Как работают методы моделирования киберугроз?

Киберпреступность развивается быстрыми темпами

Хакерам становится все выгоднее совершать кибератаки, а их методы и схемы атак становятся все более изощренными и опасными. Ожидается, что к 2025 году потери от киберпреступлений вырастут до 10,5 триллионов долларов США в год. Это огромные деньги, и специалисты по кибербезопасности уже сейчас сталкиваются с высокомотивированными преступниками, обладающими ресурсами и технологиями не менее совершеннымм, чем их собственные.

А если компания все-таки пострадает от утечки данных или взлома, ей будет еще сложнее усовершенствовать свою киберзащиту. Поскольку пострадавшая компания будет сосредоточена на восстановлении после произошедшего, ее специалисты по кибербезопасности будут слишком заняты латанием существующих дыр, чтобы уделять первоочередное внимание противодействию будущим угрозам.

Это означает, что компании, реагирующие на кибератаки, часто ведут проигрышную борьбу, и более активный подход почти наверняка принесет лучшие результаты.

Как работают методы моделирования киберугроз?

Для того чтобы быть на шаг впереди хакеров и преступников и прогнозировать потенциальные риски, эксперты по кибербезопасности все чаще обращаются к моделированию киберугроз. Фактически, этот процесс стал неотъемлемой частью процесса обеспечения кибербезопасности. Сам термин используется для обозначения глобального процесса прогнозирования потенциальных киберуязвимостей и рисков, которые могут угрожать компании в будущем.

Целью моделирования угроз является минимизация ущерба, который кибератаки могут нанести приложению или компьютерной системе. Сам процесс часто начинается в процессе разработки приложения, задолго до того, как будет написана строчка кода.

Основная идея заключается в том, чтобы выявить уязвимости как можно раньше в жизненном цикле разработки программного обеспечения, а затем попросить команду кибербезопасности предложить исчерпывающий список улучшений и предложений по безопасности. После применения этих решений данные и операционные системы компании должны стать более защищенными от кибератак.

Работает ли это? И если да, то как? Давайте подробнее рассмотрим, что собой представляют методы моделирования угроз безопасности.

Как работает моделирование киберугроз?

Сначала эксперты по кибербезопасности создают структурированное представление информационной системы компании. Затем они проводят тесты на безопасность всего приложения или компьютерной системы. Цель – выявить уязвимые места. Далее эксперты по безопасности составляют подробные профили потенциальных кибератакующих. Эти профили включают методы, которые преступники могут использовать для проведения кибератак, и многое другое. Они точно определяют потенциальные угрозы безопасности, чтобы создать каталог потенциальных угроз.

Наконец, разработчики оценивают объем угроз в зависимости от частоты атак и серьезности ущерба.

Конечным продуктом является модель угроз, которая позволяет компаниям принимать обоснованные решения относительно рисков безопасности приложений и сетей. Еще одно потенциальное использование модели угроз – предоставление списка потенциальных улучшений безопасности, которые необходимо реализовать. Это могут быть любые предложения по изменению приложения, концепции, требований или реализации.

Четыре метода моделирования угроз

Процесс моделирования киберугроз является динамичным и продолжается на протяжении всего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Результаты каждого этапа используются на последующих этапах разработки приложений. По мере усложнения программного обеспечения модель угроз растет вместе с ним, раскрывая новые угрозы.

Следующие 4 этапа, или уровня абстракции, представляют собой путь, по которому сегодня идет большинство разработчиков моделей угроз.

1. Моделирование системы и принятие решения о масштабе оценки

Первым шагом является создание модели того, что вы исследуете. Нарисуйте схему все более детальных компонентов системы и способ их взаимодействия. В приложениях это будет сервер приложений, а также конфиденциальные данные. Не забудьте включить конкретные технологии, которые вы используете для разработки частей программного обеспечения, например, Java.

Каждый выбор сопровождается своим набором новых потенциальных угроз. Комплексная диаграмма каждого программного актива должна распространяться на операционную систему программного обеспечения в целом. Системная диаграмма потока управления должна отображать все потенциальные пути выполнения.

Располагая этой информацией, команда экспертов по безопасности может принять решение о масштабах оценки безопасности. Сначала они разбивают компоненты программного обеспечения на выполнимые фрагменты. Затем эти фрагменты распределяются между командами разработчиков для анализа. Последнее, что нужно сделать, это определить глубину анализа оценки угроз для каждой команды.

2. Определение потенциальных угроз и атак

Как только вы получите четкое представление об основных компонентах системы и способах их взаимодействия, вы сможете определить потенциальные угрозы. Команда по кибербезопасности пытается представить себе тип злоумышленника, который может попытаться нанести ущерб приложению. Они стараются представить, как киберпреступник будет проводить кибератаки. Атаки могут быть любыми – от кражи конфиденциальных данных до проведения фишинговой атаки или DoS-атаки (отказ в обслуживании).

Помимо киберпреступников, протоколы безопасности также перехватывают несанкционированный доступ. Качественная система моделирования угроз должна защищать программное обеспечение как от кибератак, так и от непреднамеренных ошибок.

Для обеспечения максимальной безопасности ни внешние, ни внутренние пользователи, ни разработчики, ни даже системные администраторы не должны иметь доступа к определенным данным. Каждый программный актив нуждается в средствах контроля безопасности. Это самый эффективный способ избежать предоставления несанкционированного доступа к конфиденциальным данным.

3. Проведение анализа угроз

После того как вы определили потенциальные уязвимости в вашем программном обеспечении, вы можете протестировать их. Установите связи между угрозами и негативными последствиями. Во время анализа угроз команда безопасности играет роль злоумышленника или внутреннего/внешнего пользователя.

Они следуют по следам предполагаемых агентов угроз, пытаясь добраться до программного актива. Если предполагаемые агенты угроз достигают программного актива – это потенциальная атака. Каждый программный актив нуждается в соответствующих протоколах безопасности, которые злоумышленники не смогут обойти.

Проведение анализа угроз – долгий и трудоемкий процесс, поэтому эксперты по кибербезопасности обычно используют контрольные списки. Контрольный список или шаблон направлен на достижение единообразия при каждом тестировании безопасности. Он помогает разработчикам проверить каждый путь на наличие различных вредоносных угроз, таких как спуфинг, отказ в обслуживании и повышение привилегий.

Такой подход гарантирует, что ни один поток данных не нарушит границы доверия, указанные в контрольном списке. Хотя анализ угроз на основе контрольного списка необходим, он охватывает только основные проблемы. Для более детального рассмотрения большинство моделей угроз включают творческие, нестандартные тесты.

Эти нестандартные тесты пытаются придумать изобретательные способы обхода протоколов безопасности. Они полагаются на мозговой штурм или даже догадки, чтобы предсказать различные источники угроз. Анализ угроз помогает документировать как можно больше угроз безопасности системы.

4. Определение приоритетов потенциальных угроз

После того как все потенциальные угрозы определены и задокументированы, настало время расставить приоритеты. Не каждая угроза с одинаковой вероятностью может привести к серьезному ущербу, например, к утечке данных. Здесь на помощь приходит знание статистики кибератак.

По данным CSO Online, 94% вредоносных программ доставляются по электронной почте, особенно программы-вымогатели. Кроме того, фишинговые атаки и социальная инженерия являются причиной до 80% зарегистрированных инцидентов кибербезопасности. В последние годы также наблюдается устойчивый рост атак на IoT. При определении приоритетов угроз эксперты по кибербезопасности должны оценить вероятность и последствия каждого типа атак.

Эта система расстановки приоритетов опирается на два основных источника для проведения оценки рисков. Один из них включает более общие факты и статистику кибератак. Другой основан на тестировании уязвимостей, характерных для конкретного программного обеспечения. Риск безопасности и серьезность воздействия определяют место угрозы в списке приоритетов.

Моделирование угроз и методы их устранения

Заключительным этапом моделирования киберугроз является определение и предложение контрмер. Эксперты по кибербезопасности используют все собранные данные для снижения рисков безопасности до приемлемого уровня. Широкий спектр методов устранения угроз может помочь смягчить задокументированные угрозы. Эксперты обычно составляют отчет, содержащий практические шаги по защите программного обеспечения.

В зависимости от выявленной угрозы и ее расположения в списке приоритетов, меры по устранению могут включать следующее:

  • Изменения в исходном коде: На этапе целевого тестирования и проверки кода при моделировании угроз многие разработчики делают аннотации к исходному коду. Аннотации и комментарии в исходном коде предлагают контекст безопасности для кода, который они просматривают. Основываясь на комментариях и аннотациях безопасности, программисты могут вносить изменения во время каждого обзора кода.
  • Вносите изменения в конфигурацию: Для обеспечения максимальной безопасности целесообразно установить протокол для изменения конфигурации. Одним из примеров является принуждение пользователей к частому пересмотру и изменению паролей.
  • Вносить изменения в бизнес-процессы: Сюда можно отнести любые изменения в бизнес-процессах, например, введение многоступенчатой аутентификации. Это также может включать запись и изучение ключевых точек данных через определенные промежутки времени. В целом, это включает добавление или изменение каких-либо шагов в бизнес-процессах и процедурах.
  • Обучение сотрудников: Учитывая, насколько эффективными могут быть фишинговые атаки и социальная инженерия, обучение сотрудников является жизненно важным для снижения воздействия кибератак, особенно с учетом того, что многие сотрудники сейчас работают удаленно.

Комментарии редакции

Моделирование угроз помогает компаниям, занимающимся разработкой программного обеспечения и SaaS, экономить время и деньги, обнаруживая проблемы на ранних этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения.

Хорошо построенная модель угроз выявляет максимальное количество недостатков, которые обычный обзор кода мог бы пропустить. Более всего моделирование киберугроз помогает технологическим компаниям создавать протоколы безопасности, адаптированные к потребностям их приложений или компьютерных систем.

Оно выявляет и предотвращает как обычные, так и более креативные, нестандартные кибератаки. Моделирование угроз также снижает риск внутренних угроз за счет распознавания случайных ошибок и казусов авторизации.

Хотя моделирование угроз может помочь укрепить вашу киберзащиту и сделать компанию более устойчивой в случае взломов и кибератак, ни один метод не является действительно надежным. Компании должны предполагать, что их взломают, и готовиться ко всем возможным вариантам.

Именно поэтому целесообразно рассмотреть возможность управления риском киберугроз с помощью полиса киберстрахования. Правильный полис поможет оплатить все расходы, возникающие после кибератаки, включая любые потерянные данные или средства.

Кроме того, полис будет отвечать на иски об ответственности от третьих лиц, которые утверждают, что утечка данных вашей компании нанесла им ущерб. Правильный полис киберстрахования создаст необходимый уровень защиты, если все остальные меры не сработают, и обеспечит процветание вашей компании, несмотря на дорогостоящие киберугрозы.

Также, стоимость полиса киберстрахования, как показывает практика, составляет лишь малую часть того, что компании придется заплатить за восстановление после кибератаки, поскольку стоимость восстановления после каждого события продолжает расти.

Согласно отчету 2020 Cost of a Data Breach Report, утечки данных обходятся компаниям в среднем в 3,86 миллиона долларов США за один инцидент.

Больше статей о киберстраховании на нашем ресурсе:

Оставайтесь с нами и будьте в курсе всех событий с рубрикой #Киберстрахование!

NEO-волонтер D2

Calmins.com ©

Источник: embroker.com

1 Shares:
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
You May Also Like