Результаты теста проактивной антивирусной защиты - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Сергей Ильин

Результаты теста проактивной антивирусной защиты

Recommended Posts

Сергей Ильин

Уважаемые коллеги!

Предлагаю вашему вниманию результаты теста проактивной антивирусной защиты, а конкретнее - эвристических компонент антивирусов. Этот тест оказался самым длительным по времени и самым трудозатратным, из тех, что я делал ранее. Почему так, получилось, я уверен, вы поймете ознакомившись с результами теста.

http://www.anti-malware.ru/node/150

Убедительная просьба внимательно ознакомить с методологией тестирования

http://www.anti-malware.ru/node/148

Краткие результаты теста:

Gold Proactive Protection Award

proactive_gold_sm.gif

Avira AntiVir Personal Edition Premium 7.0 (71%)

BitDefender Antivirus 2008 (65%)

Silver Proactive Protection Award

proactive_silver_sm.gif

Eset Nod32 Anti-Virus 3.0 (59%)

Dr.Web 4.44 (57%)

Sophos Anti-Virus 7.0 (56%)

Avast! Professional Edition 4.7 (52%)

VBA32 Antivirus 3.12 (48%)

Kaspersky Anti-Virus 7.0 (45%)

McAfee VirusScan Plus 2008 (43%)

Bronze Proactive Protection Award

proactive_bronze_sm.gif

Symantec Anti-Virus 2008 (38%)

AVG Anti-Virus Professional Edition 7.5 (37%)

F-Secure Anti-Virus 2008 (36%)

Trend Micro Antivirus plus Antispyware 2008 (30%)

Тест провален

Agnitum Outpost Security Suite 2008 (12%)

p1.gif

Абсолютным лидером по эффективности эвристического компонента защиты является Avira AntiVir Personal Edition Premium, чей уровень детектирования неизвестных вредоносных программ оказался очень высоким – 71%.

Также очень эффективной оказалась эвристика в BitDefender Antivirus, который обнаружил 65% неизвестных вредоносных программ. Оба продукта, согласно используемой схеме награждения, получили награду Gold Proactive Protection Award.

***************************************************

Ну и на сладкое в виде бонуса вот такие результаты получились, если обновить базы и прогнать по коллекции свежачка все тестируемые антивирусы

Качество обнаружения новых вирусов, вклад различных компонет

p4.gif

Влияние различных компонент антивирусной защиты на общий уровень обнаружения вредоносных программ

p3.gif

grafik1.gif

В итоге лучшими по обнаружение новых вредоносных программ оказались F-Secure Anti-Virus (98%), Kaspersky Anti-Virus (93%), BitDefender Antivirus (86%) и AVG Anti-Virus (86%).

***************************************************

Жду ваших комментариев :-)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Dmitry Perets

Agnitum OSS не оправдал надежд =)

А в целом ощущения как после теста Клементи: общий уровень проактивного детекта явно увеличился. Либо сэмплы стали стандартнее и проще, либо технологии стали умнее. Радует =)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

ну что сказать..вроде бы по сути тот же ретроспективный тест, что и клементи...а добавлены очень правильные вещи

во-первых, правильно что сделали отступ в две недели между заморозкой антивирусных баз и началом сбора вредоносных программ.

во-вторых, добавка результатов сканирования с уже обновленными базами просто офигительно добавила очков тесту, от разукрашеной картинки я просто писал кипятком. Глядя на диаграмму по общему уровню обнаружения сразу становится понятно, что проактив важен, но тот кто забывает о работе вирлаба над сигнатурным детектом -по общему итогу проигрывает.

кстати эти идеи я видел в презентации Andrew Lee из Есета http://www.slideshare.net/frisksoftware/te...ctions/download, которую он на International Antivirus Testing Workshop прочел. Молодец Сергей Ильин грамотно воплотил в жизнь.

В минус же тесту

- то, что не проверялись фолсы.

- при ретроспективном тесте проверяется качество не чистого эаристика, а проверяется сочетание эвристик+дженерики. Про это я не увидел где сказано. Чистым эвристиком тот же Симантек взял бы еще меньше небось.

-у Клементи сказаны простым языком очень правильные слова для простых пользователей на тему того почему важно ловить вирье проактивно с одной стороны и но с другой стороны, что этот тест показывает эффективность только лишь одного компонента антивируса и по его результатм нельзя судить об общем качестве антивируса. Я думаю многим простым юзерам для лучшего понимания результатов будет не хватать этих слов в вашем тексте. Надеюсь пресрелиз по тесту будет написан чуть менее "продвинутым" языком.

Что касается самих результатов, то я в принципе не удивлен. Разве что то, что Трендмайкро и Agnitum (Вирусбастер) практически ничего не добавили в базы сигнатур за такой длинный период вызвало у меня неприятный осадок по поводу их вирлабов и скорости добавления.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

в отчете, во второй таблице, со статистикой по количеству самплов ошибка, имхо. вместо "Кол-во обнаруженных вирусов" наверное надо "Кол-во НЕ обнаруженных вирусов"...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
Agnitum OSS не оправдал надежд =)

зато получил VB100% :D

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Dexter

Чот меня напрягло.

Сравнение с клименти, наверное...

Или аваст посерединке...

Посмотрю на неделе...

P.S. Радует, что A. со своими гадостями и точностями появился. :)

P.P.S. Иван, с тыща первым постом...(заметил, блин)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Николай Головко

Таблица ложных срабатываний была бы действительно к месту.

В целом тест добротный и интересный. Спасибо за проделанную работу.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
P.P.S. Иван, с тыща первым постом...(заметил, блин)

черт, а я и не просек сразу

пасиба Dexter

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
В минус же тесту

- то, что не проверялись фолсы.

- при ретроспективном тесте проверяется качество не чистого эаристика, а проверяется сочетание эвристик+дженерики. Про это я не увидел где сказано. Чистым эвристиком тот же Симантек взял бы еще меньше небось.

-у Клементи сказаны простым языком очень правильные слова для простых пользователей на тему того почему важно ловить вирье проактивно с одной стороны и но с другой стороны, что этот тест показывает эффективность только лишь одного компонента антивируса и по его результатм нельзя судить об общем качестве антивируса. Я думаю многим простым юзерам для лучшего понимания результатов будет не хватать этих слов в вашем тексте. Надеюсь пресрелиз по тесту будет написан чуть менее "продвинутым" языком.

Проверять ложные срабатывания - это отдельный большой тест и он совсем не простой, как может показаться на первый взгляд. Я писал ранее, что мешать все в кучу не хочу, в начале следующего года сделаем полноценный тест на ложняки, тогда можно будет сопоставить результаты.

По совету коллег здесь не стал заострять внимание на составных частях детекта, так как все понимают под той или иной технологией свое.

Текст для простых пользователей добавляю, это я упустил из виду.

в отчете, во второй таблице, со статистикой по количеству самплов ошибка, имхо. вместо "Кол-во обнаруженных вирусов" наверное надо "Кол-во НЕ обнаруженных вирусов"...

Да, это ошибка, сейчас поправлю.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Valery Ledovskoy

Сергей Ильин, поздравляю с окончанием этой сложной работы.

Тест получился очень качественный.

Результаты вполне можно использовать в работе.

Можно использовать для обучения начинающих пользователей, которые кроме VB ничего не видят. Можно в очередной раз показать, что антивирус - это сложное по устройству ПО, и что можно лишь стремиться объективно ранжировать антивирусные продукты по выбранному для тестирования параметру.

Думаю, этот тест сильно приблизил нас к объективности.

Но, думаю, Вы на этом не остановитесь, поэтому желаю удачи в проведении будущих тестирований.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Валерий, спасибо за поздравления и положительную оценку проделанной работы. На этом тесте была сделана попытка выйти на качественно новый уровень работы, надеюсь это получилось.

Предвкушая вопросы по Trend Micro: после обновления он взял всего +9 самплов к тому, что было найдено ранее, что составило менее 1% от размера общей коллекции.

proactive_trendmicro.jpg

post-4-1197194270.jpg

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dan

При всём моём уважении к вашему труду...

Вы пытаетесь оценить потенциальные возможности различных продуктов или как они реально защищают пользователей?

Если первое - то всё ОК, нарицаний нет.

А если второе, то надо тестировать антивирусы на настройках по умолчанию.

Выкручивание всех эвристик на максимум может привести не только к катастрофичному замедлению работы как антивируса, так и компьютера, но и к появлению огромного числа фолсов.

Именно поэтому антивирусные компании рекомендуют определённые настройки пользователю. И поэтому 99% пользователей придерживаются этим настройкам.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

В первую очередь проверялись потенциальные возможности продуктов, в частности эвристического компонента. Но академическим этот тест назвать нельзя, так как максимальные настройки часто используются при сканировании по требованию, а в настройках антивирусных мониторов чаще всего эвристика или отключена (тот же Касперский или Нод) или стоит на минимуме, фактически не используется.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
alexgr

Сергей - отличная работа. Добротно сработано. Качество тестов раз от разу растет. Поздравляю вас и коллектив - респект!

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dan

Вот и интересно, сколько процентов вирья продетектируют мониторы того же касперского и нода с настройками по умолчанию. А потом сканеры.

У вас же, наверняка, остались образы VmWare. Может дополните тест? Будет очень интересно.

И конечным пользователям показательней.

И вендорам продемонстрировать, насколько эффективны дефолтные настройки.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Black Angel

Согласен с dan. Такая информация будет интересна. Посмотреть результаты по дефолту и с максимальными настройками.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dan

Просто сначала говорите много слов (в основном вполне обоснованных) про то как другие делают синтетические тесты, про то, что надо симулировать работу пользователя. А сами потом проводите тестирование, которое непонятно что и кому показывает.

На самом деле, конечно, тест вы сделали отличный, за что вам низкий поклон ;) . Но его достаточно легко было доделать до теста, который можно было бы принять за стандарт в тестировании антивирусов.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

не могу не согласиться, тем более что:

Advanced Heuristics extend the standard heuristic capabilities of ESET Smart Security and allows detection of a high number of new threats, etc. The advanced heuristics are disabled by default in the real-time components of ESET Smart Security. We recommend that you use Advanced Heuristics carefully when setting preferences for an on-demand scan, as it can slow the scanning time dramatically and occasionally produce a ‘False Positive’. For this reason, Advanced Heuristics are not enabled by default.

Так что было бы интересно поглядеть на уровень эвристики нода32 по умолчанию.

Добавлено спустя 26 минут 57 секунд:

но с другой стороны нельзя сказать что тест ничего не показывает.

он показывает что можно выжать из антивиря при проверке файла по требованию. Что собственно я часто делаю с файлами, которые скачиваю или по получаю по почте из мест не внушающих мне доверия.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
На самом деле, конечно, тест вы сделали отличный, за что вам низкий поклон Wink . Но его достаточно легко было доделать до теста, который можно было бы принять за стандарт в тестировании антивирусов.

Спасибо, за комментарий. Заменять детект, конечно, можно в два захода: со стандартными настройками и с максимальными, это не проблема и увеличит трудозатраты не слишком. В следующий раз обязательно сделаю в два прогона.

Единственным минусом тут может быть, возможно, усложнение результатов в целом, особенно если с разными настройками будут разные лидеры :)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

Сергей а до вас дошли мои сообщения отправленны около 23.00 в личку по поводу тренда?

что-то они у меня висят в исходящих и в отправленные не попадают.

я продублировал на почту (anti-malware.ru)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Сергей а до вас дошли мои сообщения отправленны около 23.00 в личку по поводу тренда?

Дошли, отписался уже по ним. Trend Micro не повезло из-за редкого выхода обновлений. Сегодня они уже берут гораздо больше (около 60%), но к сожалению, условия для все одинаковые.

Возможно и VirusBuster будет через недельки 3-4 будет показывать детект под 80% так ...

P.S. Я уезжаю на пару недель, поэтому не смогу оперативно ответить на все ваши вопросы, обязательно сделаю это по приезду.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
NickXists

Примите поздравления с появлением еще одного теста!

Таким макаром вкупе с остальными тестими (лечение активного заражения/тест самозащиты/... ) может получиться и более-менее полная картина : )

Относительно результатов:

- Учитывая установку в тестах макс. настроек, для Avira, не исключено, сыграл роль детект "Unusual Runtime Compression Tools".

Это можно бы было хотя бы приблизительно оценить при наличии

статистики "упакованности" файлов (~сколько в % и ~чем, в %)

Или при наличии детального описания детектов/логов проверки.

Но это уже из серии "хорошо бы". Понятно, что трудно объять все моменты.

- несколько удивила Panda. Не то, чтобы я являлся ее горячим поклонником, но был о ее паранойе более высокого мнения

- удивил Avast. Был о нем худшего мнения в данном аспекте.

---

По поводу неизбежных очепяток:

...показали удовлетворительный результат и получили награду Bronze Self-Protection Award.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
- Учитывая установку в тестах макс. настроек, для Avira, не исключено, сыграл роль детект "Unusual Runtime Compression Tools".

Это можно бы было хотя бы приблизительно оценить при наличии

Логи есть, можно будет посчитать количество таких детектов.

- несколько удивила Panda. Не то, чтобы я являлся ее горячим поклонником, но был о ее паранойе более высокого мнения

Если смотреть недельные данные, то видно, как уровень детекта Панды резко упал после первой недели и далее также быстро падал.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Mr. Justice

Великолепный тест. Результаты во многом были предсказуемы. Конечно, если бы учитывались фолсы, то и картина была бы иная и рейтинговая таблица - другой. Но это уже другой вопрос. В любом случае благодарю Сергея. Можно использовать как наглядное пособие.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

Лучшими по общему показателю защиты от вредоносных программ оказались F-Secure Anti-Virus (98%), Kaspersky Anti-Virus (93%), Avira AntiVir Personal Edition Premium (93%), BitDefender Antivirus (86%) и AVG Anti-Virus (86%)."

опять опечатка.у каспера 98%, а не 93%

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты

  • Сообщения

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