Retrospective/ProActive Test May 2008 and KIS v8 (proactive test) - Тесты и сравнения - Форумы Anti-Malware.ru Перейти к содержанию
Олег Гудилин

Retrospective/ProActive Test May 2008 and KIS v8 (proactive test)

Recommended Posts

Олег Гудилин

Cегодня, фактически одновременно вышли 2 теста av-comparatives.org:

-Retrospective/ProActive Test http://www.av-comparatives.org/seiten/erge...se/report18.pdf

и

-Kaspersky Internet Security v8 (proactive test) http://www.av-comparatives.org/seiten/ergebnisse/KIS8.pdf

К сожалению Андреас так и не сделал общего теста на проактивную защиту и продолжает в своих стандартных отчетах ограничиваться ретроспективными тестами на эвристику. Поведенческие методы защиты остаются за бортом и судя по его отчету он планирует начать их тестирование только в 2009м году.

В итоге мы получили, то что мы получили - возможности проактивной защиты снова будут оцениваться исключительно по этому тесту эвристиков. Ретроспективные результаты KAV 7.0 прямо скажем не впечетляют и это будет прекрасным поводом для гнобления со стороны конкурентов.

Все что возможно в этой ситуации сделать - протестировать все проактивные механизмы обнаружения наших продуктов в отдельном тесте, но на той же коллекции зловредов, что и вобщем тесте. Семерку тестировать уже бесполезно - дали восьмерку (2009).

Результат таков:

- по эвристику это уже не 21% детекта как у семерки, а 42%.

- модуль контроля приложений автоматически заблокировал 68% зловредов из тестового набора, присвоив им рейтинг опасности 100. К слову сказать у NOD32 его эвристик взял 57%.

- модуль Проактивная защита (PDM), который есть не только восьмерке, но и в версиях 6/7, к сожалению отдельно не тестировался.

P/S Результат Sophosa с максимальными настройками очень интересен - лучший детект, но огромное количество фолсов.

result.png

result2.png

false.png

post-1330-1212326972_thumb.png

post-1330-1212326983_thumb.png

post-1330-1212327444_thumb.png

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Deja_Vu

Как понимаю контроль приложений использовался с заране задаными настройками вендора или перед тестом еще что-то донастраивалось?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
Как понимаю контроль приложений использовался с заране задаными настройками вендора или перед тестом еще что-то донастраивалось?

а какая разница, автоматически блочатся тока недоверенные приложения, а они блочатся хоть в каком режиме киса

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Олег777

Ну что можно сказать: налицо явный прогресс. Всё-таки, результаты 8-ки превосходят 7-ку. Это внушает оптимизм! :rolleyes:

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Kokunov Aleksey
а какая разница, автоматически блочатся тока недоверенные приложения, а они блочатся хоть в каком режиме киса

Несовсем так - автоматически блочатся приложения, получившие 100 баллов при анализе... (ну и конечно же те, которые заложили в базу разработчики).

Анализ производится на базе технологий от АВЗ

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
Несовсем так - автоматически блочатся приложения, получившие 100 баллов при анализе... (ну и конечно же те, которые заложили в базу разработчики).

Анализ производится на базе технологий от АВЗ

ну окей, но сути это не меняет - там написано, что две трети вирья из коллекции блочатся автоматически

при этом базы не обновлены

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik

И добавлено (уже на форуме ЛК), что блочились они не по базе недоверенных, а по честному рейтингу.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Deja_Vu
И добавлено (уже на форуме ЛК), что блочились они не по базе недоверенных, а по честному рейтингу.

Тогда результаты меня впечатлили -))

Отредактировал Umnik
убрал колорирование

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Olegka-2007

Объясните пожалуйста - 2/3 от общего количества вирусов были заблокированы, но для этого их надо было запускать? То есть сканирование по требованию такое число вирусов не обнаружило бы?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
0xFEE1C001
Объясните пожалуйста - 2/3 от общего количества вирусов были заблокированы, но для этого их надо было запускать? То есть сканирование по требованию такое число вирусов не обнаружило бы?

Подумаешь вирус! Зачем его обнаруживать, пусть почтовый сервер пересылает его пользователям. Например пользователям mail.ru, вдруг повезет.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
Объясните пожалуйста - 2/3 от общего количества вирусов были заблокированы, но для этого их надо было запускать? То есть сканирование по требованию такое число вирусов не обнаружило бы?
Подумаешь вирус! Зачем его обнаруживать, пусть почтовый сервер пересылает его пользователям. Например пользователям mail.ru, вдруг повезет.

о вы придумали отмазку:) но она гнилая - придумайте новую

да лежащими на диске было бы обнаружено не 68%, а 42%. но заражения бы вирусами что попали в эту разницу не произошло, т.к. запуститься они смогли бы. а раз они запуститься не смогли бы - то как они простите занимались самораспространением по пользователям mail.ru?

идите думать над аргументами дальше мои юные друзья

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
zanuda
-Kaspersky Internet Security v8 (proactive test) http://www.av-comparatives.org/seiten/ergebnisse/KIS8.pdf

К сожалению, не увидел результатов доп.тестирования по всем пунктам, почему так скромно?

В итоге мы получили, то что мы получили - возможности проактивной защиты снова будут оцениваться исключительно по этому тесту эвристиков.

А давайте разработаем нормальню методику теста проактивной защиты?

И будем использовать ее здесь и пошлем коллегам, ведь нам не жалко?

Вот меня интересует, ловля тараканов а ля pinch, борьба с флешками блохастами, ну конечно эксплойты на броузеры...

Ну черви классические, почтовые...

Сделаем образцы тестов. И будем тестировать всех, так чтобы воспроизводимо было читателем :-)

Ретроспективные результаты KAV 7.0 прямо скажем не впечетляют и это будет прекрасным поводом для гнобления со стороны конкурентов.

Ну что Вы грустите по поводу конкурентов? Может стоит сосредоточить внимание на совершенствовании продукта? Ведь ничего сверхсложного не нужно :-)

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Olegka-2007
да лежащими на диске было бы обнаружено не 68%, а 42%.

Получается это и есть проактивка? Просто я не понимаю разницы между проактивной защитой и ХИПС. Почему в тесте пишут, что 68% заблокировано ХИПС? Получается, что PDM их не заблокировала.

p.s. простите если туплю, но просто очень хочется понять сей механизм

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

если очень упрощенно и без влезания в эти термины хипс не хипс, то в KIS2009 есть по большому счету три компонента проактивной защиты (защиты от вирья, которого нет в сигнатурах)

1.есть эмулятор, ну или как это обозначено в интерфейсе Эвристический анализ, назови его как хочешь - он обнаруживает зловредов и на лету и просто при тупом сканировании диска по требованию

2. есть модуль Проактивной защиты (PDM), который по поведению запущенного приложения может определить его вредоносность и заблокировать его действия. Это работает только на запущенных приложениях и к сканированию диска по требованию никакого отношения не имеет

3.есть Фильтрация активности приложений - также работает только если вредоноса запустить, при запуске приложения специальными эвристикам оценивается индекс опасности, зловред как правило будет иметь высокий индекс опасности и будет в связи с этим отнесен к недовренным приложениям или к приложениям с сильными ограничениями - в результате его вредоносоные попытки чего-то предпринять в системе будут блокироваться

последние 2 метода, али только последний один метод можно обзывать хипсом если сильно охота в термины лезть

таким образом Клементий говорит - 68% вредонсов при запуске было заблокировано HIPS (Aplication control). В интерфейсе в Контроль приложений входит и PDM и Фильтрация активности. Так что: чем там оно заблокировано конкретно я бы не взялся судить по его отчету.

мои предположения:

- 42% зловредов было поймано пунктом 1 (Эвристический анализ) при сканировании по требованию

- 68% было поймано пунктами 2 и 3 при запуске зловредов

одно могу сказать точно - такого сочетания трех компонент проактивной защиты вряд ли вы найдете у кого еще

ну да конечно доки и гуру укажут мне что я все неправильно объяснил, но дорогие мои на простейшем уровне все так и есть

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Olegka-2007
<...> ну да конечно доки и гуру укажут мне что я все неправильно объяснил, но дорогие мои на простейшем уровне все так и есть

ну на то они и гуру:) Большое спасибо за разъяснение. Теперь стало понятно!!!

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
bse

Пожалуйста, найдите ошибки в моих рассуждениях (все термины можно найти на wiki).

Выражения - синонимы: эвристический анализ (ЭА) = проактивная защита (ПЗ).

Состав ЭА = ПЗ:

1. Эмулятор, с исходными данными на сигнатурных отпечатках. Принято называть "эвристикой" (почему?).

2. Поведенческий блокиратор. Принято называть "проактивной защитой" или ее модулем (почему?).

3. ЭА = ПЗ, основанная на анализе степени угрозы от "чистого" кода программы (не реализован никем).

HIPS не имеет никаких "специальных" эвристик. Он использует комбинации имеющихся.

Например, в ЛК предложен следующий алгоритм его реализации в КИС 2009

(http://virusinfo.info/showthread.php?t=23758):

цитата DVi:

"Это выглядит примерно так:

1. KIS детектирует запуск файла и проверяет наличие цифровой подписи,

2. если подписи нет, то проверяет по белому списку

3. если в белом списке нет, то проверяет по антивирусным базам,

4. если там нету, тогда пропускает через эмуляцию и вычисляет рейтинг опасности

5. На основании всех этих проверок заносит в определенную группу.

Белый список - это база доверенных приложений ЛК..."

Иными словами:

пп. 1-2-3 вообще не эвристика.

п. 4 - две части эвристического анализа или проактивной защиты: сигнатурная эвристика - эмуляция (DVi - "эмуляцию") + поведенческий блокиратор (DVi - "вычисляет рейтинг опасности").

Итого, 68% - это максимум всей эвристики в КИС 2009.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван

эвристический анализ (ЭА) НЕ= проактивная защита (ПЗ).

поведенческий блокиратор (модуль Проактивная защита) никакого отношения к вычислению индекса опасности не имеет

при вычислении индекса опасности кроме кроме стандартного эмулятора касперского применяются эвристики AVZ

68% это максимум ПЗ в КИС 2009 - ну наверное да...

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
alexgr
Итого, 68% - это максимум всей эвристики в КИС 2009.

Если даже согласиться с этой цифрой - на достаточно хороша для НЕСИГНАТУРНОГО обнаружения. Очень приличная величина!

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Olegka-2007
Если даже согласиться с этой цифрой - на достаточно хороша для НЕСИГНАТУРНОГО обнаружения. Очень приличная величина!

Но ведь получается, что для этого надо вирус запустить. А это нехорошо. Мне кажется, что касперу надо "усилить" эвристик. Авира при проверку взяла 70 с лишним. В прошлом году у Каспера было 35%, в этом 42%. Может тогда лучше купить ее эвристик, если свой пока в разработке?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
bse

Большое спасибо. Я не комментирую цифру в 68%, как низкую или высокую. Просто у меня создалось впечатление,

Результат таков:

- по эвристику это уже не 21% детекта как у семерки, а 42%.

- модуль контроля приложений автоматически заблокировал 68% зловредов из тестового набора, присвоив им рейтинг опасности 100. К слову сказать у NOD32 его эвристик взял 57%.

- модуль Проактивная защита (PDM), который есть не только восьмерке, но и в версиях 6/7, к сожалению отдельно не тестировался.

что третий пункт этой фразы предполагает еще некий прирост результатов.
при вычислении индекса опасности кроме кроме стандартного эмулятора касперского применяются эвристики AVZ
ИМХО, если AVZ интегрирована в КИС "по обоюдному согласию" и общий продукт имеет название КИС 2009, то их можно уже и не упоминать по отдельности?
Мне кажется, что касперу надо "усилить" эвристик. Авира при проверку взяла 70 с лишним. В прошлом году у Каспера было 35%, в этом 42%. Может тогда лучше купить ее эвристик, если свой пока в разработке?
ИМХО, им (ЛК) и самим это кажется, вернее, они это знают. Да только не получается. Если бы у КИС результат был бы хотя бы как у "изгоя", они (ЛК) не стали бы заморачиваться с хипсами и белыми списками. А так иного выхода нет. Про "купить" - не знаю.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Иван
ИМХО, им (ЛК) и самим это кажется, вернее, они это знают. Да только не получается. Если бы у КИС результат был бы хотя бы как у "изгоя", они (ЛК) не стали бы заморачиваться с хипсами и белыми списками.

хипс это один из трендов развития индустрии, я не согласен с тем что им "заморочились" только лишь из-за того что эмулятор не дотягивает до чьего-то уровня

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
bse

хипс это один из трендов развития индустрии, я не согласен с тем что им "заморочились" только лишь из-за того что эмулятор не дотягивает до чьего-то уровня
т.е. это общий дополнительный перспективный резерв в достижении общего более высокого результата?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Olegka-2007

Я все о своем - Олег Зайцев же разработал AVZ, ведь она содержит очень неплохой анализатор. Так почему ЛК не сделать ОСНОВНОЙ эмулятор на основе технологий AVZ?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
Umnik

Вставлю свое, никому не нужное слово. Защита бывает реактивной и проактивной. Так что эмуль - это не второе название проактивки, а одно его разновидностей.

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на другие сайты
bse

Я тоже - о своем. Следует ли понимать, что эвристика на современном этапе достигла своего вероятностно-прогнозируемого максимума? И иной альтернативы, кроме поведенческих блокираторов, нет?

ЗЫ. Мне более по духу прорыв в эвристике и обновления баз раз в неделю, чем сомнительный хипс и сомнительная гордость ежечасными обновлениями. Мы же говорим о защите, а не о ликвидации последствий в ее дырах?

  • Upvote 5

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?
×