Сравнительный анализ антивирусного ПО - Страница 2 - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Valery Ledovskoy

Сравнительный анализ антивирусного ПО

Recommended Posts

A.

что-то у вас косяки какие-то

в первом тесте поставили NOD, Финам и Тренду по 6 - хотя у финов резалт 2.5 - у нода и тренда - 1, а у Макафи которому вы поставили 5 - меньше чем у финов (1.5)

теперь мне придется все пересчитывать

Добавлено спустя 1 минуту 33 секунды:

это Валерию было

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Valery Ledovskoy

A., возможно, я где-то и ошибся. Собирался идти спать 2 часа назад, но втянулся в идею альтернативных подсчётов :)

Если не сложно, посчитайте правильно. А я всё же спать, ибо времени на сон не осталось.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

Валерий, я вам уже сказал один раз и повторю еще.

1.Антивирусы должны оцениваться по нескольким параметрам это очевидно. Вы не будете спорить c этим надеюсь?

2.Моя оценка в лоб неправильна - хорошо. Чем больше ее ругают и спорят на ее тему - тем лучше, в споре рано или поздно родится решение. Поэтому чем больше будет обсуждаться идея интегральной оценки - тем лучше.

3. Я в своей плохой интегральной оценке по крайней мере не передергивал результаты тестов, как это делаете Вы :D

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Если не сложно, посчитайте правильно. А я всё же спать, ибо времени на сон не осталось.

сейчас посчитаю. мне методика в принципе нравится.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
Так и у Ивана также. Только никто меня не хотел слушать, пока я Dr.Web на первое место не поставил. Думали, наверное, что это невозможно. Возможно, в математике всё возможно. И синус в военное время до 4 может доходить.

Валерий Вы поставили ДОктора подтасовав результаты теста - убрав его из теста самозащиты где у него 10е место и поставив на первое место в тесте на руткиты

я себе подобного не позволял

далее - я согласен с более чем половиной ваших замечаний, у вас было много ценных идейб например интегрировать не места а результаты в процентах отнормирововав их между нулем и единице и т.д.

Очень хорошо, что републикация всколыхнула новую волну обсуждения, надеюсь в это выйлется во что-то новое и интерсное и кто-то, может быть даже Вы Валерий напишет интерсную статью на эту тему. Было бы здорово.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

нет, я не признаю что был не прав призывая к интегральной оценке

считаю, что интегральная оценка нужна.

Я однако признаю, что методика интегральной оценки должна быть очень сильно проработана и чем больше будет обсуждаться моя дырявая методика - тем больше шансов что интегральная оценка случится.

И надеюсь что эта более совршенная методика интегральности в итоге выльется в некую оценку антивирусов по итогам года здесь на антималваре. Хотя в принципе считаю, что не очень здорово для тинтегральной оценки брать результаты только одного источника. Так что очень хорошо что тема снова всплыла. ТОлько не надо результаты передергивать, надо думать как правильно их интегрировать :D

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

Итак.

Возьмем за основу принципы:

- если продукт не участвовал в тесте, то его общая сумма делится на количество тестов в которых он участвовал.

- если два или более антивирусов показали одинаковые результаты - они получают одинаковую оценку.

- если антивирус участвовал в тесте и показал нулевой результат - он получает оценку 14.

1.PNG - Первый проход (по системе Валерия - без концепт руткитов)

- авира, аваст, vba32, panda, sophos - по данным 4х тестов.

- avg по 3м.

2.PNG - Теперь все тоже самое - но только с учетом ПОЛНОГО теста антируткитов.

Как видите - результаты изменились незначительно и места не изменились.

Добавлено спустя 41 минуту 21 секунду:

напишите кто-нибудь хоть что-то - мне надо другую таблицу отдельным постом запостить

1.png

2.png

post-413-1200526521.png

post-1-1200526521.png

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
vaber

гы)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.

Спасибо vaber :)

--

Возьмем все те же пять тестов с anti-malware.

Возьмем систему принципов -

- если продукт не участвовал в тесте, то его общая сумма делится на количество тестов в которых он участвовал.

- если два или более антивирусов показали одинаковые результаты - они получают одинаковую оценку.

Для решения проблемы с разными баллами за последнее место в одном тесте (оно же 7-ое) и другом (оно же 14е) применим процентную систему.

Всего у нас рассматривается 14 антивирусов.

Тест антируткитов

из 14 участовало 8 - которые распределились в итоге по 7 позициям.

За первое место мы даем 100%, за последнее (7ое) - 0%.

Таким образом процентный шаг для промежуточных мест будет равен 16.66 (100/6).

1 - 100

2 - 83.3

3 - 66.64

4 - 49.98

5 - 33.32

6 - 16.66

7 - 0

Тест проактивной защиты.

Участвовали 14 продуктов, которые распределились по 14 позициям. 100/13.

1 - 100

2 - 92.31

3 - 84.62

4 - 76.92

5 - 69.23

6 - 61.54

7 - 53.85

8 - 46.15

9 - 38.46

10 - 30.77

11 - 23.08

12 - 15.38

13 - 7.69

14 - 0

Тест на лечение активного заражения.

Участвовало 14 продуктов, которые распределились по 10 позициям. 100/9.

1 - 100

2 - 88.89

3 - 77.78

4 - 66.67

5 - 55.56

6 - 44.44

7 - 33.33

8 - 22.22

9 - 11.11

10 - 0

Тест самозащиты.

Участовало 13 продуктов, которые распределились по 10 позициям.

100/9

1 - 100

2 - 88.89

3 - 77.78

4 - 66.67

5 - 55.56

6 - 44.44

7 - 33.33

8 - 22.22

9 - 11.11

10 - 0

Тест на знание упаковщиков

Участвовало 14 продуктов, которые распределились по 6 позициям.

100/5

1 - 100

2 - 80

3 - 60

4 - 40

5 - 20

6 - 0

Видно, что чем больше количество участников теста - тем выше проценты за полученные места - например 92.31 за второе при 14-и участниках или 83.30 при 7-и.

С другой стороны - мы видим что при большом количестве участников (14 на знание пакеров), но и большой идентичности показателей у антивирусов - проценты оказываются ниже (80% за второе место). Это свидетельствует о недостаточной проработанности методики конкретного теста (малом числе самплов) - из-за чего итоговое количество мест - не велико. По идее - такие тесты и должны иметь более низкий вес, чем остальные.

Итак, что же мы имеем в итоге ?

Опять все складываем и делим на количество тестов, в которых участвовал конкретный антивирус.

- авира, аваст, vba32, panda, sophos - по данным 4х тестов.

- avg по 3м.

Данные составлены с разницей тесте руткитов - 3.PNG - полный тест с учетом концептов, 4.PNG - без концептов.

Добавлено спустя 21 минуту 21 секунду:

слабое место сам вижу - в итоге avast оказался выше чем nod, хотя по данным тестов в трех случаях из четырех нод был лучше аваста. с другой стороны аваст не швыряло туда сюда - от 85 до 0 - он шел средненько но уверенно.

3.png

4.png

post-413-1200529577.png

post-1-1200529577.png

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Valery Ledovskoy

A., спасибо, очень интересно. Теперь по крайней мере видно, что от метода подсчёта результатов мало зависит окончательный результат. Т.е. результаты достаточно устойчивы к незначительным изменениям в методике.

Иван, данный набор тестов мне нравится хотя бы потому, что суть практически каждого теста в данном наборе из тестов anti-malware.ru практически не пересекаются. В Вашем же наборе тестов, например, преобладают тесты на детект. Это неправильно. Нужно как-то усреднить тесты на детект и считать их за один тест, наверное. К тому же нельзя каждому тесту давать одинаковый вес, ибо они неравнозначны. Тут и кроется основная проблема. Какой вес дать какому тесту? Один из вендоров считает, что самозащита - это наше всё. Другой считает, что проактивка. Третий, что противодействие активному заражению. Итого, всем угодить невозможно, и результаты снова получаются субъективными.

Например, по тестам на anti-malware.ru преимущество получают продукты, которые лучше противодействуют руткитам, т.к. таких теста по сути 2 из 5. В Вашей же статье, Иван, преимущество получают продукты, у которых хороший общий детект (таких тестов несколько), при этом нет теста по противодействию руткитам (а это плохо).

Что же касается Dr.Web на первом месте. Я всего лишь показал, что результатами можно манипулировать, если делать целенаправленные предположения. Мы это все видим и понимаем, а если бы подобная статья была опубликована где-нибудь в журнале, то средний пользователь вряд ли прознал, что к чему. Я прекрасно понимал, что по результатам тестов antimalware.ru Dr.Web не будет на первом месте при интегрировании "в лоб". Но Вы, Иван, тоже делаете некоторые предположения в своей статье, и я показал, как такими предположениями можно манипулировать.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин

Очень интересно получается, что-то такое нужно будет опуликовать официально на нашем сайте в середине года, когда будут готовы еще другие тесты, которые сейчас нет. Мы к тому времени будем иметь самую широкую линейку проведенных тестов.

Занятно, что учет концептов никак не влияет на конечный результат :-)

Для решения проблемы с разными баллами за последнее место в одном тесте (оно же 7-ое) и другом (оно же 14е) применим процентную систему.

Удачная система, по сути нормирование получилось.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

ну а мне не очень по душе последнее нормирование

во-первых как-то сложно

а во-вторых если уж нормировать, то давайте тогда брать не места в тесте а реально набранные баллы (проценты), так мы учтем что разрыв например между первым и вторым местом может быть очень маленький, а может быть огромный.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Александр Шабанов
ну а мне не очень по душе последнее нормирование

во-первых как-то сложно

а во-вторых если уж нормировать, то давайте тогда брать не места в тесте а реально набранные баллы (проценты), так мы учтем что разрыв например между первым и вторым местом может быть очень маленький, а может быть огромный.

Согласен с Иваном, нормирование по кол-ву участников получается не очень правильным, на мой взгляд, объективней было бы нормировать по лучшему результату, например так:

Тест на лечение активного заражения:

1. Dr. Web - 82 --- 10 баллов

2. Kaspersky 71/82 --- 8.7 баллов

3. Symantec 71/82 --- 8.7 баллов

4. Panda 59/82 --- 7.3 баллов

5. Avast 53/82 --- 6.4 баллов

и т.д.

Так мы можем получить сравнительные оценки относительно абсолютно лучшего результата, и разрывы в набранных баллах будут отражать реальную картину, то есть как раз о чем говорил Иван. Правда тут встаёт вопрос округления, предлагаю до десятых (по математическим правилам).

Так мы получаем универсальную относительную единицу измерения для всех тестов, соответственно лучший будет по максимальному числу баллов за все тесты. :)

P.S. Думаю, это пока что применимо только для набора тестов от одной лаборатории.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Согласен с Иваном, нормирование по кол-ву участников получается не очень правильным, на мой взгляд, объективней было бы нормировать по лучшему результату, например так:

Тест на лечение активного заражения:

1. Dr. Web - 82 --- 10 баллов

2. Kaspersky 71/82 --- 8.7 баллов

3. Symantec 71/82 --- 8.7 баллов

4. Panda 59/82 --- 7.3 баллов

5. Avast 53/82 --- 6.4 баллов

и т.д.

А теперь представьте, что у вас на Авасте все и закончилось. Он показал худший результат - последнее место. И получил 6.4 балла. А в другом тесте 6.4 балла получил кто-нибудь занявший второе-третье место.

Вы считаете это справедливым ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Александр Шабанов
А теперь представьте, что у вас на Авасте все и закончилось. Он показал худший результат - последнее место. И получил 6.4 балла. А в другом тесте 6.4 балла получил кто-нибудь занявший второе-третье место.

Вы считаете это справедливым ?

Да, так как значения данных баллов как раз показывают насколько этот результат плохой.

Мне кажется объективней считать по результату, а не по занятому месту. :rolleyes:

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Да, так как значения данных баллов как раз показывают насколько этот результат плохой.

Мне кажется объективней считать по результату, а не по занятому месту. :rolleyes:

ну попробуйте посчитайте :) там работы на полчаса.

мне почему-то кажется, что результаты совпадут с моими в пределах +-5 процентов.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik

А меня смущает мысля, что если продукт не имеет функционал, то не учитывать это при делении. Т.е. пришел Калинин со своим АВ и занял в чем-то первое место (чисто гипотетитчески). Он станет победителем?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Да, так как значения данных баллов как раз показывают насколько этот результат плохой.

Мне кажется объективней считать по результату, а не по занятому месту. :rolleyes:

И вот еще что ...

Если хотите показать насколько "этот результат плохой" - тогда не ставьте победителю 10 баллов.

10 баллов - это должен быть 100% результат. А не 82%. При 10 за 82% вы всего лишь покажете насколько другие участники теста хуже победителя. Это не интересно - интересно насколько все участники хуже идеального показателя.

Правда, в итоге тогда для кучи тестов никаких коэффициентов и считать не надо - тупо берете проценты из итогов.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
А меня смущает мысля, что если продукт не имеет функционал, то не учитывать это при делении. Т.е. пришел Калинин со своим АВ и занял в чем-то первое место (чисто гипотетитчески). Он станет победителем?

это таки да

но исключительно для антималваре есть рещение

-если продукт в каком-либо тесте не участвовал просто по прихоти автора теста - то его увы придется совсем выкинуть из интегрального рейтинга

-если продукт не участвовал в тесте потому как у автора есть глубокая уверенность, что у него нет функционала нужного - тогда ему 0

но второй пункт конечно субъективный. Я вот не первый раз говорю - надо было в тесте по руткитам проверить все антивири, даже если вабер уверен что они ничего не возьмут. Потому как вот здесь http://www.wilderssecurity.com/showthread....Anti-malware.ru например, как я собственно и предупреждал, глядя на высокий результат авировской утилиты, люди перносят этот результат на авировский антивирус - что неправильно.

Может сделаете эдон к исследованию? По просьбам трудящихся?

И вот еще что ...

Если хотите показать насколько "этот результат плохой" - тогда не ставьте победителю 10 баллов.

10 баллов - это должен быть 100% результат. А не 82%. При 10 за 82% вы всего лишь покажете насколько другие участники теста хуже победителя. Это не интересно - интересно насколько все участники хуже идеального показателя.

Правда, в итоге тогда для кучи тестов никаких коэффициентов и считать не надо - тупо берете проценты из итогов.

разумно

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Ego1st

я непонял, а почему бы не брать проценты? зачем чего-то мудрить?

согласен с последним постом А. 10 балов за идеальный результат должен даваться, а не за то что половину вылечил пусть это и являеться лучшим результатом среди продуктов..

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Александр Шабанов
ну попробуйте посчитайте :) там работы на полчаса.

мне почему-то кажется, что результаты совпадут с моими в пределах +-5 процентов.

Посчитал :rolleyes:, результаты получились несколько иные чем у Вас.

Принимал во внимание, что если продукт не участвует в тесте, то у него 0.

Итоговые результаты с коэффициентами.

Баллы

Kaspersky 4.499656475

Dr.Web 3.840216183

F-Secure 2.970805043

Symantec 2.740718313

BitDefender 2.697752106

Eset 2.361656216

Avira 1.756345903

Avast 1.707499679

McAfee 1.567285212

Panda 1.48460536

Sophos 1.41017917

Trend Micro 1.363029592

AVG 0.998242087

VBA32 0.86685789

ZoneAlarm 0.597938144

Microsoft 0.329896907

Agnitum 0.169014085

Clam 0.12345679

CA 0.12345679

UNA 0

Итоговые результаты отностильно идеального (100%, 5)

Идеал 5

Kaspersky 3.7525

Dr.Web 3.095

F-Secure 2.46

Symantec 2.2925

BitDefender 2.145

Eset 1.905

Avira 1.38

Avast 1.37

McAfee 1.29

Panda 1.26

Sophos 1.12

Trend Micro 1.02

VBA32 0.82

AVG 0.76

ZoneAlarm 0.58

Microsoft 0.32

Agnitum 0.12

Clam 0.1

CA 0.1

UNA 0

В этом результате результате VBA32 обогнал AVG, в остальном все также.

Все расчеты и диаграмма в приложении. Жду Ваших комментариев.

Есть предложение по другим тестам. Необходимо определить участвующие тестовые лаборатории, далее определить уникальность каждного теста и подобные тесты. У уникальных результат брать безусловно, а у подобных предлагаю результаты усреднять например :)

test_integr.JPG

post-3840-1200668903_thumb.jpg

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
vaber
но второй пункт конечно субъективный. Я вот не первый раз говорю - надо было в тесте по руткитам проверить все антивири, даже если вабер уверен что они ничего не возьмут. Потому как вот здесь http://www.wilderssecurity.com/showthread....Anti-malware.ru например, как я собственно и предупреждал, глядя на высокий результат авировской утилиты, люди перносят этот результат на авировский антивирус - что неправильно.

В этот тест брались только самые известные антивирусы и те, у кого заявлен функционал обнаружения руткитов. Что касается всех антивирусов - то смотрите тест активного заражения - там он в некоторой степени пересекается с этим тестом. Первоначально, я вообще не хотел брать в тест с рутиктами антивирусные продукты, но все пришли к решению из взять. ЧТо касается авиры, то там чудо: они начиная с сентября то выложат дистрибутив с интегрированным антируткитом, то уберут. Началось после проблем, когда их антивирус стал систему в BSOD ронять. В тесте в IT-спец какраз попалась мне сборка с антируткитом. Да и замечу по результатам комплекса битдефендера, авиры, ф-секура - результаты АВ продукта с интегрированным антируткитом хуже, чем не посредственно отдельные антируткиты - Ав продукт то коммерческий.

З.Ы. То, что на том форуме утилиту приравнивают к АВ -это уж их проблемы.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
В этот тест брались только самые известные антивирусы и те, у кого заявлен функционал обнаружения руткитов. Что касается всех антивирусов - то смотрите тест активного заражения - там он в некоторой степени пересекается с этим тестом. Первоначально, я вообще не хотел брать в тест с рутиктами антивирусные продукты, но все пришли к решению из взять. ЧТо касается авиры, то там чудо: они начиная с сентября то выложат дистрибутив с интегрированным антируткитом, то уберут. Началось после проблем, когда их антивирус стал систему в BSOD ронять. В тесте в IT-спец какраз попалась мне сборка с антируткитом. Да и замечу по результатам комплекса битдефендера, авиры, ф-секура - результаты АВ продукта с интегрированным антируткитом хуже, чем не посредственно отдельные антируткиты - Ав продукт то коммерческий.

З.Ы. То, что на том форуме утилиту приравнивают к АВ -это уж их проблемы.

vaber, ну как же вам объяснить наконец, что не их это проблемы. Что вы тест делаете не для себя и кучки людей "глубоко в теме", а для пользователей. Несете свет в массы и занимаетесь обучением этих самых масс. И чем доступней понятней и полнее вы раскажете людям о двнной конкретной возможности продуктов - тем будет лучше.

не согласны?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
vaber
vaber, ну как же вам объяснить наконец, что не их это проблемы. Что вы тест делаете не для себя и кучки людей "глубоко в теме", а для пользователей. Несете свет в массы и занимаетесь обучением этих самых масс. И чем доступней понятней и полнее вы раскажете людям о двнной конкретной возможности продуктов - тем будет лучше.

не согласны?

Иван, мне кажется никаких сверхестественных знаний не нужно, чтобы понять, что Avira AntiVir PersonalEdition (Premium) ни есть Avira Rootkit Detection 1.0. Да и в методике указано, какие брадись антивирусы, а какие антируткиты.

По поводу того, что взял не все антивирусы - да, согласен. Нужно было брать все. Думаю, в следующий раз я объединю тест с руткитами и активное заражение - поскольку сами руткиты подходят под выбор программ для активного. Но это не та тема, где это нужно обсуждать.

Сорри за оффтоп.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Valery Ledovskoy
Есть предложение по другим тестам. Необходимо определить участвующие тестовые лаборатории, далее определить уникальность каждного теста и подобные тесты. У уникальных результат брать безусловно, а у подобных предлагаю результаты усреднять например :)

Да-да, выше я именно это и предлагал. Александр, мне Ваши идеи по интегрированию нравятся всё больше :)

Только вот нужно учесть, что тесты могут пересекаться, но не полностью.

Например, тест на противодействие руткитам где-то на 75% совпадает с тестом на активное заражение.

Поэтому я бы сложил результаты этих двух тестов и разделил на 1,75, а не на 2.

Это в качестве примера.

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?
×