Новые возможности платформы Антифишинг 2.4.3 - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Новые возможности платформы Антифишинг 2.4.3

Recommended Posts

AM_Bot
Новые возможности платформы Антифишинг 2.4.3
Платформа «Антифишинг» позволяет проводить высокоэффективное обучение сотрудников и выработку у них навыков безопасного поведения при работе за компьютером, в интернете и с электронной почтой. В результате значительно снижается риск успешных кибератак, большая часть которых начинается с рассылки вредоносных писем. Новая версия платформы получила ряд уникальных функций, среди которых — отслеживание ключевых показателей в режиме реального времени, прямое взаимодействие с SOC и пользовательский поток данных Threat Intelligence, а также максимально реалистичные полноэкранные атаки.    ВведениеНовая система визуализации2.1. Показатели охвата по ключевым процессам2.2. Показатели эффективности процессов и детализация показателей охвата2.2.1. Эффективность работы с сотрудниками2.2.2. Эффективность процессов обучения2.2.3. Эффективность процессов тренировки навыковПлагин «Антифишинга»: сотрудники сообщают об атаках и помогают защитить организациюГруппировка сотрудников по приоритетам и уровню рискаИмитированные атаки5.1. Реалистичные полноэкранные атаки5.2. Шаблоны атак из электронной почтыАвтоматизация через API «Антифишинга»: параметр externalKeyАвторизация администраторов через LDAPАнонимизация данныхВыводыВведениеФишинг и другие цифровые атаки на сотрудников продолжают оставаться основным способом проникновения в корпоративные сети, а также самым эффективным средством доставки вредоносных программ и получения учётных данных пользователей. В основе этих атак лежат не эксплойты и другие технические средства, а социальная инженерия. Воздействуя на слабые места людей с помощью выверенных психологических приёмов, преступники убеждают сотрудников компаний выполнить нужные им действия.По данным исследований «Антифишинга», собранных в отчёте о защищённости сотрудников в 2020 году, в среднем 37 % людей открывают письма мошенников, а 79 % из них совершают затем опасные для компании действия: вводят свои логины и пароли на сторонних сайтах, открывают потенциально опасные вложения или даже скачивают и устанавливают вредоносные программы, замаскированные под обновления системы.Проблему с небезопасным поведением людей обычно пытаются решить техническими блокировками и через обучение (повышение осведомлённости). Однако, по данным исследования, после года обучения лишь 9 % сотрудников меняют своё поведение на безопасное.Намного более выраженный эффект даёт проведение тренировок навыков безопасного поведения сотрудников с помощью имитированных атак, максимально похожих на реальные атаки преступников.Платформа «Антифишинг» позволяет проводить обучение сотрудников с помощью курсов в привычном SCORM-формате и тренировать навыки безопасного поведения с помощью имитированных атак.В новой версии 2.4.3 была значительно расширена функциональность системы, добавлена удобная визуализация процессов обучения и тренировки навыков, а также внедрена возможность ещё сильнее вовлекать сотрудников в защиту компании.Рассмотрим эти возможности более подробно.Новая система визуализацииЧтобы качественно и эффективно управлять любыми процессами безопасности, в частности — обучением и тренировками навыков сотрудников, объективно оценивать результаты и вовремя вносить изменения, важно видеть наглядную картину по всем ключевым показателям в режиме реального времени.Новые визуальные представления «Антифишинга» позволяют наглядно увидеть главные показатели охвата сотрудников процессами обучения и тренировки навыков, а также оценить ключевые показатели эффективности этих процессов.Показатели охвата по ключевым процессам Рисунок 1. Визуализация показателей по ключевым процессам Первая группа показателей, которые мы рекомендуем контролировать, — показатели охвата процессов обучения (повышения осведомлённости) и тренировки навыков сотрудников по информационной безопасности: по людям, по обучению, по тренировкам и по мотивации.Каждый такой показатель позволяет оценить, сколько людей в компании в принципе добавлены в систему и участвуют в процессах (были назначены на обучение, проходили тренировки навыков), а также отображает очень важный индикатор, о котором обычно забывают: склонность сотрудников к соблюдению правил безопасности.Показатели эффективности процессов и детализация показателей охватаВторая группа показателей — данные по эффективности процессов, которые раскрываются при выборе соответствующего показателя охвата.Эффективность работы с сотрудникамиЭтот график показывает, как изменялось число сотрудников, которые были добавлены в систему или разрешены в лицензии, а также общее число сотрудников в организации.График помогает увидеть детальное и историческое изменение данных, которые определяют показатель охвата по людям: ось абсцисс — время, ось ординат — число сотрудников в указанной категории. Рисунок 2. Динамика изменения охвата по людям Эффективность процессов обученияЭтот график показывает, какая доля общего числа сотрудников прошла или не прошла обучение в назначенный срок, либо находится на обучении, либо ни разу не была назначена на обучение. Рисунок 3. Динамика показателей эффективности обучения по времени Так же как и в предыдущем случае, на оси абсцисс — время, а на оси ординат — число сотрудников в указанной категории.Эффективность процессов тренировки навыковЗдесь показано, какая доля общего числа сотрудников не тренировалась, выдержала атаку либо выполнила то или иное небезопасное действие. Рисунок 4. График изменения показателей эффективности процессов Ось абсцисс — по-прежнему время, а ось ординат — вновь число сотрудников в указанной категории.Плагин «Антифишинга»: сотрудники сообщают об атаках и помогают защитить организациюПомимо проверки и тренировки навыков «несовершения» опасных действий, очень важно формировать у сотрудников привычки безопасного, правильного поведения.Важно, чтобы люди не только могли заметить какую-то цифровую атаку и не стать её жертвой, но и сообщили о ней в службу безопасности, таким образом активно помогая защите своей организации.Чтобы формировать у сотрудников нужные навыки, мы добавили плагин «Антифишинга», который позволяет сообщать об атаках по электронной почте непосредственно из почтового клиента Microsoft Outlook. Рисунок 5. Плагин «Антифишинга», интегрированный в окно сообщения Microsoft Outlook Теперь сотруднику не нужно помнить адрес и номер телефона службы безопасности — в его рабочем пространстве всегда есть возможность «Сообщить об атаке».Плагин интегрируется с инфраструктурой Microsoft Exchange и Office 365, что позволяет службам безопасности сразу получить все исходные сообщения от сотрудников, провести детальный анализ этих сообщений и применить соответствующие технические меры защиты.После корректной установки сотрудники видят у себя в почтовом клиенте Microsoft Outlook новый плагин (рис. 6). Рисунок 6. Кнопка плагина в панели инструментов Outlook После нажатия на плагин сотрудник видит окно обратной связи.Если атака была имитированной, то окно выглядит так, как показано на рисунке 7. Рисунок 7. Окно плагина после сообщения об атаке Плагин попросит сотрудника разметить эту атаку по психологическим векторам и по атрибуции. Они описаны в классификации «Антифишинга», об этих же векторах рассказывается в обучающих курсах, которые проходит сотрудник. Дополнительное внимание сотрудника к эмоциям, которые вызвала атака, помогает сформировать важный навык психологического торможения и более осознанное отношение к возможным цифровым атакам в будущем.После сообщения об атаке через плагин письмо с имитированной атакой удаляется из почтового ящика пользователя, атака отображается в поле «Сообщил об атаке», к текущему статусу сотрудника в системе добавляется цветной ободок, а к рейтингу — 1 балл. Рисунок 8. Всплывающие подсказки информируют о действиях сотрудника Плагин умеет различать имитированные атаки из «Антифишинга» и не пересылает их на анализ в службу безопасности.Если же сотрудник выявит реальную атаку, то окно обратной связи будет выглядеть так, как на рисунке 9. Рисунок 9. Интерфейс плагина после детектирования реальной атаки В этом случае сотрудник также может разметить атаку по психологическим векторам и атрибуции.Копия письма со всеми заголовками и содержимым пересылается на адрес службы безопасности и переносится в папку нежелательной почты в почтовом ящике сотрудника.Фактически, благодаря плагину «Антифишинга» сами сотрудники могут генерировать внутренний социоинженерный поток данных (фид) Threat Intelligence, который службы безопасности могут использовать, чтобы быстро и вовремя останавливать активные цифровые атаки. Теперь служба безопасности сможет выявлять и анализировать возможные инциденты, а также реагировать на них ещё быстрее.Вот как это работает (см. рис. 10). Рисунок 10. Формирование социоинженерного фида Threat Intelligence благодаря коммуникации пользователей и экспертов SOC Внимательные и лояльные сотрудники выявили цифровую атаку.Статистика об этих безопасных и корректных действиях сохранилась в «Антифишинге».Исходные данные ушли на анализ в адрес корпоративного центра мониторинга и реагирования на инциденты (Security Operations Center, SOC).Аналитики смогли провести расследование и извлечь собственные индикаторы компрометации (IoC).SOC блокирует атаки по выявленным IoC на технических средствах защиты ещё до того, как информация об этих IoC станет доступна во внешних фидах.Группировка сотрудников по приоритетам и уровню рискаРазные категории сотрудников имеют различные приоритеты с точки зрения рисков и процессов безопасности. Не всегда эти приоритеты отражаются организационной структурой — часто сотрудники из разных подразделений и отделов должны быть сведены в единую параллельную структуру, которая имеет свой приоритет и позволяет вести процессы особенным способом.Для решения этой задачи и визуального представления разных категорий сотрудников в «Антифишинге» появилась возможность группировать сотрудников — объединять их без привязки к организационной структуре. Рисунок 11. Наглядное представление с цветовыми кодами групп по числу людей в группах Изначально все сотрудники помещаются в категорию «Сотрудники без группы».Администратор может самостоятельно создавать и настраивать новые группы (рис. 12). Рисунок 12. Создание новой группы риска Сотрудников, которые создают наибольший риск с точки зрения процессов безопасности, рекомендуется помещать в группу наиболее высокого приоритета.Группировка и последующие действия с сотрудниками разных групп могут быть автоматизированы встроенными средствами платформы, а также через API «Антифишинга».Имитированные атакиРеалистичные полноэкранные атакиНовый тип атак выглядит для сотрудника как реалистичная фишинговая страница, на которой даже знающие все правила безопасности люди всё равно могут ввести свой пароль. Рисунок 13. Адрес страницы и домен, значок https и все другие элементы выглядят для пользователя легитимно Механизм создания подобных атак на базе «Антифишинга» задействует Fullscreen API и работает во всех современных браузерах.Атаки создаются с учётом реального окружения пользователя у каждого заказчика — браузеры, операционная система и темы оформления подбираются на этапе согласования шаблона атаки.Шаблоны атак из электронной почтыДля тренировки сотрудников очень важно использовать максимально реалистичные имитированные атаки.Если в организации есть адрес электронной почты, на который уже поступают примеры атак от пользователей, можно подключить этот адрес к «Антифишингу» и загрузить письмо как шаблон имитированной атаки напрямую из электронной почты.Автоматизация через API «Антифишинга»: параметр externalKeyИдентификация сотрудников в «Антифишинге» всегда происходила по адресу электронной почты. В версии 2.4.3 был добавлен новый атрибут, который не видно из интерфейса, но можно использовать при работе с «Антифишингом» через API, как дополнительный параметр в связке с электронной почтой.Схема работы1. При создании и редактировании сотрудника можно будет задать externalKey — внешний (по отношению к «Антифишингу») ключ сотрудника.Запрос будет выглядеть так:curl --location --request POST 'https://antiphish/v2/targets' \--header 'Authorization: Bearer TOKEN' \--header 'Content-Type: application/json' \--data-raw '{   "fullName": "тtbdБВ&sЪs:m;0Х ьДRМPк#aЙuвЧЗIZ ?бДa^шрюu2ЖZMЮэ",   "position": "Менеджер ФhWбш8+рVВ+чёъЕ",   "email": "A.b.C.d7XNqrqIq_+8_d71@antph.me",   "department": {       "id": 80,       "name": "Отдел К^К7~_RLЙЬЩBjhЦ"   },   "marks": [       "яМк",       "-гЛоx5SФB",       "жMишО",       "q"   ],   "externalKey": "006f1f83-b419-4252-8dba-6e7883035301"}'2. Используя externalKey, можно будет найти сотрудника в «Антифишинге» через запрос:/v2/targets/external/externalKeyили/v2/targets/external/?key=externalKey3. Получив объект сотрудника, можно уже оперировать с ним в соответствии с описанными сценариями, в том числе редактировать, удалять, менять адрес электронной почты.Авторизация администраторов через LDAPТеперь пароли для входа и парольная политика администраторов не только определяются локальными настройками «Антифишинга», но и управляются через единый корпоративный каталог LDAP.Для администраторов это упрощает вход в систему. Больше не нужно хранить и запоминать пароли от нескольких систем, можно всегда использовать корпоративную учётную запись. Данные для входа берутся из LDAP, поэтому парольные политики «Антифишинга» по умолчанию соответствуют всем корпоративным требованиям по безопасности.Если учётная запись пользователя в Active Directory, которая подключена к учётной записи администратора в «Антифишинге» с типом авторизации «LDAP», удаляется или блокируется в AD, то администратор больше не сможет заходить в систему.Анонимизация данныхЧтобы избежать ситуаций, когда администратор дискриминирует сотрудников по их показателям в системе, мы добавили в «Антифишинг» возможность анонимизации данных. Это — новый режим работы системы, в котором нельзя сопоставить персональные данные сотрудников с их рейтингом и статистикой по обучению.Анонимный режим позволяет выполнить ряд требований в соответствии с общим регламентом защиты персональных данных — GDPR, что особенно актуально при работе с сотрудниками — гражданами ЕС.ВыводыНовый выпуск платформы «Антифишинг» получил функциональность, которая значительно облегчает работу сотрудников подразделений ИБ и HR:позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние защищённости организации от цифровых атак на сотрудников;интегрирует процессы обучения и тренировки сотрудников с процессами мониторинга и реагирования на инциденты, которые уже ведутся в организации с помощью IRP / SOC;выводит коммуникации ИБ-подразделения с остальными сотрудниками на новый уровень.

Читать далее

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • Ego Dekker
      ESET Online Scanner был обновлён до версии 4.0.1. Приложение теперь работает только в 64-разрядной ОС.
    • Ego Dekker
      ESET Cyber Security был обновлён до версии 9.0.6700.
    • AM_Bot
      Теория звучит убедительно, но работает ли она на практике? Мы внимательно изучили Phishman 2.35 и решили не останавливаться на описании её возможностей. Вместо этого протестировали платформу на собственных сотрудниках и удивились, к каким результатам это привело.      1. Введение2. Методология тестирования Phishman 2.353. Первичное тестирование3.1. Подготовка шаблонов фишинговых сообщений, инфраструктуры рассылки3.2. Тестирование доставки и отражения результатов в статистике3.3. Результаты атак4. Обучение4.1. Формирование учебной группы4.2. Составление образовательной программы по повышению киберкультуры4.3. Процесс обучения и его результаты5. Повторное тестирование5.1. Результаты атак6. Подведение итогов6.1. Сложности, с которыми мы столкнулись7. Впечатления от проекта команды «АМ Медиа»7.1. Реакция сотрудников7.2. Реакция организаторов7.3. Сотрудничество с вендором8. ВыводыВведениеPhishman 2.35 — это система повышения осведомлённости пользователей в сфере ИБ. Она помогает развивать киберкультуру и формировать у сотрудников устойчивые навыки безопасной работы с информацией, цифровыми сервисами и корпоративными ресурсами. В процессе обучения сотрудники учатся распознавать актуальные сценарии атак, закрепляют правильные модели поведения и в результате реже становятся причиной инцидентов, связанных с человеческим фактором.В первой части обзора Phishman 2.35 мы рассмотрели платформу с точки зрения её возможностей. Теперь пришло время проверить, как всё это работает на практике. За время проекта мы не только оценили эффективность различных сценариев, но и столкнулись с рядом особенностей, которые невозможно увидеть в документации. Одни из них влияли на ход тестирования, другие оказались скорее организационными нюансами, о которых стоит знать заранее.Методология тестирования Phishman 2.35В процессе работы с киберкультурой «АМ Медиа» мы будем использовать следующие метрики:Обученность. Отражает уровень знаний сотрудников в области ИБ. Показатель растёт, когда сотрудники осваивают темы: реагирование на инциденты, защита от социальной инженерии и другие критически важные компетенции.Иммунность. Показывает, как сотрудники применяют знания на практике. Она повышается, когда демонстрируется способность распознавать угрозы и правильно на них реагировать в реальных сценариях.Киберосознанность — итоговая метрика. Объединяет знания и практические навыки, показывая, насколько сотрудники в целом устойчивы к киберугрозам и действуют корректно при их возникновении.Прежде чем оценивать эффективность работы системы, необходимо определить отправную точку. Первичное тестирование определит, на какие сценарии реагирует каждый сотрудник, где чаще всего допускаются ошибки и какие темы требуют дополнительного развития. На основе этих данных формируется индивидуальная программа обучения: сотрудники проходят персонализированные курсы, выполняют практические задания и тесты, которые помогают устранить выявленные пробелы и закрепить необходимые навыки. В процессе обучения повышается уровень обученности, а закрепление знаний через практику влияет на показатель иммунности. После завершения обучения мы проведём повторное тестирование, которое покажет, какие изменения произошли по всем ключевым метрикам.Заключительный этап — сравнение результатов первичного и повторного тестирования. Здесь станет понятно, насколько вырос уровень киберкультуры сотрудников: изменилось ли их отношение к вопросам ИБ, стали ли они увереннее распознавать угрозы и чаще принимать безопасные решения в ситуациях, где раньше могли допустить ошибку.В качестве основного канала для рассылки фишинга выбрали электронную почту. Причина очевидна: именно она остаётся основным способом первичного контакта злоумышленников с сотрудниками и доставки фишинговых сценариев. По имеющимся оценкам, более 90 % успешных кибератак начинаются с электронного письма, поэтому исключать этот канал из подобных проверок было бы некорректно.Первичное тестированиеРеальные фишинговые атаки почти никогда не строятся по универсальному шаблону: злоумышленники адаптируют содержание писем под роль человека в компании, его рабочие процессы и типовые задачи. Поэтому при выборе целевой аудитории мы разделили сотрудников по функциям и уровню доступа к корпоративным данным, а сам проект разбили на 3 последовательные волны с разным уровнем сложности.Подготовка шаблонов фишинговых сообщений, инфраструктуры рассылкиПосле определения целевой аудитории был проведён анализ структуры подразделений и рабочих процессов сотрудников. На этом этапе изучались:должностные обязанности;распределение зон ответственности;характер внутреннего взаимодействия между отделами;используемые адреса электронной почты;формат повседневной служебной переписки.Это позволило понять, какие сценарии коммуникации являются для сотрудников привычными и не вызывают подозрений.На основе собранных данных были подготовлены сценарии фишинговых сообщений. При разработке содержимого учитывались тематика рабочих задач, стиль корпоративного общения, оформление внутренних уведомлений и типовые причины отправки писем внутри организации. Основная задача заключалась в том, чтобы письмо воспринималось как стандартное рабочее сообщение, соответствующее реальным бизнес-процессам заказчика.Волна 1. Первая волна была построена как массовый фишинг. Сценарий — сверка графика отпусков. Для атаки создавали и настраивали пользовательский шаблон. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — сразу, при запуске атаки.На этом этапе проверялась базовая реакция сотрудников на привычные рабочие триггеры и способность распознавать типовые признаки фишинга без привязки к конкретному подразделению. Рисунок 1. Шаблон для первой волны Рисунок 2. Вид фишингового письма из первой волны в почте Волна 2. Для каждого отдела были подготовлены письма, основанные на реальных рабочих процессах, характерных запросах и ситуациях, с которыми сотрудники регулярно сталкиваются в своей деятельности. Для атаки создали и настроили пользовательский шаблон, где-то добавили немного визуального оформления. Время начала рассылки — по запланированному времени. Рисунок 3. Пример шаблона из второй волны для отдела «Продажи» Рисунок 4. Вид фишингового письма из второй волны для отдела «Продажи» Волна 3. Здесь моделировались уже более сложные сценарии целевого фишинга (spear phishing). В письмах использовались специальные формулировки, элементы корпоративного брендирования. На этом этапе проверялась не только внимательность сотрудников, но и способность замечать менее очевидные признаки атаки в условиях, максимально приближённых к реальной целевой компрометации.За основу брали системный брендированный шаблон «Яндекс ID», добавили фишинговую форму и скорректировали немного её содержание. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — по запланированному времени. Рисунок 5. Пример шаблона из третьей волны Рисунок 6. Вид фишингового письма из третьей волны При переходе по ссылке открывалась фишинговая страница. Рисунок 7. Фишинговая страница Тестирование доставки и отражения результатов в статистикеДалее была подготовлена инфраструктура рассылки. После её настройки проводилось тестирование доставки сообщений. Проверялась доставка писем во входящие сообщения почтовых клиентов, анализировалась реакция антиспам-механизмов в почте, а также контролировалась корректность работы механизмов отслеживания действий пользователей. Рисунок 8. Результаты тестирования доставки и отображения сообщений в почте Тестирование прошло успешно.После завершения проверки была сформирована последовательность отправки сообщений по заранее определённым волнам. Такой подход позволил распределить нагрузку, контролировать ход тестирования и отслеживать реакцию сотрудников на различных этапах проведения проверки. Рисунок 9. Активные мероприятия Результаты атакБыли получены следующие результаты:Иммунность — 81 %. Хороший иммунитет, большинство реагирует правильно. Охват аудитории (повторно попались на фишинг) — 71 %.Уровень риска — 8, средний. Устойчивость формируется, но есть ещё риски. Рисунок 10. Общая информация после проведения первичного тестирования Самый низкий уровень иммунности — около 50 %, после первых двух волн атак. Рисунок 11. График иммунности во время первичного тестирования Далее — сформировали в системе отчёт по скомпрометированности сотрудников, на основании которого выполнили самостоятельный анализ результатов по отделам без учёта результатов тестирования шаблонов атак. Рисунок 12. Отчёт по скомпрометированности всех сотрудников в Phishman 2.35 Таблица 1. Результаты первичного тестирования по отделамОтделЗаполнили формуОткрыли вложенияОткрыли ссылкуДокументооборот04,76 %4,76 %Продажи04,76 %9,52 %Продюсеры 0023,8 %Редакция0019,04 %Руководитель000 ОбучениеПервичное тестирование завершено, поэтому следующим этапом стало определение группы риска и формирование программы обучения.Формирование учебной группыНа этапе отбора рассматривались два варианта формирования учебной группы. Первый предполагал использование показателя иммунности сотрудников. Второй вариант заключался в создании правила, автоматически формирующего список сотрудников, которые были скомпрометированы в ходе проведённых проверок. Этот подход позволял сразу получить выборку пользователей, продемонстрировавших наибольшую подверженность атакам, без ожидания обновления показателей.Был выбран второй вариант. На основании созданного правила была сформирована группа для обучения: в неё вошли люди, которые были скомпрометированы в ходе первичного тестирования. Рисунок 13. Создание правила для выявления группы риска Рисунок 14. Отчёт по отработанному правилу для выявления группы риска Отдельно была сформирована группа сотрудников, успешно распознавших фишинговую атаку, для участия в обучении, направленном на поддержание киберкультуры.Составление образовательной программы по повышению киберкультурыПопавшиеся сотрудники были включены в отдельную учебную группу, для которой сформировали персональную образовательную траекторию. В неё вошли 3 микрокурса по фишингу и 1 курс по информационной безопасности. Содержание траектории было направлено на повышение устойчивости к методам социальной инженерии и снижение вероятности компрометации учётных данных. Рисунок 15. Заполнение параметров обучения сотрудников Рисунок 16. Составление учебной программы Отдельно была запущена программа обучения для сотрудников, которые не попали в выборку по результатам правила.Процесс обучения и его результатыПервый отчёт мы сформировали через 2 дня после запуска обучения, что позволило получить предварительную оценку вовлечённости сотрудников. Анализ данных показал, что наибольшую активность на начальном этапе продемонстрировали сотрудники, которые попались на фишинг. Рисунок 17. Промежуточный анализ обучения Через неделю после запуска обучения провели повторный анализ прогресса, включая оценку прохождения курсов и выявление участников, не приступивших к обучению. Рисунок 18. Отчёт по динамике обучения в Phishman 2.35 Анализ показал, что часть сотрудников не завершила обучение в установленный срок. Для обеспечения максимального охвата было принято решение о продлении сроков прохождения курсов. Рисунок 19. Продление и корректировка процесса обучения В результате фактическая продолжительность обучения составила 2 недели, что превысило первоначально установленный срок в одну неделю. Но и этого времени не хватило нашим сотрудникам. Чтобы узнать, кто оказался более ответственным, воспользовались возможностями правил. Рисунок 20. Пример настройки правила по выявлению сотрудников, прошедших обучение В результате была получена информация о сотрудниках, полностью и частично прошедших обучение. Рисунок 21. Отчёт по сработанному правилу по выявлению сотрудников, прошедших обучение Рисунок 22. Отчёт по сработанному правилу по выявлению сотрудников, частично прошедших обучение Результаты обучения:полностью прошли обучение — 52 %;частично — 22 %;не прошли обучение — 26 %.Мы проанализировали список сотрудников, не приступивших к обучению, и выяснили, что это те, кто не попался на фишинг во время первичного тестирования.Среди сотрудников, которые попались на фишинг, 80 % прошли обучение, остальные — прошли его частично. Рисунок 23. Результаты обучения сотрудников «АМ Медиа» Вместе с тем за этот период были зафиксированы положительные изменения в ключевых показателях: уровень обученности достиг 9 319 баллов, а показатель киберосознанности — 7 561 баллов. Несмотря на положительную динамику, полученные значения оставались гораздо ниже целевых ориентиров, что свидетельствует о необходимости дальнейшей работы по повышению вовлечённости сотрудников и развитию киберкультуры.Повторное тестированиеПовторное тестирование проводилось по тем же этапам, что и первичное: подготовка шаблонов, тестирование и проведение атак. Как и на первом этапе, основной задачей было сделать письмо максимально похожим на стандартную рабочую переписку, соответствующую реальным бизнес-процессам нашей компании.Подготовительный этап повторного тестирования потребовал дополнительных временных затрат, связанных с регистрацией новых доменов и расширением сценариев атак с учётом результатов первичного тестирования.Волна 1. Сценарии формировались не только для отдельных подразделений, но и адресно для конкретных сотрудников, что позволило повысить реалистичность и точность имитации фишинговых атак. Запустили несколько атак, для каждой из них были разработаны индивидуальные шаблоны электронных писем и соответствующие фишинговые формы. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — по запланированному времени. Рисунок 24. Пример фишингового письма для первой волны Рисунок 25. Пример фишинговой формы для письма из первой волны Волна 2. Вторая волна представляла собой массовую фишинговую кампанию. Для неё был создан и настроен пользовательский шаблон, основанный на триггерах срочности и страхе финансовых потерь. Тип атаки — обычный, время начала рассылки — сразу, при запуске атаки. Рисунок 26. Пример фишингового письма для второй волны Тестирование доставки писем и корректности отражения результатов в статистике прошло успешно.Результаты атакВ повторном тестировании приняли участие уже 23 человека. Увеличение числа участников на 2 человека связано с подключением новых сотрудников к нашему эксперименту. Резких скачков иммунности здесь не наблюдалось. Рисунок 27. График иммунности во время повторного тестирования Для дополнительной оценки мы и здесь также выполнили самостоятельный анализ результатов по отделам без учёта результатов тестирования шаблонов атак. Таблица 2. Результаты повторного тестирования по отделамОтделЗаполнили формуОткрыли вложенияОткрыли ссылкуДокументооборот000Продажи008,7 %Продюсеры 008,7 %Редакция8,7 %08,7 %Руководитель000 Мы также посмотрели, как себя показали сотрудники, которые не прошли обучение, в повторном фишинговом тесте. По данным отчёта, в первой волне повторного тестирования на фишинг попались 40% из всех, кто не обучался. Рисунок 28. Поиск информации о сотруднике в отчёте по атакам Подведение итогов После завершения всех этапов эксперимента мы получили следующие показатели:Иммунность — 76 %. Хороший иммунитет, большинство реагирует правильно. Охват аудитории (повторно попались на фишинг) — 91,3 %.Уровень риска — 7, средний. Рисунок 29. Информационная панель Phishman 2.35 после завершения эксперимента После обучения и повторного тестирования добавились другие показатели:Обученность — 11 / 100. Знания отсутствуют, обучение следует начать с базового уровня.Киберосознанность — 10 / 100. Низкий уровень, сотрудники не знают, как действовать в случае угроз.Часть результатов сравнили и представили их в таблице ниже. Таблица 3. Сравнение показателей киберкультуры до и после обученияПоказательДо обученияПосле обученияОбученность09319Иммунность81 %76 %Киберосознанность 07561Охват аудитории (повторно попались на фишинг)71 %91,3 %Уровень риска87 Также проанализировали действия сотрудников после обучения и сравнили их с результатами первичного тестирования. Таблица 4. Сравнение действий сотрудников до обучения и послеОтделЗаполнили формуОткрыли вложенияОткрыли ссылкуДо обученияПосле обученияДо обученияПосле обученияДо обученияПосле обученияДокументооборот004,76 %04,76 %0Продажи004,76 %09,52 %8,7 %Продюсеры 000023,8 %8,7 %Редакция08,7 %0019,04 %8,7 %Руководитель000000 Рисунок 30. Процент попавшихся на фишинг до обучения и после по отделам Если во время первичного тестирования попалось 22 % участников, то после обучения этот показатель уменьшился и стал 12 %. Рисунок 31. Общий процент попавшихся на фишинг до обучения и после Результаты повторного тестирования показали, что, несмотря на заметное снижение количества взаимодействий с фишинговыми письмами, часть сотрудников по-прежнему выполняет действия, свидетельствующие о подверженности атакам. Это ожидаемый результат, поскольку киберкультуру невозможно сформировать за столь короткое время. Речь идёт о длительном процессе, который требует регулярной работы как со стороны специалистов по информационной безопасности, так и со стороны самих сотрудников.Наш эксперимент позволил проверить знания сотрудников, провести обучение и затем оценить, насколько полученные знания закрепились на практике. Однако с точки зрения развития киберкультуры — это лишь один из этапов работы, а не её завершение.Сложности, с которыми мы столкнулисьОсобенность нашего эксперимента — организация предварительного тестирования. Перед запуском каждой атаки мы проверяли её работу на собственном аккаунте, чтобы убедиться в корректной отработке сценария на стороне пользователя. Такие проверки попадали в общую статистику системы и оказывали влияние на итоговые показатели. Возможность исключить подобные события из расчётов отсутствует. Согласно комментариям вендора, для этих целей следует использовать отдельный тестовый стенд. Поэтому мы вели дополнительно самостоятельный анализ результатов эксперимента.Отдельные сложности возникли на этапе обучения сотрудников. Завершить обучение в установленные сроки не удалось из-за человеческого фактора. Не все участники смогли своевременно пройти назначенные материалы, что потребовало увеличения периода обучения и дополнительного контроля за его прохождением.Впечатления от проекта команды «АМ Медиа»Проведение тестирования не вызвало негативной реакции со стороны сотрудников. Хотя фишинговые сообщения активно обсуждались внутри коллектива, жалоб руководству или недовольства вида «зачем вообще было устраивать такую проверку» не возникло. Основной интерес был сосредоточен вокруг самих писем и попыток понять, что именно происходит.Реакция сотрудниковОдним из самых любопытных наблюдений стала реакция сотрудников после первой волны первичного тестирования. Полученные фишинговые сообщения быстро стали предметом обсуждения: сотрудники пересылали их друг другу, задавали вопросы коллегам и пытались разобраться, что происходит.Некоторые пошли ещё дальше и вступали в переписку с отправителем, воспринимая фишинговые письма как реальные рабочие сообщения. Это наглядно показало не только убедительность используемых сценариев, но и то, что практическое столкновение с угрозой вовлекает сотрудников в тему ИБ гораздо сильнее, чем абстрактные примеры из учебных материалов. Во время повторного тестирования такой реакции уже не возникло.Реакция организаторовЕсли для большинства сотрудников тестирование выглядело как неожиданно появившиеся письма в почте, то для команды, которой было поручено тестирование Phishman 2.35 этот проект сопровождался совсем другими эмоциями. Подготовка сценариев, запуск атак и ожидание результатов вызывали ощутимое волнение. Оказалось, что смотреть на ситуацию глазами злоумышленника не так просто, как может показаться со стороны. Приходилось постоянно задавать себе вопросы: какой сценарий покажется правдоподобным, что привлечёт внимание сотрудника, а что, наоборот, вызовет подозрения.Самыми напряжёнными были дни первой волны тестирования. На этом этапе ещё не было понимания, как сотрудники отреагируют на рассылки, насколько убедительными окажутся сценарии и не вызовет ли проверка негативной реакции внутри коллектива. С каждой новой зафиксированной активностью интерес смешивался с тревогой, а результаты ожидались едва ли не с большим нетерпением, чем сам запуск кампании.После завершения эксперимента стало легче: всё задуманное удалось реализовать, результаты были получены и проанализированы. Тем не менее полностью избавиться от мыслей о проделанной работе не получилось. Время от времени возвращаешься к отдельным этапам и задаёшься вопросом: а стоило ли сделать именно так? Может быть, какой-то сценарий можно было построить иначе, а какие-то решения принять по-другому?Наверное, это естественная часть любого практического проекта. Когда работа заканчивается, появляется возможность посмотреть на неё со стороны и критически оценить собственные решения. Именно в такие моменты часто приходят идеи, которые помогают сделать следующие проекты лучше.Сотрудничество с вендоромВ ходе подготовки и проведения эксперимента иногда возникали вопросы, связанные с настройкой платформы, особенностями реализации отдельных сценариев и интерпретацией результатов. Для их решения использовались как переписка, так и рабочие созвоны. Запросы обрабатывались оперативно, что позволяло своевременно получать необходимую информацию и не допускать задержек в выполнении работ. Поддержка была доступна не только в рабочее время, но и в выходные дни.ВыводыПовторное тестирование показало, что тщательно подготовленные и персонализированные фишинговые атаки значительно эффективнее. При наличии качественной разведки злоумышленники способны подобрать убедительный сценарий практически для любого сотрудника. А если специалист может ошибиться, то сотруднику, который не занимается вопросами ИБ каждый день, сделать это ещё проще.Работа в сфере информационной безопасности или информационных технологий сама по себе не защищает человека от фишинга, социальной инженерии и других современных атак. Мы убедились в этом на собственном опыте: даже профильные знания не гарантируют, что человек не попадется на хорошо продуманную атаку. Злоумышленники постоянно меняют сценарии, поэтому знания, полученные однажды, быстро устаревают.При помощи эксперимента мы не только проверили, насколько сотрудники готовы распознавать атаки, но и поняли, как с помощью Phishman 2.35 можно сделать работу по развитию киберкультуры системной. Вместо отдельных курсов появился понятный цикл: смоделировать атаку, оценить реакцию, провести обучение и проверить, изменилось ли поведение участников. При необходимости — повторить или скорректировать процесс при помощи рекомендаций платформы. Результаты фиксируются автоматически, поэтому можно видеть, какие темы требуют больше внимания, и развивать киберкультуру на основе реальных данных, а не предположений.Читать далее
    • PR55.RP55
    • santy
      RP55, есть у тебя ТГ?
×