Обзор новой версии средства контроля сотрудников StaffCop Enterprise 4.9 - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор новой версии средства контроля сотрудников StaffCop Enterprise 4.9

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор новой версии средства контроля сотрудников StaffCop Enterprise 4.9
Новый релиз программного комплекса StaffCop Enterprise 4.9 позволяет вести учёт рабочего времени сотрудников с оценкой эффективности работы и параметров функционирования АРМ. Его использование даёт организациям любого размера возможность удовлетворять требования регуляторов в области защиты информации. Архитектура продукта позволяет выявлять аномалии в поведении сотрудников, в том числе с помощью технологии машинного обучения. Генерируемая отчётность обеспечивает расследование инцидентов.    ВведениеАрхитектура StaffCop EnterpriseДля чего необходим StaffCop Enterprise и кто его создал?Функциональные возможности StaffCop EnterpriseКонтроль потоков информации в информационной структуре предприятияУчёт рабочего времени и оценка эффективности сотрудниковКонтроль сетевой активности сотрудниковКонтроль локальной активности сотрудниковКонтроль параметров и работы АРМТехнологические возможностиВыводыВведениеМногие руководители часто сталкиваются с необходимостью контроля за сотрудниками. Увы, мы живём не в идеальном мире, где все честны друг с другом, выполняют все возложенные на них обязанности и далее по списку. Конечно, это не значит, что всё строго наоборот — что сотрудники занимаются чем угодно, но не работой, стремятся обмануть начальство и пр. Всегда есть две стороны одной медали: есть как те, кто хорошо выполняет свою работу, так и те, кто делает это из рук вон плохо или не делает вообще. Неумолимая статистика говорит нам о том, что средний сотрудник тратит только 40 % своего времени непосредственно на выполнение рабочих задач.Уверены, у вас сейчас возник вопрос: а на что они тратят оставшееся время? Задача программного комплекса StaffCop Enterprise — помочь руководству «отделить зёрна от плевел»: мотивировать сотрудников, которые хорошо выполняют свои трудовые обязанности, и выявить тех, кто с ними, наоборот, не справляется. Также StaffCop Enterprise призван обеспечить информационную безопасность предприятия, особенно в условиях новой реальности, когда многие компании переводят сотрудников на удалённую работу и проблема контроля за выполнением рабочих обязанностей ощущается более остро.Наша компания никогда не стоит на месте, регулярно выходят новые версии StaffCop Enterprise — и сегодня мы представляем вам подробный обзор широкофункционального решения для контроля сотрудников, учёта рабочего времени и обеспечения информационной безопасности. Конечно же, в рамках обзора будет рассказано не только о том, какие функции имеются в StaffCop Enterprise, но и о том, какие возможности добавились в версии 4.9.Архитектура StaffCop EnterpriseStaffCop Enterprise — это клиент-серверное приложение для контроля потоков информации и событий информационной системы предприятия, а также всех действий сотрудников за рабочими компьютерами. Программный комплекс осуществляет сбор и анализ сведений, блокировку запрещённых действий и данных, а также способен оповещать о нарушениях политик безопасности. Рисунок 1. Программный комплекс состоит из двух основных элементов: сервера и агента наблюдения Серверная часть программного комплекса предназначается для сбора, хранения и просмотра информации, а также для администрирования системы и настройки правил мониторинга. Просмотр и анализ данных осуществляются через панель администратора, реализованную посредством веб-интерфейса. Для улучшения восприятия анализируемых данных используется широкий набор виджетов — ленточные графики, тепловые диаграммы, круговые диаграммы, графы связей и т. д. Можно подобрать фильтры, чтобы представить сведения именно в том формате, который вам нужен исходя из ваших задач.Серверная часть функционирует под управлением ОС Ubuntu Server 18.04 и Astra Linux Special Edition (релиз «Смоленск») и использует для хранения данных БД PostgreSQL и ClickHouse, что позволяет обрабатывать большие массивы данных с высокой скоростью. Кроме того, использование этих технологий значительно снижает стоимость внедрения StaffCop Enterprise — ведь вам не приходится приобретать дополнительное программное обеспечение.Модуль агента — системная служба, устанавливаемая на компьютере пользователя и предназначенная для сбора информации и передачи её на сервер. Работа агента происходит в скрытом режиме и незаметна для пользователя — агент передаёт информацию по шифрованному каналу (OpenSSL). Агенты устанавливаются на компьютеры пользователей локально или удалённо (с помощью встроенной утилиты удалённой установки) либо разворачиваются через групповые политики. Более того, вы можете добавить необходимые адреса и имена хостов перед развёртыванием, чтобы не тратить время на дополнительную настройку агентов непосредственно для вашей сети. Также имеются планировщик расписания установки агентов и возможность автоматически деактивировать агенты на неиспользуемых компьютерах. Модуль агента функционирует под управлением всех самых популярных ОС: *nix, Linux, Astra Linux, Windows и macOS.Для чего необходим StaffCop Enterprise и кто его создал?StaffCop Enterprise позволяет исполнять требования следующих руководящих документов по защите информации:Приказ ФСТЭК России от 25 декабря 2017 г. № 239;Приказ ФСТЭК России от 18 февраля 2013 г. № 21;Положение Банка России от 9 июня 2012 г. № 382-П;Приказ ФСТЭК России от 11 февраля 2013 г. № 17;Федеральный закон от 26 июля 2017 г. № 187-ФЗ «О безопасности критической информационной инфраструктуры» (КИИ);ГОСТ Р 57580.1 — 2017.Об этом свидетельствует сертификат ФСТЭК России № 4234 от 15 апреля 2020 года. Также программный комплекс StaffCop Enterprise успешно прошёл тематические исследования на соответствие требованиям ТИ-69 8-го центра ФСБ России по следующим пунктам:Соответствие декларированных и реальных возможностей программного обеспечения.Отсутствие недекларированных возможностей программного обеспечения.Совместимость со средствами защиты информации.Возможность работы в безопасной среде.Разработчиком программного комплекса является компания «Атом Безопасность», тоже обладающая внушительным послужным списком:резидент инновационного центра «Сколково»,резидент технопарка Новосибирского академгородка,действительный член ассоциации разработчиков программных продуктов «Отечественный софт»,действительный член АСРИТ «Сибакадемсофт»,действительный член ассоциации независимых разработчиков программного обеспечения ISDEF,обладатель лицензий ФСТЭК России на деятельность по разработке и производству средств защиты, а также на деятельность по технической защите конфиденциальной информации — № 1989 и № 3862 соответственно.Компания уже давно находится на рынке, имеет множество клиентов разной величины и известности в нашей стране и за рубежом.Почему стоит выбрать StaffCop Enterprise для защиты своей информационной инфраструктуры и для контроля сотрудников? Если кратко резюмировать, то получится следующее:Комплексность. StaffCop позволяет решать задачи обеспечения информационной безопасности, контроля бизнес-процессов и ключевых показателей, а также обладает инструментарием для удалённого администрирования рабочих станций.StaffCop Enterprise — полностью интегрированное решение, не требующее приобретения дополнительного серверного программного обеспечения и баз данных; отсюда — низкая стоимость внедрения и владения продуктом, быстрая окупаемость вложенных средств.Архитектура построена на современных технологиях, что обеспечивает масштабируемость и позволяет снизить требования к серверному оборудованию и оборудованию рабочих станций.Высокая скорость обработки данных и построения отчётов, благодаря гибридному режиму использования СУБД ClickHouse и PostgreSQL.Также StaffCop Enterprise является на 100 % отечественным решением, а значит, подходит под политику импортозамещения — что, пожалуй, не менее важно в нынешнее время.Функциональные возможности StaffCop EnterpriseПрограммный комплекс предназначен для функционирования в информационных сетях любых компаний из любых отраслей — StaffCop Enterprise обладает отличной масштабируемостью (подробнее об этом мы расскажем чуть ниже).Если кратко, то основное функциональное предназначение StaffCop Enterprise составляют:Контроль потоков информации в информационной структуре предприятия.Учёт рабочего времени и оценка эффективности сотрудников.Контроль параметров и работы АРМ.Контроль сетевой активности сотрудников.Контроль локальной активности сотрудников.Каждый раздел включает в себя определённый набор функций для охвата большинства потребностей предприятия в той или иной области. Далее мы рассмотрим каждый раздел обособленно.Контроль потоков информации в информационной структуре предприятияОдним из важнейших наборов функций StaffCop Enterprise является файловый контроль. Ведь самое важное — это информация, и если вы не контролируете, что с этой информацией происходит, то рано или поздно ваши данные утекут к людям с сомнительной репутацией или напрямую к конкурентам.Поэтому в StaffCop Enterprise имеется обширный набор функциональных возможностей для контроля файлов. И первый из них — это цифровые метки. Каждому файлу присваивается уникальный идентификатор, который позволяет отследить весь жизненный путь файла, то есть то, какие именно операции с ним совершались. При этом неважно, что именно происходило: изменяли файл, удаляли, перемещали — вы увидите, кто и что делал.Впрочем, можно не только работать с файлами непосредственно на АРМ, но и передавать их третьим лицам — с помощью электронной почты, мессенджеров и т. д. StaffCop осуществит теневое копирование передаваемого файла и обязательно направит уведомление о произошедшем событии администратору безопасности, если это необходимо. Кроме того, вы можете определять, какими способами разрешается отправлять файлы, а какими — запрещается.Также каналами утечки могут являться внешние носители — через запись конфиденциальной информации на USB-флешки или компакт-диски. Система осуществит теневое копирование файла, который пытаются вынести. При этом вы можете настроить доверенные внешние носители, на которые будет разрешено записывать информацию — совместно с учётом имеющихся носителей это позволит моментально выявлять виновных в утечке.Вполне справедливо ко внешним носителям можно отнести распечатку документов на принтере — это может быть, например, список клиентов вашей компании или исходный код вашего продукта. StaffCop осуществляет контроль за доступом к печати, а также перехватывает все документы, которые были отправлены на печать. Помимо самого факта печати, вы получаете: копию файла, который пытались распечатать; скриншот с рабочего стола; данные о том, под какой учётной записью, на каком компьютере и, соответственно, принтере пытались распечатать документ. Также есть возможность самому распечатать перехваченный файл. Рисунок 2. Отображение инцидентов связанных с файлами Конечно, на компьютере сотрудника могут оказаться не только те файлы, с которыми он работает, но и те, которых там не должно быть. Объекты, которых не должно быть на АРМ сотрудника, можно разделить на два вида: сторонние файлы, к работе отношения не имеющие, и файлы с информацией, к которой у сотрудника нет доступа или с которой он не работает. В первом случае это создаёт угрозу для продуктивности, что уже само по себе нехорошо, а во втором — требует пристального разбирательства: откуда эта информация у сотрудника и зачем она ему нужна?В StaffCop Enterprise имеется модуль индексации файлов на персональных рабочих станциях и на серверах. Этот модуль позволяет провести аудит документов, которые находятся на компьютере, выявить конкретные документы и файлы, которые содержат в себе определённый, интересующий вас текст, что в свою очередь помогает выявить те документы, которых не должно быть у сотрудника. Это — очень полезный инструмент, позволяющий удалённо решать задачи информационной безопасности. Рисунок 3. Интерфейс поиска по ключевому слову в фильтре Рисунок 4. Интерфейс модуля индексации файлов Рисунок 5. Отображение результатов работы модуля Рисунок 6. Результаты поиска по содержимому файла Важными элементами системы обеспечения информационной безопасности являются детектор аномалий и карта взаимодействий (граф связей сотрудника). Детектор аномалий позволяет выявить отклонения от привычного поведения сотрудника; самый простой пример — это многократное увеличение частотности какого-то действия. Мы создаём в программе фильтр на превышение количества определённых операций или событий. Например, копирование файлов или их распечатка: если сотрудник в день распечатывает в среднем пять страниц, а теперь вдруг распечатывает сотню, то это — повод проверить, чем именно он занят и какая есть необходимость это делать. Для любого отклонения от привычного поведения должна быть причина, и зачастую этой причиной оказываются недобрые намерения сотрудника. Рисунок 7. Оповещение от детектора аномального поведения Карта взаимодействия позволяет увидеть, как сотрудники взаимодействуют друг с другом, как выглядит путь документа в организации. Помимо выявления того, в каком месте могла произойти утечка информации, вы получаете схему работы своего предприятия, что позволяет вам реорганизовать определённые бизнес-процессы, чтобы сделать их эффективнее. Фактически вы в числе прочих возможностей получаете и функцию аудита, не требующую привлечения дополнительных специалистов и не отнимающую дополнительное время у ваших сотрудников. Рисунок 8. Пример карты взаимодействий сотрудников на основе обмена файлами И ещё одной немаловажной функцией является блокировка файлов по содержимому. Вы задаёте правило с примером нужного текста, и когда система обнаружит файл соответствующий этому правилу, операция будет заблокирована. Эта функция работает с файлами Microsoft Office и OpenOffice, текстовыми и PDF-документами. Рисунок 9. Скриншот заблокированной передачи файла Итак, функциональные возможности DLP в StaffCop Enterprise весьма широки и позволяют вам полностью контролировать, кто, как и куда отправляет данные, кто с чем работает, и ограничивать передачу информации внутри и за пределы компании.Учёт рабочего времени и оценка эффективности сотрудниковУчёт рабочего времени необходим для того, чтобы оценить, насколько эффективен работник, и узнать, как можно оптимизировать его деятельность. Чтобы определить необходимый дополнительный контроль, вы должны знать, сколько времени тратит сотрудник и, главное, на что именно.Как мы уже упомянули во вступлении, среднестатистический сотрудник тратит на работу только 40 % своего времени. Куда уходит остальное время — помогает выяснить StaffCop Enterprise. Программный комплекс отслеживает время начала работы компьютера, позволяя определить, опаздывает ли человек на работу и насколько регулярны его опоздания. Также StaffCop определяет, когда сотрудник перестаёт работать и просто держит компьютер включённым — в этом случае появится диалоговое окно (функция настраиваема: можно сделать так, чтобы окно появлялось или чтобы этого не происходило) и прежде чем продолжить работу, придётся ввести причину своего отсутствия на рабочем месте. На скриншоте ниже можно увидеть пример распределения времени сотрудника в течение рабочего дня. Рисунок 10. Распределение времени сотрудника в течение рабочего дня Как видно на скриншоте, вы получаете весьма подробную картину: во сколько пришёл, во сколько ушёл, сколько работал, сколько не работал, опоздал ли и на сколько. Можно сразу понять, у кого высок процент времени потраченного не на рабочие дела, и уже более пристально изучить деятельность сотрудника. На представленном скриншоте зелёным цветом обозначено использование ресурсов необходимых для выполнения работы (в программе эти категории обозначаются как «Продуктивно» и «Премиально»), серым — нейтральных ресурсов (они так и обозначаются — «Нейтрально»), а красным — ресурсы не предназначенные для работы («Непродуктивно»). Ленточный график наглядно демонстрирует, кто выпадает из рабочего ритма. Рисунок 11. Список назначаемых политик Также есть возможность настроить сбор информации в течение только рабочего дня — эта функция будет полезна для контроля удалённо работающих сотрудников, особенно если они пользуются личными рабочими станциями. Рисунок 12. Функция сбора информации только в рабочее время Вместе с широким набором виджетов и настроек конструктора отчётов вы можете очень быстро получить наглядное представление того, кто и как работает в вашей компании. Вам не нужно больше корпеть над отчётами неделю, чтобы наконец выявить недобросовестных сотрудников — вы увидите всё как на ладони сразу после формирования отчёта. Получать сводки можно автоматически через заданные промежутки времени.Контроль сетевой активности сотрудниковКонтроль сетевой активности необходим для того, чтобы знать, на какие сетевые ресурсы заходит работник и что он там делает: заполняет веб-формы, отправляет данные, какой контент просматривает — это имеет отношение как к информационной безопасности, так и к контролю производительности сотрудников.Для агентов можно заранее определить, какие веб-сайты и какие приложения необходимы для работы, а какие — нежелательны, и запретить посещение / использование последних. Время использования сайтов / приложений тоже фиксируется с обозначением того, каким именно приложением / сайтом пользовался сотрудник.Таким образом вы сможете выявить тех, кто большую часть дня занимается просмотром развлекательных сайтов, решает свои личные дела в рабочее время, ищет себе новое место работы и т. д. На основании имеющихся данных получится как провести личную беседу с сотрудником, так и добавить мешающие работе ресурсы в чёрный список.Все эти данные по учёту рабочего времени и контролю сетевых ресурсов можно представить в виде графиков, таблиц, диаграмм, которые позволят буквально в пару щелчков мыши увидеть единую картину за нужный период по конкретному человеку или по целому отделу. На скриншотах ниже вы можете увидеть пример представления отчёта по использованию непродуктивных ресурсов.Часто бывает и так, что сотруднику просто нечего делать на рабочем месте — а это уже повод задуматься о том, как построен процесс работы в целом. Рисунок 13. Представление отчёта по использованию непродуктивных ресурсов  Рисунок 14. Представление отчёта по использованию непродуктивных ресурсов Контроль переписки в различных мессенджерах (Telegram, Skype, Mail.ru Agent и т. п.) позволяет определять, разглашает ли сотрудник внутренние сведения компании кому-либо, или выявлять назревающие конфликты, когда коллеги начинают ругаться в переписке. Также эта функция даёт возможность отслеживать отношение работника к организации и выявлять тех, кто хочет сменить место работы, но не желает об этом говорить начальству. Все эти события влияют на эффективность работы, ведь если человек плохо относится к организации, руководству или коллегам, то вряд ли он будет выкладываться на 100 %. То же самое происходит при поиске работы: человек уже принял решение, что он уйдёт, и, скорее всего, он будет делать только необходимый минимум.Анализ переписки происходит с помощью настраиваемых словарей, в которые вы можете добавить свои ключевые слова, словосочетания и фразы. В StaffCop Enterprise с помощью подсветки разными цветами будет продемонстрировано, к какому конкретно словарю относится найденное слово. Это позволяет визуально намного быстрее отслеживать опасные разговоры. На следующем скриншоте видно, как это выглядит в программе. Рисунок 15. Пример выделения цветом найденных по словарям слов Предположив, что сотрудник уже ищет другую работу, вы можете убедиться в этом, посмотрев статистику использования сетевых ресурсов. Пример — на скриншоте ниже. Рисунок 16. Статистика посещения сайтов по подбору вакансий К сетевым утечкам можно отнести также выгрузку баз из различного программного обеспечения. Наиболее ярким примером, пожалуй, тут может стать выгрузка данных из «1С:Бухгалтерии». Особенностью этой программы является то, что названия создаваемых ею файлов написаны кириллицей, но для StaffCop Enterprise это — не проблема. Рисунок 17. Перехват файла с кириллическим названием Контроль сетевой активности очень важен, ведь именно через интернет «утекают» данные. Сообщены ли они во время разговора, отправлены ли письмом или загружены в облако — StaffCop Enterprise позволяет всё видеть и быстро реагировать.Контроль локальной активности сотрудниковКонтроль локальной активности также имеет двойственную природу — необходимость следить за тем, кто и к какой информации получает доступ, а также наблюдать за производительностью сотрудников: сколько времени тратится на работу, а сколько — на сторонние дела.Теперь не обязательно приходить в отдел, в котором находится сотрудник, чтобы посмотреть на его работу (и к тому же это не всегда возможно: удалённая работа, филиалы, командировки). С помощью онлайн-просмотра рабочего стола вы можете увидеть, что именно сейчас происходит на компьютере сотрудника, где бы он ни находился — за стеной или где-то на Камчатке. Вы можете сделать скриншоты рабочего стола и впоследствии продемонстрировать их сотруднику для подтверждения того, что вы знаете, чем он занимался в рабочее время. Рисунок 18. Онлайн-просмотр рабочих столов сотрудников Нейросети — относительно новая и крайне перспективная технология. Во многих отраслях использование нейросетей значительно облегчает условия труда. StaffCop Enterprise изначально создавался с использованием передовых технологий, чтобы обеспечить пользователям наивысшее качество и производительность по оптимальной цене. Поэтому появление модуля нейросетей в программном комплексе было делом времени.Сплочённый коллектив — это хорошо, но не тогда, когда сотрудники «прикрывают» друг друга для того, чтобы скрыть опоздания или отлучки с рабочего места. Благодаря модулю распознавания лиц на основе нейросетей StaffCop Enterprise автоматически распознаёт на снимке с веб-камеры, кто именно работает за компьютером. Поэтому все попытки работать под чужим аккаунтом или на чужом компьютере будут сразу выявлены. Конечно, настройка модуля на сервере требует определённой работы, но прилагающаяся инструкция позволяет подключить модуль нейросетей не обращаясь в техническую поддержку. Рисунок 19. Скриншот результатов распознавания лиц Кроме всего прочего, передача конфиденциальных данных может происходить не только с помощью текстовых документов. Например, злоумышленник может передавать фотографии паспортов или скан-копии договоров. В этом случае вам также пригодится механизм распознавания текста на нейронных сетях, который быстро определит, что происходит, и подаст вам сигнал.Также могут происходить локальные утечки — копирование файлов на USB-накопители, печать документов, получение доступа к информации с помощью токена на чужом рабочем месте, чтение информации с экрана сотрудником не имеющим доступа к ней.При подключении незарегистрированного (не внесённого в белый список) USB-накопителя администратору безопасности будет выслано уведомление о попытке подключения, будет создана теневая копия файла, а сам накопитель будет заблокирован. Благодаря цифровым меткам вы всегда можете отследить, где и как используются зарегистрированные устройства, а также заблокировать применение несанкционированных устройств. Рисунок 20. Несанкционированное копирование на USB-накопитель Также для получения доступа может использоваться электронный ключ «Рутокен», например на незаблокированном компьютере. Конечно, это — нарушение протоколов безопасности, но нужно иметь в виду худший вариант, не так ли? StaffCop Enterprise позволяет отслеживать использование «Рутокена» на любых компьютерах и видеть весь путь перемещения. Поскольку в продукте используется технология OLAP-кубов, обеспечивающая взаимосвязанность собранных данных, вы можете проследить и все сопутствующие действия, которые хозяин ключа совершал на компьютере. Рисунок 21. Результаты поиска «Рутокена» При расследовании инцидентов зачастую является значимым анализ данных кейлогера. Чтобы не упустить важные моменты в восстановлении картины преступления, важно, чтобы кейлогер определял все нажатия — в том числе спецсимволы и клавиши управления. Рисунок 22. Перехват спецсимволов и клавиш управления Некоторые сотрудники могут пытаться имитировать бурную деятельность или использовать сторонние приложения для занятий «левой» работой; в этом случае вы можете использовать контроль приложений и получать уведомления каждый раз, когда сотрудник пользуется приложением не имеющим отношения к его трудовым обязанностям. При переключении процесса StaffCop Enterprise будет делать снимки экрана, и вы сразу всё увидите и поймёте.Также имеется возможность записывать видео с рабочего стола, делать снимки и записывать видеопоток с веб-камеры, записывать звук, который поступает через микрофон рабочей станции или воспроизводится через её динамики.Объём собираемых данных велик, но благодаря используемым технологиям построение отчётов (и, соответственно, определение нарушителей) не занимает много времени. В делах, которые связаны с утечкой данных, время — самый ценный ресурс.Контроль параметров и работы АРМКонтроль параметров и работы АРМ необходим в рамках борьбы с инсайдерами, а также в рамках системного администрирования. StaffCop Enterprise не только помогает решать задачи информационной безопасности, но также облегчает жизнь ИТ-отдела в сфере сопровождения элементов информационной инфраструктуры.Наиболее важными функциями здесь являются возможности удалённого подключения и перехвата управления, которые необходимы как для решения текущих задач в рамках технической поддержки, так и для быстрого реагирования на возникающие инциденты. Также стоит отметить функции инвентаризации программного обеспечения и «железа» АРМ, которые позволяют выявлять все несанкционированные действия с рабочим местом.Технологические возможностиКрупные клиенты тоже хотят обеспечивать информационную безопасность своих систем, а также контролировать сотрудников и потоки информации. При этом парк АРМ у крупных клиентов насчитывает тысячи машин, что требует определённого подхода к масштабированию и оптимизации.В версии 4.9 этому уделили особое внимание и добавили несколько серьёзных новшеств, после введения которых можно с уверенностью сказать, что StaffCop Enterprise подходит для абсолютно любых компаний.Первым таким нововведением стал ETL-модуль, который снижает требования к ресурсам сервера, особенно при работе с большим количеством агентов — причём уменьшает их на порядок, действительно серьёзно снижая количество используемых ядер. Это позволяет поддерживать политику низких цен, теперь ещё и сокращая требования к технической базе. В довесок к оптимизации требований к системным ресурсам была проведена оптимизация системы генерации отчётов, что тоже привело к её значительному ускорению.Active Directory остаётся одной из самых популярных служб каталогов, поэтому необходимо обеспечивать высокий уровень взаимодействия с этой службой. У крупных компаний бывает просто невероятное количество учётных записей, а также не исключена текучка кадров, поэтому важен процесс автоматизации работы с AD; поддержка Organizational Unit и функция «умной» синхронизации позволяют выгружать только тех пользователей, которые есть в StaffCop, избегая выгрузки «мусорных» учётных записей.Конечно, практически в любой крупной компании есть СКУД — система контроля и управления доступом, — поэтому логичным шагом в развитии StaffCop Enterprise стала возможность интеграции со СКУД. Были проведены тесты на СКУД, используемой в нашей компании, и результаты оказались высокими — поэтому, при желании, наши специалисты смогут интегрировать StaffCop Enterprise с используемой клиентом СКУД.Часто у крупных клиентов уже имеются установленные системы безопасности; помимо имеющейся возможности выгружать данные (в форматах PDF и HTML), мы улучшаем взаимодействие с известными на рынке SIEM-системами, такими как RuSIEM и MaxPatrol SIEM. Это помогает проще интегрировать StaffCop Enterprise в ИБ-инфраструктуру.Многие компании, в том числе крупные, используют Linux-системы, а также имеют необходимость контролировать сотрудников работающих на macOS, поэтому постоянно улучшаются агенты для Linux и Mac. В новой версии были значительно «прокачаны» оба агента.В Linux-агент были добавлены возможности инвентаризации программного обеспечения и «железа» — для учёта установленных программ и конфигураций рабочих станций. В дополнение к этому было подключено логирование работы самых распространённых пакетных менеджеров — dpkg (Ubuntu, Debian и др.) и rpm (CentOS, Linux: Red Hat Enterprise и др.), что усиливает возможности контроля.Нельзя обходить вниманием и третью популярную операционную систему — macOS. Агент поддерживает все версии вплоть до 11.2, работая в скрытом режиме и автоматически перезапускаясь при необходимости. Конечно, есть ещё много функций, которые необходимо добавить в агент для macOS; тем интереснее, всегда есть куда расти, так что вы ещё услышите о том, как Mac-агент StaffCop Enterprise крепнет и развивается.ВыводыИтак, StaffCop Enterprise — это система контроля сотрудников, обладающая широкой функциональностью и гибкой системой конфигурирования, что позволяет настроить её под нужды именно вашей компании. Использование новейших технологий (которые при этом не требуют дополнительной оплаты) и совместимость с популярными решениями по ИБ и операционными системами гарантируют качество предоставляемых функциональных возможностей, а удобная система лицензирования в сочетании с оптимальной ценой позволяет приобрести это решение многим организациям.Но мы со своей стороны — как разработчики — не сможем стремиться к идеалу, если не будем вести диалог с нашими клиентами. В конце концов, кто, если не наши клиенты, может нам рассказать о том, насколько удобно пользоваться продуктом, какие функции хотелось бы в нём увидеть.Вы всегда можете бесплатно протестировать StaffCop Enterprise самостоятельно и убедиться своими глазами, что всё написанное — это не пустая похвальба и сказки менеджеров, а именно объективная реальность, что качественный инструмент для обеспечения безопасности ваших бизнес-процессов существует. Вам предлагается целый месяц бесплатного тестирования StaffCop Enterprise; это — возможность провести аудит в своей компании и уже сейчас иметь полное представление о том, как обстоят дела. Помните, безопасность ваших денег — исключительно ваша инициатива, а StaffCop Enterprise готов вам в этом помочь.Меньше действий — лучше результат!

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?
×