Обзор продуктов AVSOFT (АВ Софт) - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор продуктов AVSOFT (АВ Софт)

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор продуктов AVSOFT (АВ Софт)
Компания «АВ Софт» является российским производителем средств обеспечения информационной безопасности, которые вендор разрабатывает с 2010 г. Портфель продуктов включает в себя систему защиты от целевых атак ATHENA, программный комплекс для имитации корпоративной инфраструктуры LOKI, антивирусный мультисканер OCTOPUS, корпоративный мессенджер BOND и другие продукты, уже зарекомендовавшие себя у российских заказчиков.    ВведениеПозиционирование вендора на рынкеСектор рынкаATHENALOKIOCTOPUSBONDCRIMLABNFIКатегории заказчиковНовые продуктыЗарубежные проектыГибкость и адаптация решенийПартнёрская сетьСертификацияПодведение итоговВыводыВведениеБренд «АВ Софт» придумал Антон Чухнов, основатель компании, имея скромное желание изменить индустрию информационной безопасности в России. Сердце потребителей планировалось пронзить стрелой чего-то нового и оригинального.В 2010 году системы на базе технологии «песочницы» обладали слабой гравитацией на рынке, многим идея казалась неперспективной и странной. Антон пришел от неё в восторг и объединил в первом прототипе системы ATHENA возможность анализировать поведение программного обеспечения с антивирусным мультисканером. Единство технологий принесло первый коммерческий успех, который стал отправной точкой для набора команды и развития продукта.В 2016–2019 гг. палитра предложений компании существенно увеличилась. В ней появились классы решений по маскировке операционных систем, защите мобильных устройств и мониторингу компрометации сетевых устройств. Каждое разработанное решение имеет свой стиль и концептуальное преподнесение. Система ATHENA стала флагманским продуктом и гибко адаптировалась под различные инфраструктурные пожелания заказчиков. Компания стала участником ассоциации АРПП «Отечественный софт», резидентом инновационного центра «Сколково», выиграла несколько конкурсов по инновациям в сфере ИТ и безопасности.В 2020 г. компания «АВ Софт» стала лауреатом гранта российского фонда РФРИТ по разработке системы ложных распределённых целей на базе технологии «deception». Новое решение позволит имитировать ИТ-инфраструктуру организации и заманивать злоумышленников в «ловушки», оберегая реальные устройства от кибератак. Система ATHENA была выбрана для участия в отечественном мультисканере (аналоге VirusTotal), который уже активно проходит тестирование. Также компании удалось развить партнёрскую сеть и реализовать ряд научно-технологических проектов.В команде есть всё необходимое для развития и роста: концентрация идей, потенциал для создания новых продуктов и самый важный бриллиант для любого вендора — доверие заказчиков.Позиционирование вендора на рынкеОбъективная оценка вендора на рынке играет важную роль для потребителей продуктов и услуг в области информационной безопасности. Управление рисками при выборе поставщика решений для защиты ИТ-инфраструктуры требует высоких профессиональных компетенций. Базовая оценка контрагента, выполняемая финансовым отделом, может упустить важные аспекты этой весьма наукоёмкой сферы.Можно выделить следующие направления анализа организаций, специализирующихся на разработке программного обеспечения и оказании услуг в области информационной безопасности:сектор рынка,категории заказчиков,создание новых продуктов,зарубежные проекты,гибкость и адаптация решений,партнёрская сеть,сертификация.Оценка всегда предполагает градацию её уровней, поэтому была разработана шкала присвоения веса по каждому параметру оценки. Таблица 1. Параметры оценки вендора№Параметр1 балл2 балла3 балла1.Сектор рынкаНаправление продуктов всего одноЕсть 2–3 направления продуктовЕсть больше 3-х направлений продуктов2.Категории заказчиковТолько государственные организацииПрисутствуют государственные и коммерческие организацииПрисутствуют государственные, коммерческие и зарубежные заказчики3.Новые продуктыНовые продукты создаются реже чем раз в 5 летНовые продукты создаются раз в 2–3 годаНовые продукты создаются каждый год4.Зарубежные проектыЕсть 1 зарубежный проектЕсть 2–5 зарубежных проектовЕсть более 5-ти зарубежных проектов5.Гибкость и адаптация решенийРешения очень редко допускают индивидуализациюДопускается частичная индивидуализацияВсе решения могут гибко адаптироваться под нужды заказчика6.Партнёрская сетьЕсть 1–2 партнёраПартнёрская сеть невелика и находится в развитииРазвитая партнёрская сеть (более 10-ти партнёров)7.СертификацияКомпания имеет 1 сертификатЧасть продуктов компании имеет сертификациюВсе продукты компании имеют сертификацию Сектор рынкаЗдесь важно учесть возможность не только начитаться маркетинговых материалов на сайте, но и получить пробную версию или возможность организации «пилота», который не потерпит крушение, что достоверно подтвердит наличие самих продуктов.У компании «АВ Софт» есть следующие направления решений:антивирусный мультисканер,песочница (sandbox),ловушки (deception),контроль сетевого взаимодействия устройств,криминалистический анализ,безопасная коммуникация.Разнообразие направлений продуктов в компании даёт представление о системном охвате рынка, развитии смежных компетенций у специалистов и потенциальной возможности построения сложных конструкций в ИТ-инфраструктуре.Пробные версии показывают возможности продуктов компании, о которых будет рассказано далее.ATHENAФлагманский продукт по защите от целенаправленных атак AVSOFT ATHENA SANDBOX с помощью методов поведенческого анализа и искусственного интеллекта способен проверять всю входящую в компанию информацию на наличие опасного и вредоносного содержимого.Внутри системы ATHENA присутствует множество инструментов проверки, которые можно разделить на два больших блока анализа: статический и динамический. Рисунок 1. Интерфейс системы ATHENA При прохождении файлом или веб-ссылкой статического вида анализа выполняется проверка контента на наличие известных сигнатур множеством локальных антивирусных ядер, синтаксическими анализаторами (парсерами) и искусственным интеллектом, а также осуществляется сбор информации по исследуемому объекту во внешних репутационных базах данных.При динамической проверке осуществляется анализ поведения файла в имитационной среде — «песочнице» (она может быть как виртуальной, так и физической), которая соответствует реальному рабочему месту пользователя или серверу компании. В ней происходят запуск файла, провоцирование его на вредоносные действия, сбор событий о его поведении и вынесение вердикта на основе результатов аналитического блока и поведенческих сигнатур, которые разработаны командой аналитиков «АВ Софт».Стоит отметить, что в системе ATHENA присутствует широкая линейка поддерживаемых в песочницах операционных систем, включающая отечественные ОС:Microsoft Windows;Linux:Astra Linux,RedOS,Alt Linux,Red Hat Enterprise Linux,Debian,Ubuntu,openSUSE,CentOS;Android.После завершения всех видов анализа система ATHENA отображает подробный отчёт. Рисунок 2. Отчёт по проверке в системе ATHENA Рисунок 3. Отчёт по проверке сетевого трафика в системе ATHENA Важно обращать внимание на современность и удобство интерфейсов систем, которые вы берёте попробовать. Сейчас уже вполне устойчиво сформировались общепризнанные требования и правила по эргономике, грамотному использованию цветовых палитр, а также интерактивным возможностям современного программного обеспечения. Если вы осознаёте, что интерфейс часто вводит вас в заблуждение или недоумение, т. е. вы не понимаете, куда нужно двигаться и что делать, и вместо службы доставки вкусного ужина пытаетесь дозвониться до службы поддержки вендора, то что-то идёт не так. Любое нарушение графическими интерфейсами устоявшихся сценариев поведения пользователей тормозит бизнес-процессы компании.LOKIПрограммный комплекс AVSOFT LOKI DECEPTION имитирует корпоративную инфраструктуру на базе технологии «deception» и позволяет виртуально моделировать на различном уровне любое устройство в организации, включая оборудование IoT и IIoT (контроллеры АСУ ТП). Рисунок 4. Интерфейс системы LOKI Имитация устройств осуществляется с помощью ловушек (honeypot) и песочниц (sandbox). На рабочих местах сотрудников и серверах разворачиваются приманки, которые ведут в ловушки и песочницы, уводя вектор атаки от реальных устройств.Использовать систему LOKI несложно, достаточно сделать 4 шага:Просканировать подсети для определения состава активных устройств.Система сама предложит ловушки к ним, можно будет просто согласиться с её выбором.Развернуть ловушки в выбранной подсети одной кнопкой.Скачать приманки на рабочие места и установить их. Рисунок 5. Панель статистики системы LOKI Сейчас линейка имитируемых устройств в системе LOKI уже включает в себя большой список типов и моделей, который активно пополняется: рабочие станции, серверы, маршрутизаторы, межсетевые экраны, IP-телефоны, IP-камеры, принтеры и сканеры, PoS-терминалы, ЧПУ-станки. Рисунок 6. Карта сети ловушек и реальных устройств в системе LOKI При работе с программным продуктом не стоит забывать о простоте его использования, чтобы любой шаг был естественен и логично следовал из предыдущего. В системе LOKI есть эта особенность, хотя изначально концепция идеи может сформировать представление о чём-то громоздком и сложном. Конечно, комплексы, автоматизирующие процессы в информационной безопасности, имеют большие функциональные возможности, но продукт должен стараться исключать людей из процесса, выполняя по максимуму всё самостоятельно, т. к. человеческий фактор — это всегда риск.OCTOPUSСистема AVSOFT OCTOPUS MULTISCANNER — это антивирусный мультисканер, который может быстро обрабатывать большие объёмы трафика и подходит в том числе для небольших компаний за счёт невысокой стоимости.Внутри системы — больше 20-ти локальных антивирусных ядер, при желании можно добавить и больше. Помимо этого есть модули статического анализа файлов, модели на базе машинного обучения, интеграция с внешними репутационными сервисами.Можно отправить на проверку самые разнообразные типы файлов: исполняемые, офисные, скрипты, мобильные приложения, архивы, включая многотомные и закрытые паролем, и др. Рисунок 7. Страница проверки файлов в системе OCTOPUS При оценке любой современной системы важно учитывать скорость обработки данных; если вендор предлагает решить её только за счёт «железа», то это — порочная практика, т. к. она всегда ставит перед заказчиком вопрос о дополнительных затратах. Важно уточнять у вендора, как происходит обработка очередей и больших объёмов задач, чтобы подстраховать себя от незапланированных финансовых потоков во внешний мир.BONDAVSOFT BOND MESSENGER — мессенджер для безопасного корпоративного общения. Он позволяет управлять всей коммуникацией в компании через собственный сервер. После развёртывания мессенджера в инфраструктуре никто кроме уполномоченных администраторов из персонала заказчика не имеет доступа к серверу, включая самих разработчиков программы. Рисунок 8. Интерфейс мессенджера BOND Получение быстрого доступа к продукту, как в случае с мессенджером, который можно просто скачать и поставить, даёт возможность сразу оценить его характеристики и принять решение. Если приходится пройти сражение с драконом или спасти принцессу, чтобы получить «пилот» или пробный доступ, то стоит задуматься, стоит ли ввязываться в этот бой, поскольку так же сложно могут быть выстроены и другие процессы, связанные с поддержкой или инсталляцией в инфраструктуру.CRIMLABКриминалистическая лаборатория AVSOFT CRIMLAB ANALYTICS предоставляет инструменты для детального анализа файлов и разнообразной агрегации собранных данных: сравнение исследований, создание коллекций, формирование базы знаний и др. Решение актуально для центров мониторинга информационной безопасности (SOC) и компаний, которые хотят развить компетенции своих специалистов в данной области. Рисунок 9. Схема работы CRIMLAB Решение позволяет проводить детальный анализ содержимого любого типа файлов, изучать его поведение в виртуальных и физических песочницах, тонко индивидуализировать параметры среды исследования и добавлять инструменты исследований, а также осуществлять ретроспективный анализ. Рисунок 10. Подробный отчёт по файлу Возможность тонкой индивидуализации внутренних функций и настроек системы всегда говорит о её гибкости и адаптивности, это уже стало базовым качеством многих современных программных продуктов. Не стоит забывать, что осуществление индивидуализации не должно быть сложным или запутанным, т. к. это повышает риск ошибок, система должна запрещать пользователю выполнять заведомо некорректные настройки.NFIНебольшой программно-аппаратный комплекс AVSOFT NFI контролирует взаимодействие сетевых устройств с внешней сетью (интернетом). NFI представляет собой устройство, которое берёт в кольцо сетевые пакеты, работая на 3-м уровне модели OSI. Инспектор способен оперативно выявить и заблокировать компрометацию любого сетевого устройства и оповестить об этом службу безопасности. Рисунок 11. Схема работы AVSOFT NFI NFI имеет графический интерфейс, в котором можно задавать правила фильтрации и управлять устройством. Рисунок 12. Интерфейс программно-аппаратного устройства NFI Итак, компанией охвачены востребованные направления на рынке информационной безопасности и этих направлений больше 5-ти, что даёт основание присвоить ей 3 балла по принятой методике оценки.Категории заказчиковДля вендора большую роль играет получение опыта с разными категориями заказчиков. Все осознают, что государственные и коммерческие организации — это два больших разных «королевства» со своими требованиями и правилами. Непрерывная реконструкция и анализ многогранных кейсов с клиентами может помочь пересмотреть процесс реализации новых проектов. Заказы от коммерческих компаний преимущественно ориентированы на скорость и оптимизацию затрат, от государственных структур — на соблюдение требований регуляторов, а качество, конечно, интересует всех.Компания «АВ Софт» работает как с государственными, так и с коммерческими заказчиками. Веер направлений деятельности клиентов включает в себя промышленность, транспорт, оказание услуг по безопасности и задачи связанные с обороной. Не присутствуют пока зарубежные заказчики, что позволяет поставить по методике оценки 2 балла.Новые продуктыОриентация на создание новых продуктов — обязательный талисман для всех, кто планирует расти. Сфера кибератак развивается со скоростью гепарда, поэтому вендорам важно не упускать шанса моделировать инструменты охоты, которых ни у кого нет или которым есть куда стремиться по уровню качества. Конкуренты всегда помогают в развитии, никогда не сидят спокойно и ждут возможности забрать себе кусочек того, что кто-то потерял, потому что отстал в развитии. Если компания постоянно генерирует новые идеи и не жалеет ресурсов на развитие новых продуктов, то это выделяет её с точки зрения планирования долгосрочной стратегии.Команда «АВ Софт» почти каждый год выпускает новый продукт, и основная концепция компании как таковая базируется на непрерывном выпуске новых продуктов. По методике можно присвоить ей 3 балла.Зарубежные проектыКогда вендор вращается только в своей домашней зоне, это не даёт ему возможности развиться до уровня международных конкурентов, и тем самым он обрекает себя на стагнацию, которая наступит рано или поздно. Очень важно стремиться расширять круг заказов за границами комфортного «стеклянного шара», адаптируя свои решения под требования заказчиков из других стран.Опыта зарубежных проектов компания «АВ Софт» пока не имела шанса получить, поэтому по методике ей ставим 0 баллов.Гибкость и адаптация решенийСпособность продуктов гибко трансформироваться не всегда удобна вендорам, потому что это влечёт за собой дополнительные ресурсы на поддержку и сопровождение. Но желания заказчиков никто не отменял, и пока они не удовлетворены — это всегда отличный повод для действия. Клиентоориентированный подход уже пронизывает все сферы рынка и требует покориться ему в том числе и от поставщиков решений по информационной безопасности.Индивидуализация продуктов компании «АВ Софт» возможна и является одним из обязательных условий работы с заказчиками, взятых на себя командой. Высокая адаптивность продуктов — это всегда отчасти и риск, но при должной оптимизации этого процесса он даёт гораздо больше, чем ограничения клиентов. Формируется совершенно иной уровень доверия, появляется возможность реализовать действительно полезные проекты. По методике мы можем поставить в данной категории 3 балла.Партнёрская сетьРазвитая партнёрская сеть свидетельствует о доверии и устойчивой позиции вендора на рынке. Если среди партнёров есть крупные интеграторы и дистрибьюторы, то это показывает, что компания получила признание у сильных игроков.У компании «АВ Софт» — больше 15-ти партнёров, что даёт основание выставить ей по методике ещё 3 балла.СертификацияПолучение сертификации — ювелирная работа, которая требует в первую очередь стабильности продуктов и чёткого их соответствия заявленным требованиям. При наличии лицензий можно сделать вывод о том, что присутствует баланс между разработкой новых функций и их устойчивым состоянием.Часть продуктов компании «АВ Софт» имеет сертификацию, остальные находятся в процессе её получения, поэтому в нашей финальной метрике мы можем выставить 2 балла.Подведение итоговВ итоговой таблице компания «АВ Софт» получает 16 баллов, что вполне неплохо, но значит, что есть куда стремиться. Цветом выделены баллы, которые компания получила в результате прохождения оценки в рамках настоящего материала. Таблица 2. Методика оценки вендора№Параметр1 балл2 балла3 балла1.Сектор рынкаНаправление продуктов всего одноЕсть 2–3 направления продуктовЕсть больше 3-х направлений продуктов2.Категории заказчиковТолько государственные организацииПрисутствуют государственные и коммерческие организацииПрисутствуют государственные, коммерческие и зарубежные заказчики3.Новые продуктыНовые продукты создаются реже чем раз в 5 летНовые продукты создаются раз в 2–3 годаНовые продукты создаются каждый год4.Зарубежные проектыЕсть 1 зарубежный проектЕсть 2–5 зарубежных проектовЕсть более 5-ти зарубежных проектов5.Гибкость и адаптация решенийРешения очень редко допускают индивидуализациюДопускается частичная индивидуализацияВсе решения могут гибко адаптироваться под нужды заказчика6.Партнёрская сетьЕсть 1–2 партнёраПартнёрская сеть невелика и находится в развитииРазвитая партнёрская сеть (более 10-ти партнёров)7.СертификацияКомпания имеет 1 сертификатЧасть продуктов компании имеет сертификациюВсе продукты компании имеют сертификацию ВыводыОценка вендора может быть адаптирована под потребности конкретной организации и особенности защиты её ИТ-инфраструктуры. Рекомендуется также выстраивать управление рисками в части поставки решений по информационной безопасности и методику оценки качества продуктов и услуг вендора.

Читать далее

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

    • Ego Dekker
      ESET Online Scanner 4.0.1  (Windows 10/11, 64-разрядная)
                                                                                  ●
              Руководство пользователя ESET Online Scanner 4  (PDF-файл)
    • 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?
×