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

    • 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
×