Битые самплы: детектировать или нет? - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Сергей Ильин

Битые самплы: детектировать или нет?

Recommended Posts

Сергей Ильин

Обсуждение результатов теста на обнаружение полиморфных вирусов выявило серьезные разногласия в вопросе правильности детектирования "битых" (не рабочих) вариантов полиморфных вирусов.

Представители компании Доктор Веб считают неправильным детектирование работоспособных самплов, которые по какой-то причине были неудачно заражены. Это принципиальная позиция компании, которая стремится оградить пользователя от опасности, а не вычищать из файлов мусор.

С другой стороны Avira, Лаборатория Касперского, Symantec, Avast и BitDefender, взявшие на Virut'е все большую часть самплов, очевидно считают необходимым детектировать "битые по Доктору" самплы.

Взгляды и доводы диаметрально противоположные. Детектировать или нет?

На лицо конфликт двух подходов, который выливается в то, что результаты любого теста на качество детектирования будут восприняты неоднозначно.

Хочу высказать свою точку зрения. Если какой-либо файл был заражен вирусом, не важно прошло заражение корректно или нет, пользователь должен быть об этом проинформирован. Если же возможно вылечить "битый" файл и вернуть ему первоначальный вид, то это должно быть сделано.

В данном случае, мы как тестовая лаборатория не можем угодить всем, поэтому принимаем позицию большинства.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Представители компании Доктор Веб считают неправильным детектирование неработоспособных самплов, которые по какой-то причине были неудачно заражены.

Правильней будет сказать - "детектирование работоспособных файлов, которые по какой-то причине были неудачно заражены".

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
sww
Представители компании Доктор Веб считают неправильным детектирование неработоспособных самплов, которые по какой-то причине были неудачно заражены. Это принципиальная позиция компании, которая стремится оградить пользователя от опасности, а не вычищать из файлов мусор.

Сэмплы вполне работоспособны, калькуляторы и нотепады запускаются и работают, просто они другие файлы не заражают.

Хочу высказать свою точку зрения. Если какой-либо файл был заражен вирусом, не важно прошло заражение корректно или нет, пользователь должен быть об этом проинформирован. Если же возможно вылечить "битый" файл и вернуть ему первоначальный вид, то это должно быть сделано.

В данном случае, мы как тестовая лаборатория не можем угодить всем, поэтому принимаем позицию большинства.

Очень хочется послушать других вендоров. Где это большинство? Автодятлом наделали или параноидальной эвристикой? Или "проще записать, чем потом объяснять"?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dan
Рекомендую для начала ознакомиться с азами структуры PE-файла и с загрузчиком ОС, а потом уже говорить про логику и оверлей.

Несколько лет назад видел прогу, которая при наличии оверлея в своём файле, выделяла память, зачитывала оверлей в эту память и запускала.

Билдер проги так подключал плагины с видеоэффектами если они были нужны автору.

Не факт конечно, что вирус бы "криво" заразил бы такой файл, но шанс, что с виду чистый файл вдруг запустит виря, есть!

И не волнуйтесь Вы так, со структурой PE-файла я знаком.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
sww
Несколько лет назад видел прогу, которая при наличии оверлея в своём файле, выделяла память, зачитывала оверлей в эту память и запускала.

Билдер проги так подключал плагины с видеоэффектами если они были нужны автору.

Не факт конечно, что вирус бы "криво" заразил бы такой файл, но шанс, что с виду чистый файл вдруг запустит виря, есть!

И не волнуйтесь Вы так, со структурой PE-файла я знаком.

Я, кстати, нисколько не волнуюсь, спокоен как танк. А то, что Вы написали - бред.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Я, кстати, нисколько не волнуюсь, спокоен как танк. А то, что Вы написали - бред.

Можно вопрос ? Вячеслав, вот вы лично - сколько процедур детектирования сложных полиморф\метаморф вирусов написали (и каких конкретно) ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
E.K.
Взгляды и доводы диаметрально противоположные. Детектировать или нет?

IMHO детектить или нет криво зараженные или битые файлы - личное дело каждого АВ вендора. А вот в тестах таких файлов быть не должно.

Кстати, предлагаю составить список... "неоднозначных" файлов:

1. Криво зараженный файл: работоспособен, но вирус никогда не получает управления. (подмножество категории: криво вылеченные файлы).

2. Криво зараженный файл: неработоспособен.

3. Упакованный малвар, порезан посередине или испорчен, код распаковщика отсутствует или сильно испорчен. Файл неработоспособен.

4. Порезанный или испорченный малвар-скрипт.

5. Мусор, который некоторые почтовые черви (вымершие почти) посылали вместо себя в аттаче.

6. Шифрованные скрипты, которые малвары качают с управляющих серверов.

7. Что еще?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
sww
Можно вопрос ? Вячеслав, вот вы лично - сколько процедур детектирования сложных полиморф\метаморф вирусов написали (и каких конкретно) ?

Понятия не имею. Причем тут сабж?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
IMHO детектить или нет криво зараженные или битые файлы - личное дело каждого АВ вендора.

Это особенности движков каждого конкретного вендора. Если кто-то находит вирусный код в файле, даже если этот код управление не получает - так что же им - ноги своему движку отрубать исскуственно ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dr_dizel
...Если кто-то находит вирусный код в файле, даже если этот код управление не получает ...

Тогда встаёт вопрос о возможности этого "кто-то" в восстановлении некорректно зараженного файла, иначе этот детект - пустышка. Следовательно, проверка АВ на детект (с битыми сэмплами) без лечения - некорректна.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
A.
Тогда встаёт вопрос о возможности этого "кто-то" в восстановлении некорректно зараженного файла, иначе этот детект - пустышка. Следовательно, проверка АВ на детект (с битыми сэмплами) без лечения - некорректна.

О чем и речь. Лечение хорошо бы тоже проверить.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Black Angel

Считаю, что такие файлы тоже нужно детектить.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dan
О чем и речь. Лечение хорошо бы тоже проверить.

Тут есть другой нюанс.

А как?

Как проверить лечение?

Скажем антивирус1 из 10000 файлов вылечил 5000.

А антивирус2 - 6000.

Антивирус2 круче?

Неправда, так как надо ещё все файлы проверить на корректность лечения.

А как?

Запускать?

А если это ДЛЛ-ки? Или файлы изначально незапускаемые простым нажатием enter.

Сравнивать с эталонами? Так в 99% случаев точного совпадения не будет. А как оценивать разницу тоже не понятно.

Причём если проверять алгоритмику, то надо заражать и кривые файлы и битые и крайне редкие по структуре.

А это ещё больше осложняет всю процедуру.

Слишком много вопросов.

По моему мнению будет сложнейшая методология и очень сложный тест.

А результаты всё равно все поставят под сомнение ;) .

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dot_sent
А как?

Как проверить лечение?

Скажем антивирус1 из 10000 файлов вылечил 5000.

А антивирус2 - 6000.

Антивирус2 круче?

Неправда, так как надо ещё все файлы проверить на корректность лечения.

А как?

Запускать?

А если это ДЛЛ-ки? Или файлы изначально незапускаемые простым нажатием enter.

Сравнивать с эталонами? Так в 99% случаев точного совпадения не будет. А как оценивать разницу тоже не понятно.

Причём если проверять алгоритмику, то надо заражать и кривые файлы и битые и крайне редкие по структуре.

А это ещё больше осложняет всю процедуру.

Есть, собственно, одна идея. Если сильно глупая - просьба не пинать :)

Допустим, у нас есть некий экзешник А и его зараженный и потом вылеченный вариант А'. Что, если сравнивать их по поведению? Написать робота, который будет последовательно запускать, скажем, А, A' и совместно с каждым из них набор диагностических утилит типа FileMon + RegMon + что-то ещё? Тогда можно один раз снять набор таких отчетов для чистого файла А, потом автоматически получить аналогичные от вылеченных файлов и их сравнить, а по степени сходства судить о корректности лечения...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dan
Есть, собственно, одна идея. Если сильно глупая - просьба не пинать :)

Допустим, у нас есть некий экзешник А и его зараженный и потом вылеченный вариант А'. Что, если сравнивать их по поведению? Написать робота, который будет последовательно запускать, скажем, А, A' и совместно с каждым из них набор диагностических утилит типа FileMon + RegMon + что-то ещё? Тогда можно один раз снять набор таких отчетов для чистого файла А, потом автоматически получить аналогичные от вылеченных файлов и их сравнить, а по степени сходства судить о корректности лечения...

Что делать с .dll, .scr ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
dot_sent
Что делать с .dll, .scr ?

.scr - экзешник, так что с ними все то же самое.

С .dll - у меня лично идей нет. Можно, конечно, запускать приложение, которое загрузит исследуемую библиотеку, но лично я писать парсер для отчетов в таком случае не возьмусь :) Впрочем, идея на полноту и не претендовала...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
alexgr

свои 5 копеек. Вылеченный - не значит идентичный исходному, а просто с восстановленной функциональностью. При чем тут сравнения вовсе? Именно функциональность и есть критерием жизни этих файлов после дезинфекции (западное словечко, но правильное)

Возвращаясь к теории надежности - исправный и работоспособный не есть синонимы. Второй может иметь дефекты существенно не влияющие на функциональность или показатели качества функционирования

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Сергей Ильин
Возвращаясь к теории надежности - исправный и работоспособный не есть синонимы. Второй может иметь дефекты существенно не влияющие на функциональность или показатели качества функционирования

Вот вот, кто и как это будет проверять? На каких критериях основываться при анализе вылеченных файлов?

А если зараженных/вылеченных файлов, например, 1000 или 10000? :)

Кстати, предлагаю составить список... "неоднозначных" файлов:

А как на счет различных версий ОС? Если мы проводим тест на XP, но зараженный сампл на ней не запускается. Исключаем из коллекции? Вопрос весьма спорный ИМХО.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ThreatSense®Vitalik

Невозможно поставить АВ в равные условия, если имеются такие спорные моменты. Потому зловреды в базе должны быть 100% НЕ битые и "зловредные" (в смысле, чтобы не фолсить).

Вирус по определению должен причинать вред. А если нет вреда, то нет и проблемы.

Отредактировал Umnik
даже объяснять не буду

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
ASMax
Сравнивать с эталонами? Так в 99% случаев точного совпадения не будет.

Можно сравнить с эталонными файлами посекционно на предмет совпадения первых MIN(VirtualSize, RawSize) байт. Импорт и ресурсы (если менялись) можно сравнить с эталонами уже не как массивы, а как соответствующие структуры, исключив эти области из общей проверки. Плюс сверить ключевые поля заголовков.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Dr.Golova
Можно сравнить с эталонными файлами посекционно на предмет совпадения первых MIN(VirtualSize, RawSize) байт. Импорт и ресурсы (если менялись) можно сравнить с эталонами уже не как массивы, а как соответствующие структуры, исключив эти области из общей проверки. Плюс сверить ключевые поля заголовков.

И даже при полном совпадении это не означает корректное лечение - у инсталлятора мог повредиться оверлей с данными. Без полной установки понять что он умер невозможно. Часто даже при "ручной" проверке это сложно понять.

А ведь файлы в исталляшке могут быть изначаль повреждены, как например одня из dll корейской локализации в офицальном аппловском iTunes :-)

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?
×