Обзор CrossTech Container Security 3.0: решение для защиты контейнерной инфраструктуры - Выбор корпоративных средств защиты - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
AM_Bot

Обзор CrossTech Container Security 3.0: решение для защиты контейнерной инфраструктуры

Recommended Posts

AM_Bot
Обзор CrossTech Container Security 3.0: решение для защиты контейнерной инфраструктуры
Вендор Crosstech Solutions Group выпустил решение для защиты контейнерной инфраструктуры Crosstech Container Security (CTCS). Оно обеспечивает безопасность контейнерных сред: от сканирования образов до контроля запуска рабочих нагрузок и реагирования на инциденты в средах выполнения.      ВведениеФункциональные возможности Crosstech Container Security2.1. Анализ и контроль безопасности образов2.2. Контроль запуска контейнеров2.3. Безопасность в средах выполнения (Runtime Security)2.4. Безопасность окружения2.5. Внешние интеграцииАрхитектура Crosstech Container Security3.1. Основные компоненты Crosstech Container SecurityСистемные требования и лицензирование Crosstech Container Security4.1. Лицензирование4.2. Требования к аппаратной части4.3. Требования к программной части4.4. Процесс установкиСценарии использования5.1. Сценарий №1. Сканирование образов5.2. Сценарий №2. Политики безопасности образов контейнеров5.3. Сценарий №3. Контроль запуска контейнеров5.4. Сценарий №4. Мониторинг безопасности сред выполненияВыводыВведениеРоссийский рынок контейнерных разработок постоянно растёт. В 2024 году затраты на ПО для контейнеризации достигли 3 млрд рублей — это на 66 % больше, чем в 2023. Контейнерные технологии ускоряют процессы разработки, экономят ресурсы компаний, поэтому их всё чаще внедряют в свою работу ИТ-департаменты.Вместе с ростом масштабов контейнеризации увеличивается и поверхность атак: уязвимости в образах, ошибки конфигураций, несанкционированные действия внутри контейнеров. Crosstech Container Security помогает компаниям выстраивать комплексную систему защиты контейнерной инфраструктуры.Функциональные возможности Crosstech Container SecurityCrosstech Container Security объединяет функции анализа, мониторинга и управления безопасностью контейнерных сред. Решение охватывает весь жизненный цикл контейнера — от момента его создания до удаления. Продукт помогает DevSecOps-командам выявлять уязвимости, проверять конфигурации, контролировать сетевую активность и реагировать на инциденты в режиме реального времени.Анализ и контроль безопасности образовCrosstech Container Security интегрируется с реестрами хранения образов и позволяет проводить их сканирование как в ручном режиме, так и по расписанию. В результате анализа система обнаруживает дефекты в образах: уязвимости, неправильные конфигурации, секреты, а также фиксирует используемые в образах OSS-лицензии для пакетов и библиотек. По каждому найденному дефекту предоставляется детальная информация.CTCS поддерживает экспорт SBOM в форматах SPDX и CycloneDx, что упрощает аудит и обмен данными с другими решениями. Интерфейс продукта предоставляет визуализацию образов с маппингом (сопоставлением данных) на дефекты безопасности. CTCS также осуществляет дискаверинг (обнаружение) образов, располагающихся в защищаемых кластерах и на standalone-хостах.Для автоматизации контроля доступны настраиваемые политики безопасности образов, разделяемые по критериям:наличие уязвимостей в образах контейнеров выше заданной оценки критичности;наличие уязвимостей в образах контейнеров согласно заданным идентификаторам;обнаружение root в Dockerfile;возможность указания перечня образов, на которые будет распространяться созданная политика безопасности образов.При нарушении хотя бы одного из критериев политики администратор получает уведомление в интерфейсе CTCS и может оперативно принять меры: заблокировать образ, исключить его из деплоя или добавить в список исключений с указанием причины. Такой подход обеспечивает прозрачность процессов и повышает уровень доверия к среде разработки и эксплуатации.Контроль запуска контейнеровРешение обеспечивает контроль запуска контейнеров как в средах Kubernetes, так и на отдельных standalone-хостах в соответствии с заданными политиками безопасности. Это позволяет предотвращать запуск рабочих нагрузок, не соответствующих требованиям безопасности компании, ещё на этапе их инициализации.В зависимости от настроек администратор может выбрать режим реагирования: блокирование или оповещение о нарушении политики безопасности. Информация обо всех срабатываниях отображается в интерфейсе системы, обеспечивая прозрачность и возможность оперативного реагирования.Политики безопасности включают следующие критерии:попытка запуска контейнеров на базе образов, не соответствующих политикам безопасности;попытка запуска контейнеров из-под пользователя root;попытка запуска контейнеров с повышенными привилегиями ядра Linux;контроль запуска контейнеров на базе образов, не прошедших сканирование CTCS.Дополнительно решение поддерживает интеграцию с OPA Gatekeeper и имеет возможность создания и импорта политик через интерфейс CTCS.Безопасность в средах выполнения (Runtime Security)CTCS использует возможности инструмента Tetragon для создания и применения кастомных политик безопасности, позволяющих контролировать сетевые взаимодействия внутри контейнеров. Администраторы могут выбрать набор кластеров для распространения политик, что обеспечивает гибкость при внедрении требований безопасности.Вся информация о срабатываниях политик фиксируется в интерфейсе CTCS, предоставляя специалистам по информационной безопасности прозрачную картину активности в средах выполнения и возможность оперативного реагирования на инциденты.Безопасность окруженияРешение выполняет сканирование кластеров на соответствие стандартам конфигурирования CIS Kubernetes Benchmarks. Аналогично система проводит проверку standalone-хостов на соответствие CIS Docker Benchmarks. Дополнительно CTCS поддерживает сканирование конфигурационных файлов, расположенных в директориях нод кластеров, выполняя роль сканера на основе IaC (Infrastructure as Code, управление инфраструктурой через использование кода).Внешние интеграцииРешение поддерживает интеграцию с реестрами хранения образов, что обеспечивает доступ к актуальным данным для анализа и контроля безопасности контейнеров. Также CTCS поддерживает передачу журналов событий в системы сбора по протоколу Syslog для их централизованного хранения и обработки.Доступна интеграция с системой идентификации, управления доступом Keycloak с поддержкой OAuth и доменными службами каталогов. Это позволяет пользователям авторизовываться в интерфейсе системы через доменные учётные записи. Рисунок 1. Планы по развитию Crosstech Container Security Архитектура Crosstech Container SecurityАрхитектура CTCS реализована в формате однонаправленных соединений со стороны ядра системы в сторону агентов защиты (протокол TCP/IP), располагающихся в защищаемых кластерах. Такой подход позволяет использовать инстанс ядра в единственном экземпляре для инфраструктур, сегментированных по уровням доверия. Рисунок 2. Логическая архитектура Crosstech Container Security Основные компоненты Crosstech Container SecurityCTCS состоит из 3 основных компонентов:CTCS Core — группа микросервисов, отвечающая за управление системой: хранение данных, настроек, создание политик безопасности, бизнес-логика продукта, а также взаимодействие со смежными системами.CTCS Agent-Manager: модуль агент-менеджера реализован в формате оператора Kubernetes с целью контроля за установкой и изменениями кастомных ресурсов (custom resource definition, CRD), а также управления и передачи информации агент-воркерам, устанавливаемым на каждую защищаемую ноду в формате DaemonSet.CTCS Scanner — модуль, сканирующий образы контейнеров на уязвимости, неправильные конфигурации, конфиденциальные данные, информацию по OSS-лицензиям для пакетов и библиотек из состава образа, а также сканирующий кластеры на соответствие стандартам конфигурирования.Системные требования и лицензирование Crosstech Container SecurityПеред выбором модели лицензирования заказчикам рекомендуется оценить масштаб защищаемой инфраструктуры и нагрузку на кластеры. Crosstech Container Security предусматривает гибкий подход: ядро и агенты могут разворачиваться в разных сегментах сети, включая тестовые и продуктивные среды. Такой принцип позволяет оптимально распределять ресурсы и лицензии, избегая избыточных затрат.ЛицензированиеCTCS лицензируется по количеству защищаемых нод, на которые распространяются агенты защиты.В продукте реализовано гибкое лицензирование, которое позволяет заказчикам самостоятельно выбирать перечень защищаемых объектов. При достижении лимита по количеству лицензий, предусмотренных договором, администратор может отключить часть текущих объектов защиты и переназначить лицензии на новые кластеры и ноды. Рисунок 3. Включение/выключение агентов защиты Рисунок 4. Лицензии CTCS На странице лицензирования доступна подробная информация о параметрах действующей лицензии. Пользователь видит:количество оставшихся дней действия лицензии;количество нод, предусмотренных лицензией;актуальные данные о числе используемых нод в рамках лицензии;сведения о типе лицензии;информация о поставщике;информация о владельце лицензии.Рисунок 5. Страница «Лицензирование» Требования к аппаратной частиКластер, на котором производится установка CTCS, должен соответствовать минимальным характеристикам, приведённым ниже. Для определения значений millicpu (единицы времени процессора, эквивалентной тысячной части работы, которую может выполнить одно ядро CPU) рекомендуется воспользоваться документацией Kubernetes.Кластер, на который будет установлен helm-чарт ядра (без учёта сканера) должен иметь характеристики не ниже 8190 millicpu, 7410 MiB RAM.Для каждого экземпляра сканера: 3 CPU, 6 GB RAM, при добавлении дополнительных экземпляров значения увеличиваются пропорционально.В случае использования большего количества реплик значения пропорционально умножаются на их число. По умолчанию в чарте допускается до 6 реплик, что требует 18 CPU, 36 GB RAM.Каждый кластер для развёртывания чарт-агента должен иметь 2 CPU, 8 GB RAM.Необходимый минимум для каждой используемой СУБД PostgreSQL: 4 CPU, 8 GB RAM, 100 GB.Приведённые требования указаны для усреднённой конфигурации и могут быть изменены в зависимости от количества одновременных сканирований образов, генерируемых событий, деплоев, пространств имён (namespaces) и подов.Требования к программной частиДля корректной интеграции и работы приложение CTCS должно быть развёрнуто в кластере Kubernetes. При настройке системы в конфигурационном файле helm-чарта должны быть настроены необходимые параметры.Поддерживаемые контейнерные среды CRI (container runtime interface): containerd и docker.В момент выполнения инструкции на хосте администратора должны быть установлены следующие утилиты для выполнения установки:tar;helm;kubectl.Необходимые сервисы в инфраструктуре:PostgreSQL: рекомендуется размещать базу данных для хранения логов на отдельном инстансе от основной БД, чтобы избежать падения производительности основных операций при большом объёме логируемых событий;Keycloak (опционально, имеется возможность поставки в составе дистрибутива);Vault (опционально, имеется возможность использования стандартного объекта Kubernetes Secret).Требования к операционной системе и ядру:рекомендуется использовать ОС с версией ядра 5.4 или выше для обеспечения поддержки Tetragon;в ядре должна быть включена функция BTF;должны быть активированы модули eBPF и cgroup, а также корректным образом настроены или отключены модули безопасности Linux (LSM), контролирующие запуск eBPF-программ (в соответствии с официальной документацией Tetragon).Требования к версиям Kubernetes:центральная управляющая часть кластера – не ниже версии 1.23;дочерние кластеры – версия 1.23 или выше.Дополнительные требования:В кластере Kubernetes должен быть установлен, подключён и настроен storage class, в котором будет минимум 10 GB свободного места.В master-кластер должен быть установлен External Secrets (опционально).В дочерние кластеры должен быть установлен External Secrets (опционально).Во всех кластерах, где развёртывается ядро и агенты CTCS, должен быть установлен ingress-контроллер.Совокупность этих требований обеспечивает стабильную работу системы и корректное взаимодействие всех модулей CTCS. При соблюдении указанных параметров производительность решения остаётся предсказуемой даже при высокой интенсивности сканирований и большом количестве событий безопасности. Такой подход гарантирует надёжность, масштабируемость и устойчивость контейнерной инфраструктуры.Процесс установкиДля развёртывания CTCS вендор предоставляет архив, содержащий helm-чарты и образы системных контейнеров. При необходимости может быть предоставлена учётная запись для выгрузки дистрибутивов из репозиториев вендора напрямую.Сценарии использованияCrosstech Container Security закрывает ключевые задачи обеспечения безопасности контейнерных платформ — от анализа уязвимостей до защиты на уровне среды выполнения. Решение органично интегрируется в процессы DevSecOps и помогает компаниям повысить устойчивость инфраструктуры к современным киберугрозам без потери скорости разработки.Сценарий №1. Сканирование образовCTCS позволяет выполнять сканирование образов контейнеров, хранящихся как в интегрированных реестрах образов, так и локально в защищаемых кластерах. Рисунок 6. Подключённые реестры После интеграции с реестрами образов на вкладке «Образы» – «Реестры» отображается подключённый реестр и информация о хранящихся в нём образах. Реализовано в формате иерархии:Реестры.Название образа и количество его версий (тегов).Название образа и его версии.Карточка конкретного образа.Рисунок 7. Образ и список его версий Рисунок 8. Карточка образа На каждом уровне иерархии есть возможность запуска сканирования по требованию с выбором типа дефектов, которые будут учитываться в процессе сканирования. Дополнительно предоставляется общая информация об образе, данные о его соответствии установленным политикам, сведения о слоях образов с маппингом на обнаруженные дефекты. Рисунок 9. Слои образа На странице интеграций с реестрами в настройках доступно выставление расписания для проведения автоматизированного сканирования. Рисунок 10. Сканирование по расписанию Для работы с образами, обнаруженными локально в защищаемых кластерах, доступна отдельная вкладка «Образы» – «Локальные образы». Рисунок 11. Таблица локальных образов При запуске процесса сканирования доступен выбор ноды, на которой он будет проводиться. Если обнаруженный образ находится в интегрированном реестре, сканирование будет приоритетно выполняться на стороне ядра системы в рамках интеграции с реестром. Рисунок 12. Выбор нода для проведения сканирования Сценарий №2. Политики безопасности образов контейнеровВ рамках Crosstech Container Security реализовано создание политик безопасности для образов контейнеров. После их настройки система автоматически проверяет все известные образы на соответствие заданным критериям. По результатам проверки на карточке каждого образа отображается информация о соответствии или несоответствии политикам безопасности (Рисунок 7). Если образ нарушает несколько политик безопасности одновременно, в карточке отображается, какие именно политики безопасности были нарушены. Рисунок 13. Создание политики безопасности образов Сценарий №3. Контроль запуска контейнеровВ CTCS доступна интеграция с OPA Gatekeeper, обеспечивающая валидацию контейнерных деплоев и реагирование в соответствии с заданными политиками безопасности.При настройке политик безопасности доступен выбор режима реагирования — оповещение либо блокировка — а также определение перечня критериев безопасности, по которым будет осуществляться контроль. Рисунок 14. Таблица политик валидации и контроля запусков Политики безопасности могут создаваться по выделенным критериям (Рисунок 13) или импортироваться в виде кастомных политик (Рисунок 14). Рисунок 15. Создание политики валидации и контроля запусков Рисунок 16. Импорт кастомных политик безопасности Результаты срабатывания политик доступны в интерфейсе системы, что позволяет оперативно анализировать инциденты и корректировать настройки безопасности. Рисунок 17. Срабатывание политик валидации и контроля запусков Сценарий №4. Мониторинг безопасности сред выполненияВ текущей версии реализован мониторинг безопасности сред выполнения на базе Tetragon, что позволяет контролировать эксплуатацию рабочих нагрузок.В CTCS доступна форма для создания или импорта готовых политик безопасности с возможностью выбора области применения. Рисунок 18. Создание политики среды выполнения При срабатывании политик система отображает перечень событий в формате таблицы. Для каждого события можно перейти в режим детального просмотра, где отображается его идентификатор, дата и время создания, короткое описание и содержание в формате json. Рисунок 19. Событие срабатывания политики среды выполнения ВыводыАнализ решения Crosstech Container Security показал, что в версии 3.0.0 продукт предоставляет широкие функциональные возможности для защиты контейнерной инфраструктуры: от обеспечения безопасности образов контейнеров до контроля запуска и реагирования на нелегитимные процессы в средах выполнения в соответствии с политиками безопасности. CTCS также предоставляет инструменты для проведения сканирований защищаемых кластеров на соответствие стандартам конфигурирования, что повышает уровень безопасности контейнерной инфраструктуры.Достоинства:Архитектура. Благодаря однонаправленным соединениям со стороны ядра системы в сторону агентов защиты обеспечивается соответствие требованиям заказчиков, которые используют «Zero Trust»-модель на уровне сегментов инфраструктуры.Широкая площадь покрытия. CTCS обеспечивает контроль запуска контейнеров не только в рамках оркестратора Kubernetes, но и на отдельных хостах контейнеризации за счёт использования standalone-агентов.Гибкие возможности при работе с API. Весь функционал из веб-интерфейса CTCS также доступен для вызова через API, что позволяет специалистам заказчика решать нетривиальные задачи в рамках своей рабочей деятельности и интегрировать продукт в существующие процессы.Удобство при работе со сканированием образов. Иерархический подход обеспечивает гибкость при выборе области сканирования и повышает прозрачность анализа.Недостатки:Отсутствие возможности встраивания в процесс сборки (CI/CD) (планируется к реализации в первом квартале 2026 года).Отсутствие данных по ресурсам Kubernetes (Workloads, RBAC, Custom Resources, Feature Gates): планируется в 4-м квартале 2025 – 1-м квартале 2026).Отсутствие настройки гибкого разграничения прав доступа пользователей в интерфейс системы (реализация запланирована на первый квартал 2026).Отсутствие отчётности по результатам работы с системой (планируется в первом квартале 2026).Реклама, 18+. ООО «Кросстех Солюшнс Групп» ИНН 7722687219ERID: 2VfnxvVGwXf

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?
×