков, что те усилят меры безопасности для повышения доверия к своим продуктам, и наблюдать за развитием рынка биометрии. Читать далее
    • AM_Bot
      Управление привилегированными учётными записями обычно выходит за рамки проекта и возможностей систем класса IGA (Identity Governance and Administration). C одной стороны, это разумно — в силу специфики привилегированного доступа и потенциальных возможностей его обладателей. С другой стороны, базовые процессы пересмотра (ресертификации), своевременной блокировки доступа, назначения ответственных (владельцев) и др., которые по умолчанию имеются в системе IGA, зачастую отсутствуют в комплексах управления привилегированным доступом. Восполнить этот пробел призван модуль Privileged Account Governance (PAG) от компании One Identity.  ВведениеО привилегированном доступеСистема One Identity SafeguardМодуль интеграции Privileged Account Governance (PAG)4.1. Управление привилегированными учётными записями в One Identity Manager4.1.1. Устройства (Appliances)4.1.2. Учётные записи пользователей (User accounts)4.1.3. Группы пользователей (User groups)4.1.4. Активы (Assets)4.1.5. Группы активов (Asset groups)4.1.6. Учётные записи актива (Asset accounts)4.1.7. Учётные записи каталогов (Directory accounts)4.1.8. Группы учётных записей (Account groups)4.1.9. Полномочия (Entitlements)4.2. Привязка учётной записи пользователя в системе PAM к карточке сотрудника4.3. Запрос привилегированного доступа из портала самообслуживания IT Shop4.4. ОтчётыВыводы ВведениеДанной публикацией мы продолжаем обзор системы управления идентификационными данными и доступом One Identity Manager.В первой части обзора нами были рассмотрены история продукта и его функциональные возможности, детально описан портал самообслуживания как основное рабочее средство для сотрудников компании (рядовых пользователей, их руководителей, а также сотрудников отдела информационной безопасности и аудиторов).Во второй части мы рассказали об архитектуре решения, среде настройки и разработки коннекторов и средствах конфигурирования системы в целом.Третью часть обзора мы посвятили более детальному описанию возможностей One Identity Manager по интеграции с системой SAP R/3, широко используемой на российском и мировом рынке, и функциональности по разделению полномочий (Segregation of Duties).Ниже мы рассмотрим основные возможности модуля Privileged Account Governance (PAG), входящего в состав продукта One Identity Manager. Этот программный модуль предназначен для интеграции с системами управления привилегированным доступом (в IT-индустрии класс таких систем именуют Privileged Access Management — PAM). Наш обзор мы будем вести применительно к собственному PAM-решению компании One Identity — системе Safeguard. О привилегированном доступеПрежде чем начать обзор, необходимо сказать несколько слов об управлении доступом (сотрудников компании к информационным ресурсам организации, в которой они работают) в целом. Доступ сотрудников можно условно разделить на два типа:стандартный (набор учётных записей и полномочий, выданных сотруднику для выполнения должностных обязанностей);привилегированный (набор повышенных прав доступа, вплоть до административных — для настройки и обслуживания информационных систем и оборудования IT-инфраструктуры компании).Для управления доступом первого типа используются решения класса Identity Governance and Administration (IGA). Управление происходит централизованно, при помощи настраиваемой ролевой модели (Role-based Access Control — RBAC), через запросы доступа с последующим согласованием, посредством автоматизированных процессов аттестации / ресертификации — всё это мы подробно рассматривали в первой и второй частях обзора One Identity Manager.Проблема состоит в том, что второй тип доступа — привилегированный — в большинстве случаев не покрывается системой IGA. Для управления привилегированным доступом часто используют отдельные решения (класса Privileged Access Management — PAM), никак не связанные с системой IGA. Таким образом очень важная по своим потенциальным возможностям часть всех доступов хоть и контролируется через PAM, но всё равно выпадает из системы централизованного контроля и управления (IGA). Это происходит в силу того, что в PAM-системе обычно заводятся отдельные учётные записи для администраторов разных уровней и ведутся уникальные индивидуальные наборы доступов для каждой из них; там также присутствует необходимость поведенческого контроля действий администраторов (User Behavior Analytics — UBA), чего нет в системе IGA.Восполнить этот пробел призван механизм интеграции систем IGA и PAM — модуль Privileged Account Governance (PAG), входящий в стандартную поставку решения One Identity Manager. Система One Identity SafeguardНесколько слов также скажем о PAM-решении компании One Identity. В 2018 году One Identity приобрела Balabit — известного и популярного производителя продуктов в сфере информационной безопасности, таких как Session Control Box или syslog-ng, и интегрировала его разработки в своё собственное PAM-решение — Safeguard. В частности, Session Control Box превратился в модуль Safeguard for Privileged Sessions (SPS), а функции аналитики — в Safeguard for Privileged Analytics (SPA). О том и другом будет подробнее сказано ниже.One Identity Safeguard — это решение, сочетающее в себе возможности безопасного хранения паролей привилегированных учётных записей, а также мониторинга и записи «админских» сессий. Оно представлено в виде аппаратного (hardware appliance) или программного (virtual appliance) комплекса и состоит из двух основных независимых, но интегрирующихся между собой модулей:Safeguard for Privileged Passwords (SPP) — автоматизирует процессы запросов и процедуры предоставления привилегированного доступа с использованием ролевой модели и политик безопасности компании. Safeguard for Privileged Passwords позволяет организовать полноценную систему управления жизненным циклом паролей привилегированных учётных записей (включая встроенные, такие как «administrator», «root», «supervisor» и проч.) — запрос, согласование, утверждение, смена, ротация (на регулярной основе), отзыв и т. д. Система имеет свой собственный пользовательский портал для запроса и получения доступа. Также имеется в наличии мобильное приложение для утверждения запросов пользователей.Safeguard for Privileged Sessions (SPS) — с помощью этого модуля можно контролировать, отслеживать и записывать привилегированные сессии администраторов, подрядчиков и других пользователей, представляющих высокий уровень риска. Вся активность в рамках сессии (вплоть до нажатия клавиш, движений мыши и просмотра окон) записывается, индексируется и сохраняется в защищённых от несанкционированного доступа журналах аудита. Сессии можно просматривать как видеоролики и искать по любому слову, которое появлялось на экране пользователя. С помощью Safeguard for Privileged Sessions также можно контролировать вредоносные действия администраторов и блокировать команды, подвергающие опасности инфраструктуру компании.Отдельно опишем ещё один модуль PAM-системы One Identity — Safeguard for Privileged Analytics (SPA). Этот модуль используется совместно с модулем записи «админских» сессий (Safeguard for Privileged Sessions) и позволяет выявлять аномалии в поведении пользователей (UBA), находить и пресекать ранее неизвестные типы внутренних и внешних угроз. Алгоритмы продукта умеют выявлять отклонения от базовой линии поведения конкретного пользователя, исследуя динамику нажатия клавиш и движения мыши, время и место начала сессии, продолжительность сеанса. Эти и другие параметры служат для непрерывной биометрической аутентификации пользователей и помогают выявлять инциденты в области безопасности. Safeguard for Privileged Analytics также оценивает уровень потенциального риска каждого пользователя для принятия превентивных мер в отношении первоочередных угроз. Модульинтеграции Privileged Account Governance (PAG)PAM-решение One Identity Safeguard интегрируется с IGA-системой One Identity Manager при помощи стандартного модуля (PAG), входящего в комплект поставки последней. После активации модуля и настройки подключения к системе Safeguard становятся возможными следующие типовые сценарии:Автоматическое назначение доступа в PAM-систему из системы IGA. Например, для вновь принятого на работу сотрудника (или для уже существующего) в случае его приёма / перевода в «Отдел системного администрирования» можно автоматически создать учётную запись в PAM-системе (локальную или связанную с аккаунтом сотрудника в каталоге Active Directory) и / или добавить его учётную запись в ту или иную группу в той же PAM-системе (с группами могут быть связаны те или иные полномочия и политики привилегированного доступа, определяющие, к каким активам, аккаунтам, сессиям, в какое время и т. п. сотрудник сможет запрашивать привилегированный доступ). При увольнении или переходе в другой отдел учётную запись и весь доступ в PAM-системе можно автоматически заблокировать (удалить).Периодическая аттестация / ресертификация всех сотрудников (и их полномочий), у которых есть доступ в PAM-систему. Про функциональность аттестаций мы рассказывали в первой части обзора One Identity Manager. Здесь же отметим, что для аттестации / ресертификации привилегированного доступа используются тот же самый механизм и те же средства настройки, что и для стандартного доступа сотрудников.Показать всю полноту доступов конкретного сотрудника — как стандартного, так и привилегированного, с подробной информацией о том, откуда тот или иной доступ взялся — в виде отчётов и графических схем.Выявить неиспользуемый привилегированный доступ (например, сотрудник не заходил в PAM-систему в течение 6 месяцев — вероятно, его права нужно пересмотреть / заблокировать), а также учётные записи в PAM-системе, не привязанные ни к какому сотруднику (т. е. не имеющие владельца, «бесхозные»).Автоматическое создание учётных записей в PAM-системе и добавление их в нужные группы можно гибко настроить, используя ролевую модель, которая ведётся в решении IGA (бизнес-роли), и /или организационно-штатную структуру компании.В дополнение рядовые сотрудники могут запрашивать привилегированный доступ к системам (временно или на постоянной основе), используя портал самообслуживания IGA-решения — точно так же, как они запрашивают любой другой, стандартный доступ. При одобрении заявки (через настроенный процесс согласования) создание для них учётных записей в PAM-системе и добавление аккаунтов в те или иные группы доступа произойдёт автоматически.Считаем необходимым также упомянуть возможность системы Safeguard предоставлять доступ при помощи как локальных учётных записей и групп (т. е. когда для сотрудника создаётся локальная учётная запись в PAM-системе, которую он использует для авторизации в ней и запроса паролей привилегированных аккаунтов и сессий), так и взятых из каталога Active Directory. Другими словами, система одновременно поддерживает работу и автономно, и через интеграцию с корпоративным каталогом AD.В свою очередь, модуль Privileged Account Governance (PAG) обеспечивает функционирование в обоих режимах «из коробки». Управление привилегированными учётными записями в One Identity ManagerИнтерфейс системы управления привилегированным доступом One Identity Safeguard на данный момент — англоязычный. Он позволяет проводить настройку типовых объектов (элементов) PAM-системы, таких как пользователи, привилегированные учётные записи, группы пользователей, группы учётных записей, активы, группы активов, полномочия, политики доступа и др. Рисунок 1. Интерфейс PAM-системы One Identity Safeguard  При подключении PAM-системы One Identity Safeguard к IGA-решению One Identity Manager посредством модуля Privileged Account Governance (PAG) объекты PAM-системы отображаются следующим образом (см. иллюстрации ниже). Устройства (Appliances) Рисунок 2. Устройства системы PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает все виртуальные или «железные» устройства (appliances), составляющие основу системы PAM и её объекты. Учётные записи пользователей (User accounts) Рисунок 3. Локальная учётная запись пользователя в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 4. Свойства локальной учётной записи пользователя в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 5. Права доступа в свойствах локальной учётной записи пользователя в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 6. Учётная запись пользователя в системе PAM, связанная с Active Directory — отображение в административной консоли One Identity Manager  Группы пользователей (User groups) Рисунок 7. Локальная группа в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 8. Свойства локальной группы в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 9. Группа в системе PAM, связанная с Active Directory — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 10. Свойства группы в системе PAM, связанной с Active Directory — отображение в административной консоли One Identity Manager  Активы (Assets) Рисунок 11. Активы, зарегистрированные для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает все устройства (серверы, сетевое оборудование и пр.), привилегированными учётными записями которых управляет система PAM. Рисунок 12. Свойства активов, зарегистрированных для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Группы активов (Asset groups) Рисунок 13. Группы активов — отображение в административной консоли One Identity Manager  Рисунок 14. Свойства группы активов — отображение в административной консоли One Identity Manager  Учётные записи актива (Asset accounts) Рисунок 15. Привилегированные учётные записи на активах, зарегистрированные для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает привилегированные учётные записи на устройствах (серверах, сетевом оборудовании и пр.), которыми управляет система PAM. Рисунок 16. Свойства привилегированных учётных записей на активах, зарегистрированных для управления в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Учётные записи каталогов (Directory accounts) Рисунок 17. Учётные записи Active Directory, связанные с PAM-системой — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает все привилегированные учётные записи Active Directory, которыми управляет система PAM. Группы учётных записей (Account groups) Рисунок 18. Группы привилегированных учётных записей на активах — отображение в административной консоли One Identity Manager  Полномочия (Entitlements) Рисунок 19. Объекты полномочий в системе PAM — отображение в административной консоли One Identity Manager  Показывает, какие полномочия выданы каким пользователям (группам) в системе PAM и какие политики доступа связаны с этими правами. Привязка учётной записи пользователя в системе PAM к карточке сотрудникаВся полнота доступа пользователя представлена на одной картинке. Отображается карточка сотрудника с привязкой всех имеющихся у него учётных записей, включая аккаунт в системе PAM. Рисунок 20. Привязка учётной записи пользователя в системе PAM к карточке сотрудника в системе IGA — отображение в административной консоли One Identity Manager  Запрос привилегированного доступа из портала самообслуживания IT ShopИз портала самообслуживания One Identity Manager можно запрашивать:Привилегированные сессии к системам (RDP, SSH, Telnet и др.).Пароли привилегированных учётных записей.Создание новой учётной записи в PAM-системе для сотрудника.Добавление учётной записи в PAM-системе в те или иные группы PAM.Ниже приведено несколько примеров таких запросов. Рисунок 21. Запрос RDP-сессии из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения настроенной процедуры согласования запросившее лицо получает уведомление по электронной почте с прямой ссылкой на открытие сессии RDP (без необходимости ввода пароля привилегированной учётной записи). Рисунок 22. Запрос пароля привилегированного аккаунта из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения процедуры согласования сотрудник получит уведомление по электронной почте со ссылкой в систему PAM, где он сможет получить текущий пароль запрашиваемой привилегированной учётной записи. Рисунок 23. Запрос пароля привилегированного аккаунта из портала самообслуживания One Identity Manager — продолжение  При запросе указывается дополнительная информация: пароль какой привилегированной учётной записи нужен и на каком активе (сервере, сетевом устройстве и т. п.). Рисунок 24. Запрос создания учётной записи в системе PAM из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения процедуры согласования для сотрудника автоматически будет создана учётная запись в системе PAM. Вся история запроса и его согласования будет бессрочно храниться в системе IGA. Рисунок 25. Запрос членства в группе PAM из портала самообслуживания One Identity Manager  После отправки запроса и прохождения процедуры согласования учётная запись пользователя (которая принадлежит сотруднику, запросившему доступ) в системе PAM будет добавлена в запрошенную группу; таким образом сотрудник получит доступ к тем или иным активам / привилегированным учётным записям. Отчёты Рисунок 26. Пример отчёта «Неиспользуемые учётные записи» — показывает сотрудников, которые не заходили в систему PAM в течение последних N месяцев  Рисунок 27. Пример отчёта «Неиспользуемые учётные записи» — продолжение  Рисунок 28. Пример отчёта «Висячие учётные записи» — показывает аккаунты в системе PAM, не связанные ни с какой карточкой сотрудника в системе IGA  Рисунок 29. Пример отчёта «Висячие учётные записи» — продолжение  ВыводыМодуль Privileged Account Governance (PAG) помимо управления стандартным доступом сотрудников компании позволяет также «взять под зонтик» и администрирование расширенных полномочий. Таким образом система управления доступом и контроля над ним (IGA) действительно становится центральной точкой, отвечающей за всю полноту доступа сотрудников к информационным ресурсам предприятия — что и является её истинным предназначением.Видео, которое наглядно демонстрирует данный тезис, вы можете посмотреть на официальном канале One Identity в YouTube. Читать далее
    • Ego Dekker
      Антивирусы для macOS были обновлены до версии 6.9.200.
    • Ego Dekker
      Антивирусы были обновлены до версии 13.2.18.
    • Ego Dekker
×