Обзор сервисов «Лаборатории Касперского» для создания корпоративного SOC - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор сервисов «Лаборатории Касперского» для создания корпоративного SOC

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор сервисов «Лаборатории Касперского» для создания корпоративного SOC
Для того чтобы обеспечить надлежащий уровень защиты информационной инфраструктуры от угроз, организации создают центры мониторинга и оперативного реагирования на инциденты информационной безопасности (Security Operations Center, далее — «SOC»), целью которых является быстрое реагирование на ИБ-инциденты с их последующим устранением. Но для эффективной борьбы с современными угрозами уже недостаточно просто создать SOC: необходимо оснастить его технологиями, актуальной информацией и знаниями. В этом могут помочь профильные сервисы «Лаборатории Касперского».   ВведениеСостав сервисов «Лаборатории Касперского» для корпоративного SOCОсновные возможности сервисов «Лаборатории Касперского» для корпоративного SOCОписание сервисов «Лаборатории Касперского» для корпоративного SOC4.1. Kaspersky Threat Hunting4.2. Kaspersky Threat Intelligence4.3. Kaspersky Anti Targeted Attack4.4. Kaspersky Endpoint Detection and ResponseРеагирование на инцидентыАнализ защищённости и тестирование на проникновениеЭкспертные тренинги для специалистов SOCВыводы ВведениеМы не раз уже ссылались на исследование «Лаборатории Касперского» под названием «Прогнозы по продвинутым угрозам на 2020 год». Помимо прочего, оно подтверждает рост сложности методов проведения атак. Злоумышленники намеренно пытаются проводить свои операции под ложным «флагом», чтобы отвести от себя первоначальные подозрения, и точечно выбирают жертв, которые готовы заплатить значительные суммы за восстановление данных. Не перестают появляться новые варианты вредоносных действий в сфере финансовых услуг (в частности — в онлайн-банкинге). При этом в настоящее время средства защиты часто нацелены на обеспечение безопасности рабочих станций, в то время как злоумышленники расширяют свой инструментарий и распространяют атаки не на терминалы, а на сетевое оборудование. Обнаружить такие воздействия всё сложнее.Накопленный специалистами «Лаборатории Касперского» опыт изучения компьютерных угроз и разработки высокоэффективных технологий защиты от них, глубокая экспертиза и практические навыки реализации сложных проектов в области кибербезопасности, реализованные в сервисах компании, обеспечат многоуровневую поддержку SOC организации для повышения его эффективности в борьбе с комплексными угрозами. Состав сервисов «Лаборатории Касперского» для корпоративного SOCСервисы «Лаборатории Касперского» для SOC нацелены на обеспечение эталонного подхода к защите, используя четыре ключевых элемента: управление знаниями, анализ угроз, активный поиск угроз и грамотно налаженный процесс реагирования на инциденты. Сообразно этому комплекс сервисов содержит несколько перечисленных далее частей.Threat Hunting: услуга Kaspersky Managed Protection позволяет своевременно обнаружить атаки, обходящие превентивные системы защиты, путём круглосуточного мониторинга и анализа угроз информационной безопасности экспертами «Лаборатории Касперского».Threat Intelligence: потоки данных об угрозах, индивидуализированные отчёты (аналитика о проблемах безопасности для конкретных компаний или стран, а также финансовых организаций), аналитические отчёты о постоянных угрозах повышенной сложности (APT), сервисы Threat Lookup, Cloud Sandbox, CyberTrace.Kaspersky Anti Targeted Attack: защита корпоративной сети от целевых атак злоумышленников.Kaspersky Endpoint Detection and Response: защита рабочих станций.Реагирование на инциденты, в том числе — анализ вредоносных программ и цифровая криминалистика.Анализ защищённости и тестирование на проникновение: проверка надёжности корпоративной системы борьбы с угрозами и компетентности персонала, ответственного за неё.Экспертные тренинги: формирование у специалистов SOC навыков в области реагирования на инциденты, цифровой криминалистики, анализа вредоносных программ. Рисунок 1. Сравнение классического SOC и SOC на основе сервисов «Лаборатории Касперского»  Основные возможности сервисов «Лаборатории Касперского» для корпоративного SOCИспользование сервисов «Лаборатории Касперского» для SOC предоставляет организации следующие возможности и преимущества:Своевременное обнаружение угроз посредством использования машинного обучения и множества аналитических данных, что позволяет быстро и эффективно выявлять и отражать сложные атаки.Использование аналитических данных, предоставляемых в различных форматах и по разным каналам, для понимания контекста проблемы и обеспечения SOC требуемыми актуальными сведениями. Это даст возможность непрерывно адаптироваться к постоянно меняющимся условиям, а также активно обнаруживать и приоритизировать угрозы информационной безопасности.Активный поиск угроз, реализуемый за счёт постоянного мониторинга событий, обнаружения новой и ранее неизвестной активности злоумышленников.Помощь экспертов «Лаборатории Касперского» в анализе вредоносных программ и цифровой криминалистике, благодаря чему можно своевременно получить полную картину инцидента для совершенствования текущих мер защиты.Своевременное реагирование на инциденты, выполняемое компетентными специалистами и позволяющее быстро обнаружить и предотвратить любую вредоносную активность, восстановить системы и бизнес-процессы.Анализ защищённости в реальных условиях, реализуемый за счёт глубоких экспертных знаний вместе с передовыми методами исследования.Тестирование на проникновение, которое показывает существующие сценарии атак на основе собранных данных об угрозах. Это даёт возможность оценить готовность средств защиты к отражению нападений.Экспертные тренинги для специалистов SOC, повышающие их квалификацию в области реагирования на инциденты, цифровой криминалистики и анализа вредоносных программ. Сотрудники центра мониторинга и оперативного реагирования на инциденты информационной безопасности получат знания и опыт, которые позволят правильно проанализировать большие объёмы данных и выбрать направление для дальнейшего расследования. Описание сервисов «Лаборатории Касперского» для корпоративного SOCKaspersky Threat HuntingСервис Threat Hunting представляет собой круглосуточную службу мониторинга и реагирования на инциденты — Kaspersky Managed Protection. Для конкретной организации формируется команда экспертов, обладающих богатым практическим опытом в области анализа угроз; это позволяет предоставить сервис, подобранный полностью индивидуально и нацеленный на непрерывное обнаружение и исследование проблем информационной безопасности, равно как и на защиту от них. Круглосуточная служба мониторинга своевременно выявляет инциденты, собирает необходимые для классификации данные, определяет степень уникальности атаки, в случае необходимости запускает процесс реагирования на инцидент и обновление баз знаний средств защиты для блокировки угрозы, а также ретроспективно анализирует системную и сетевую активность процессов и приложений с целью расследования инцидентов.Использование сервиса предоставляет следующие преимущества:Качественная и своевременная защита от целевых атак и вредоносных программ посредством взаимодействия с экспертами «Лаборатории Касперского».Обнаружение нестандартных атак (т.н. non-malware attacks, атаки с применением неизвестных ранее инструментов, эксплуатирующие уязвимости нулевого дня).Оперативная защита от обнаруженных угроз посредством мгновенного обновления баз данных.Комплексный анализ инцидентов, в том числе — на основе методов и технологий, используемых злоумышленниками.Комплексный подход к организации полного цикла защиты от целевых атак. Рисунок 2. Защита инфраструктуры организации с помощью круглосуточной службы Kaspersky Managed Protection  Kaspersky Threat IntelligenceСервис Kaspersky Threat Intelligence является источником информации для SOC и состоит из следующих компонентов.Потоки данных об угрозах, предназначенные для того, чтобы дополнять существующие средства защиты и повышать уровень экспертного анализа специалистов SOC, предоставляя актуальные данные об индикаторах угроз (IP- и URL-адреса, домены, контрольные суммы файлов и т.д.).Индивидуализированные аналитические отчёты об угрозах для конкретных компаний или стран, для финансовых организаций, об APT.Сервис Threat Lookup, представляющий собой единую платформу с доступом к накопленным «Лабораторией Касперского» данным о компьютерных угрозах и их взаимосвязях, а также с возможностью поиска в режиме реального времени. Непрерывное аккумулирование информации об индикаторах угроз позволяет специалистам SOC предотвращать атаки злоумышленников ещё до того, как безопасности компании будет нанесён ущерб. Результатом работы сервиса является отчёт, в котором содержатся краткое описание проблем безопасности, технические подробности и список соответствующих индикаторов компрометации.Сервис Cloud Sandbox — облачная песочница, позволяющая мгновенно реагировать на инциденты, определять источники вредоносных файлов и защищать от неизвестных угроз посредством проверки поведения подозрительного объекта на виртуальной машине, изолированной от реальной инфраструктуры организации. В результате сервис подготавливает отчёт с описанием исследуемого файла, техническими подробностями и списком индикаторов компрометации, имеющих отношение к изученному образцу.Сервис CyberTrace, предназначенный для повышения эффективности классификации событий ИБ и первоначального реагирования на инциденты. Он позволяет упростить интеграцию потоков аналитических данных об угрозах с SIEM-системами и источниками журналов, тем самым обеспечивая специалистам SOC своевременную осведомлённость, необходимую для принятия решений.Стоит отметить, что части сервиса Kaspersky Threat Intelligence показывают максимальную эффективность в том случае, если работают вместе и дополняют друг друга. Каждый компонент является источником данных для остальных. Рисунок 3. Главное окно Kaspersky Threat Intelligence   Kaspersky Anti Targeted AttackСервис Kaspersky Anti Targeted Attack — это платформа для обнаружения и противодействия комплексным угрозам на уровне сети. Доступны следующие возможности:визуализация корпоративной инфраструктуры,централизованный и автоматизированный процесс сбора и хранения данных,анализ инцидентов с помощью передовых технологий на базе машинного обучения, что позволяет свести к минимуму количество рутинных задач, связанных с обнаружением угроз,взаимодействие компонентов платформы в режиме реального времени, что даёт возможность сопоставлять данные с вердиктами от компонентов детектирования и ретроспективными материалами,сведение всей информации в единый инцидент для мгновенного реагирования и расследования,автоматизация задач по расследованию инцидентов, что ведёт к оптимизации расходования ресурсов специалистами SOC.Автоматизация отслеживания и реагирования на угрозы в Kaspersky Anti Targeted Attack реализована за счёт единой работы множества компонентов. В их числе — динамический анализ и эмуляция угроз с помощью песочницы; современные технологии обнаружения, включающие антивирусное ядро, использование YARA-правил, анализ сетевых пакетов и мобильных приложений на наличие вредоносной активности, проверку репутации URL-адресов и доменных имён и многое другое; анализатор целевых атак на основе машинного обучения, поведенческого анализа и автоматизированного сопоставления вердиктов (полученных от песочницы и механизмов обнаружения) с ретроспективными данными; репутационная база угроз, позволяющая держать руку на пульсе новых проблем безопасности, что повышает вероятность раннего обнаружения атак. Рисунок 4. Автоматизированное отслеживание угроз в сети и реагирование на них с помощью Kaspersky Anti Targeted Attack  Kaspersky Endpoint Detection and ResponseСервис Kaspersky Endpoint Detection and Response представляет собой платформу, обеспечивающую защиту рабочих мест. Сервис показывает картину событий безопасности в корпоративной инфраструктуре и позволяет автоматизировать выполнение рутинных операций по выявлению, приоритизации, расследованию и нейтрализации сложных угроз. Использование сервиса позволяет решать следующие задачи:формирование целостного подхода к выявлению и расследованию инцидентов, а также реагированию на них,исполнение рекомендаций ФинЦЕРТ, Федерального закона № 187-ФЗ и положений Указа Президента РФ № 31с «О создании ГосСОПКА»,постоянный мониторинг и активный поиск нелегитимной активности и индикаторов компрометации на всех рабочих местах,повышение эффективности реагирования на инциденты за счёт дополнения SIEM или SOC вспомогательными данными с возможностью сопоставления результатов с событиями других систем,быстрое реагирование на инцидент и прекращение его развития, а также устранение последствий атаки на рабочих станциях и восстановление их работоспособности без влияния на работу пользователей.К преимуществам сервиса можно отнести единый агент для защиты и контроля рабочих станций и серверов, централизованный сбор, запись и хранение данных о событиях безопасности (обеспечивает оперативный доступ к ретроспективным материалам при расследовании продолжительных атак), автоматический сбор, анализ и сопоставление данных для автоматизации и оптимизации работы специалистов SOC, единую консоль для реагирования на угрозы, обеспечение комплексной многоуровневой защиты посредством совместной работы с Kaspersky Anti Targeted Attack, а также использование Kaspersky Private Security Network для защиты инфраструктуры с повышенными требованиями к изоляции. Рисунок 5. Комплексная защита рабочих станций на основе сервиса Kaspersky Endpoint Detection and Response, интегрированного с Kaspersky Endpoint Security  Реагирование на инцидентыРеагирование на инциденты информационной безопасности, включающее цифровую криминалистику и анализ вредоносных программ, требует оперативного выделения значительных внутренних ресурсов. Речь идёт о компетентных специалистах, которые готовы оценить масштабы инцидента и быстро принять меры против распространения атаки: чем скорее последует реакция, тем меньше будет негативных последствий. Но реалии таковы, что даже у грамотно организованного SOC не хватает внутренних возможностей (как временных, так и профессиональных) для незамедлительной остановки атаки.В рамках сервиса «Лаборатории Касперского» специалисты компании оказывают услуги или проводят консультации по реагированию на инциденты, что позволяет быстро и компетентно ответить на угрозу. Эксперты проводят следующие действия:выявление скомпрометированных ресурсов, изоляция угрозы и остановка распространения атаки,поиск, сбор и анализ улик, а также восстановление хронологической картины и логики развития инцидента,анализ вредоносных программ, использованных для атаки (в случае их обнаружения),выявление источников атаки и дополнительных скомпрометированных систем, проверка инфраструктуры организации на возможные признаки компрометации,анализ исходящих соединений сети с внешними ресурсами для выявления нелегитимных объектов,устранение угрозы и выдача рекомендаций в отношении дальнейших действий по устранению последствий.Для наиболее эффективного и оперативного отклика на инциденты процесс реагирования должен включать шаги, представленные на рисунке 6. Рисунок 6. Процесс реагирования на инциденты  Анализ вредоносных программ предназначен для понимания их поведения, а также целей, которые преследуют злоумышленники. Эксперты составляют подробный отчёт, содержащий свойства экземпляра программного обеспечения (краткое описание и вердикт по классификации «Лаборатории Касперского»), детальное описание (анализ функций, поведения и целей программы, индикаторы компрометации, предназначенные для нейтрализации угрозы) и сценарий устранения последствий с рекомендациями по защите инфраструктуры организации от угроз данного типа.В ходе проведения цифрового криминалистического анализа эксперты «Лаборатории Касперского» используют для восстановления картины инцидента множество источников: трассировки сети, образы жёстких дисков, дампы памяти и т.д. Как указано на рисунке 6, в начале расследования клиент собирает улики и предоставляет описание инцидента, а эксперты исследуют симптомы последнего, идентифицируют исполняемый файл вредоносной программы (если он есть) и проводят его анализ. Итогом становится содержательный отчёт, включающий меры по ликвидации последствий.Сервис доступен по подписке или для устранения единичного инцидента. Анализ защищённости и тестирование на проникновениеСервис тестирования на проникновение подразумевает, что эксперты «Лаборатории Касперского» проводят анализ уязвимостей объектов инфраструктуры и возможных последствий их эксплуатации, оценивают эффективность текущих мер защиты, а также планируют меры по устранению обнаруженных недостатков и повышению уровня защищённости. В результате организация получает практическую демонстрацию реальных сценариев атаки с выявленными изъянами защиты корпоративной сети, а своевременное обнаружение последних позволяет не допустить финансового, операционного и репутационного ущерба. Сервис также обеспечивает соответствие государственным, отраслевым и корпоративным стандартам, включая GDPR.Виды тестирования на проникновение, проводимого экспертами «Лаборатории Касперского»:внешнее (без априорных данных об инфраструктуре организации);внутреннее (например, имитация действий посетителя, имеющего только физический доступ в офис);с использованием методов социальной инженерии (фишинг, небезопасные ссылки в электронных письмах и т.п.) для оценки уровня осведомлённости сотрудников организации в вопросах информационной безопасности.Стоит отметить, что в рамках сервиса может производиться анализ защищённости беспроводных сетей на территории организации.Сервис анализа защищённости включает три вида проверок, перечисленные далее.Анализ защищённости приложений предназначен для выявления уязвимостей в прикладных программах любого типа (крупные облачные решения, ERP-системы, механизмы дистанционного банковского обслуживания и другие специализированные бизнес-приложения, а также встроенные программы и мобильное ПО). Сервис позволяет избежать потерь различного рода, свести к минимуму издержки на ликвидацию последствий, организовать непрерывность жизненного цикла безопасной разработки программного обеспечения, а также выполнить требования государственных, отраслевых или корпоративных стандартов.Анализ защищённости банкоматов и POS-терминалов обнаруживает недостатки защиты платёжных устройств и позволяет снизить риск их компрометации за счёт заблаговременного выявления уязвимостей. Так же, как и в предыдущем случае, с помощью сервиса можно улучшить механизмы безопасности, избежать различного рода потерь в результате возможной атаки и обеспечить выполнение требований регуляторов.Анализ защищённости телекоммуникационных сетей включает проверку конфигурации инфраструктуры, сетей связи по стандартам GSM, UMTS и LTE, приложений, обеспечивающих пользование сервисами (например, IP-телевидением), средств голосового общения через интернет (VoIP) и телекоммуникационного оборудования. Экспертные тренинги для специалистов SOCНавыки в области реагирования на инциденты, цифровой криминалистики и анализа вредоносных программ являются обязательными для специалистов SOC. В рамках тренингов эксперты «Лаборатории Касперского» делятся практическими знаниями и опытом в области информационной безопасности, а также уникальными данными об угрозах.Тренинги, формирующие вышеуказанные навыки, продолжаются по 5 дней и делятся на два уровня: базовый и экспертный.Тренинг по реагированию на инциденты и цифровой криминалистике позволит специалистам SOC лучше понять все стадии расследования инцидентов и даст необходимые сведения для успешного самостоятельного устранения последствий. Также он укрепит знания специалистов во всём, что касается поиска следов киберпреступления и анализа различных типов данных с целью установить источник и временные параметры атаки. После прохождения тренинга специалисты SOC самостоятельно смогут своевременно реагировать на инциденты, анализировать улики, восстанавливать хронологию и логику инцидентов, определять источники атаки и дополнительные скомпрометированные системы, а также выяснять причины инцидента для предотвращения подобных нарушений в будущем.Тренинг по анализу вредоносных программ поможет специалистам SOC качественнее проводить расследования атак, анализировать вредоносные объекты, выявлять индикаторы компрометации, писать сигнатуры для обнаружения опасных файлов либо заражённых рабочих станций. После прохождения тренинга специалисты SOC смогут самостоятельно проводить анализ подозрительного образца и его возможностей, определять степень  его вредоносности, выявлять возможности его воздействия на скомпрометированные системы организации, а  также составлять план устранения последствий. ВыводыУгрозы безопасности информационных активов организаций постоянно меняются, и для защиты от них необходимо оперировать максимально возможным объёмом информации, развивать экспертные компетенции специалистов, оперативно реагировать на инциденты и на регулярной основе проводить анализ защищённости инфраструктуры. Современные организации создают центры мониторинга и оперативного реагирования на инциденты информационной безопасности, чтобы достичь требуемого уровня борьбы с угрозами; но для максимальной эффективности работы SOC необходимо наладить взаимодействие с сервисами или продуктами, которые, с одной стороны, снабдят SOC необходимыми актуальными данными, а с другой стороны, будут помогать принимать решения и расследовать инциденты.Сервисы «Лаборатории Касперского» позволяют повысить уровень безопасности организации, встретить во всеоружии комплексные и целевые угрозы, а также обеспечить такое взаимодействие с SOC, при котором специалисты центра будут полностью освобождены от рутинных операций, а организация получит мощный инструмент для своевременного обнаружения угроз и реагирования на инциденты. Также с помощью этих сервисов можно получать экспертную помощь «Лаборатории Касперского» в исследовании вредоносных программ и в цифровой криминалистике, а также в анализе защищённости, тестировании на проникновение и многом другом.

Читать далее

  • Like 1

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?
×