Корреляция предупреждений IDS и данных о вирусной активности Btcardsu, dumps-shopru

Число атак неуклонно растет, в то время как затраты на борьбу с ними могут оставаться постоянными или уменьшаться. Увеличение штата для обеспечения безопасности компании не является выходом. Как и всегда, существует необходимость добиться большего малыми силами. Системы анализа предупреждений значительно уменьшают количество времени, необходимое для просмотра данных. Большинство ложных срабатываний отсеиваются, а данные предоставляемые аналитику коррелируются с другой информацией и соответствующим образом выставляются приоритеты. Теперь аналитик может корректно оценить приоритеты событий, нуждающихся в дальнейшем исследовании. Изначальная конфигурация хотя и отпугивает своей сложностью, но результат стоит того.
Небеса рушаться, небеса рушаться!  Ладно, ничего
на самом деле не рушится, но не такое ли чувство возникало у нас, когда мы впервые
установили NIDS и включили её? Перед нашими глазами пролетали предупреждения
быстрее чем мы могли увидеть о чем они. Если бы нам повезло, то мы смогли бы
заметить только какого цвета были предупреждения. К сожалению, этот недостаток
присущ большинству продуктов индустрии обнаружения вторжений. Некоторые люди,
установившие  NIDS, зачастую даже не смотрят на то, что система выводит на экран,
и счастливо сообщают проверяющим: «А как же, конечно мы используем систему обнаружения
вторжений. Мы используем <вставьте здесь известное название>».
Индустрия обнаружения вторжений стала более зрелой
за последние годы, и многие поставщики IDS пытаются избавиться от ложных срабатываний.
В то время как разработчики создают все более интеллектуальные NIDS, а аналитики
IDS узнают все больше о работе NIDS и правильно настраивают их, генерируемых
предупреждений становится меньше, и они уже не заваливают аналитика, просматривающего
события. Но до сих пор стоит вопрос: как классифицировать и/или группировать
предупреждения?
При создании сигнатуры, ей назначается уровень важности
по умолчанию, основываясь на опасности эксплойта. Если у вас включены все HTTP
сигнатуры, и вы используете только Apache, должны ли предупреждения о Code Red
восприниматься как высоко опасные? А что если у вас работает магазин на IIS
и все сервера обновлены? Должны ли в таком случае предупреждения о Code Red 
считаться опасными?
Когда впервые появились IDS, все они по большому
счету делали одно и тоже: сравнивали текущий пакет с набором известных эксплойтов.
Потом Dug Song написал fragroute. Это был первый широко известный инструмент
для обхода IDS. Thomas Ptacek и Timothy Newsham годом раньше написали об обходе
защиты IDS, и fragrouter воплотил их идеи в реальность. Теперь любой, имеющий
*NIX систему мог обойти защиту NIDS. Идея была довольно проста, и заключалась
в использовании фрагментированных IP пакетов для разбиения кода эксплойта на
несколько пакетов. Большинство NIDS не выполняли никакой сборки пакетов [1],
поэтому, когда IDS пыталась сравнить сигнатуру с лишь частью атаки, она пропускала
атаку. Лишь несколько поставщиков IDS в то время могли справиться с таким типом
атаки. Все поставщики, чьи системы были неподготовлены к технике обмана fragroute,
в срочном порядке начали работу над обновлением своих систем.
Прошло три года, после того, как Dug выпустил fragroute.
Утилита уже вышла за пределы статьи Ptacek и Newsham. Теперь простой сборки
IP пакетов было недостаточно. NIDS было необходимо анализировать каждый поток
и собирать пакеты на четвертом уровне. На первый взгляд это легко сделать, не
так ли? На самом деле все не так просто. RFC являются только руководящими документами
о том, как должен быть реализован протокол. RFC не написаны на камне, и каждый,
кто пишет протокол, основанный на RFC, может иметь свои небольшие ньюансы в
его реализации. Представьте себе, что NIDS видит TCP пакет, которые по какой-либо
причине был передан повторно. Как он должен быть воспринят? Какой пакет должна
выбрать IDS: старый или новый? При нормальных условиях данные в обоих пакетах
должны быть одинаковыми, но здесь мы имеем дело с обходом защиты NIDS, поэтому
данные в этих пакетах могут быть разными. В связи с этим становится очень важным
правильно собрать пакеты. Но что значит правильно собрать пакеты TCP потока?
Это зависит от реализации TCP/IP. На данный момент есть еще одна проблема с
NIDS. Так как NIDS находится перед защищаемым хостом, она не может знать, как
конечная система будет обрабатывать пакеты. Если система обработает пакеты не
так, то вполне возможно, что она сгенерирует ложную тревогу или, что еще хуже,
пропустит атаку.
Поставщики IDS пытаются найти такие пути, чтобы
их системы были более информированы о системах, которые они защищают, и обрабатывали
пакеты именно так, как они будут обработаны конечной системой. Ручное конфигурирование
в данном случае не является выходом. В поиске новых путей для выяснения информации
об операционных системах защищаемых хостов, несколько поставщиков предложили
пару новых идей.
Системы, специфичные для информационной безопасности
обычно являются точечными системами. Этим я подразумеваю то, что каждая из них
защищает информацию компании, не зная, что есть другие системы и информация,
которую они предоставляют. В то время как большинство поставщиков предлагают
специфичные технологии или продукты  (например IDS, firewall, защиту от вирусов),
взаимодействие между собой у этих продуктов в большинстве случаев отсутствует
[2]. SIMS (Security Information Management Systems) казалось бы являются долгожданным
решением, но они не обеспечивают должного уровня надежности. Системы должны
коррелировать информацию между несколькими продуктами, предоставляя пользователю
информацию, полученную из отдельных систем.
Мы будем использовать две технологии, которые ищут
одну и ту же информацию с различных перспектив: активный поиск уязвимостей и
систему обнаружения вторжений. До недавних пор мы сканировали наши системы при
помощи программ поиска уязвимостей и потом, когда мы просматривали предупреждения
IDS, мы знали достаточно о наших системах, чтобы оценить уровень реальной опасности
конкретных атак. Такой подход работает великолепно, если вы защищаете маленький
магазин, или вы тот парень, который видит результаты работы поиска уязвимостей
и просматривает события IDS, но, к сожалению, большинство групп, обеспечивающих
информационную безопасность, построены иначе. Группа, следящая за событиями
IDS не видит степень угрозы конкретной атаки. Все, что они имеют это уровень
приоритета сигнатуры, назначенный по умолчанию.
Сейчас существует несколько поставщиков [3], продукты
которых могут коррелировать информацию почти в реальном времени. Кроме того,
что информация от систем поиска уязвимостей и  IDS коррелируется, сообщения
сортируются по категориям и представляются в более удобном виде. Раньше консоли
IDS были основаны на доставке каждого сообщения почти в реальном времени. Это
хорошо работало пару лет назад, когда атаки не были такими частыми и черви не
были так распространены. Сейчас червей гораздо больше. Они ищут уязвимые машины
и когда машина найдена, запускается атака и в течении нескольких секунд червь
зажжет ваш консоль таким количеством сообщений, которое вы не сможете расшифровать.
С использованием корреляции событий, выводимые данные менее избыточны и имеют
больше смысла.
Вы спросите: не является ли такая технология урезанной
версией SIMS? Это не совсем так. SIMS основана на корреляции данных большого
количества разных систем (IDS, firewall, маршрутизаторов и т.д.), что занимает
длительное время для выявления атаки из-за большого объема всех журналов. Системы
управления предупреждениями анализируют только  предупреждения IDS, смотрят,
является ли атакуемая машина уязвимой для данной атаки и устанавливают приоритеты
предупреждений на основе результатов корреляции. Ложные срабатывания все равно
останутся, но система управления предупреждениями поможет установить приоритеты
предупреждений таким образом, что ложные срабатывания будут показываться после
остальных.
Нравится нам это или нет, концепция информационной
безопасности заключается в учете рисков, а не в установке максимально возможного
уровня безопасности. Если бы мы были пуристами безопасности, то мы бы оказались
бы в такой же ситуации, как CIA [4]. Наша работа состоит в том, чтобы свести
риски к уровню, приемлемому для компании. Корреляция данных анализа уязвимостей
с данными IDS тем не менее может быть хорошей основой для системы управления
предупреждениями.
Несмотря на то, что поставщики IDS улучшают свои
продукты, все равно имеют место несрабатывания и ложные срабатывания. IDS до
сих пор обнаруживает атаки, которые атаками не являются (ложные срабатывания),
но корреляционные системы сверяют данные об атаке с информацией систем поиска
уязвимостей и определяют уровень опасности конкретной атаки. Все равно остается
необходимость в настройке системы управления, чтобы она учитывала конкретные
нужды пользователя. Системы управления имеют возможность группировать атаки
в соответствии с действиями, необходимыми атакующему для выполнения атаки. Давайте
взглянем на одного из червей, появившегося в последние годы и посмотрим, как
система управления предупреждениями справится с ним, и сравним результаты с
результатами работы обычной консоли IDS.
Первым шагом в работе червя является сканирование
порта, на котором обычно находится уязвимое программное обеспечение. В случае
Code Red и Nimda это 80 порт TCP.
1. Обычная консоль IDS. Количество
выводимых данных будет зависеть от следующих факторов:
2. Консоль управления предупреждениями. Все
предупреждения об атаке, будут представлены в виде одного единственного предупреждения.
Количество IDS, обнаруживающих сканирование или количество сканируемых адресов,
не определяет количество информации, представляемой аналитику. Основная информация
о сканировании сохраняется для дальнейшей корреляции с другими событиями. Система
управления предупреждениями теперь будет ждать предупреждений, имеющих отношение
к машине атакующего, сканируемой машине и сканируемым портам.
Вторым шагом в работе червя, является попытка эксплойта хоста, который он нашел
на первом шаге.
1. Обычная консоль IDS. Количество
выводимых аналитику данных определяется теми же факторами, указанными выше.
Для каждого пакета, содержащего код эксплойта, на консоль будет послано предупреждение.
В случае атаки Nimda, большое количество UNICODE атакующих пытаются обратиться
к каждому хосту, и число событий будет очень большим независимо от количество
IDS, обнаруживших атаку.
2. Система управления предупреждениями. Все
предупреждения об атаке группируются в одно. Единственное что изменяется – это
счетчик атак. Корреляционная система поставит в соответствие сканирование и
саму атаку. Уровень опасности предупреждения может меняться и устанавливается
в зависимости от информации в базе уязвимостей.
Следующий шаг произойдет только в том случае, если червю удалось поразить хотя
бы один из хостов.
1. Обычная консоль IDS. Количество
данных напрямую связано с количеством пораженных хостов. Количество данных может
быть настолько большим, что аналитик потеряет из виду сами атаки среди других
данных.
2. Система управления предупреждениями. Система
установит наивысший приоритет предупреждениям и среагирует на эти предупреждения
так, как она сконфигурирована. Все три события коррелируются между собой. Вместо
того, чтобы показывать все события, аналитику предоставляется минимальный объем
информации. Счетчик событий исключает необходимость каждый раз показывать сами
события. Реальная угроза была обнаружена и данные об этом были представлены
аналитику в доступной форме. Ниже приведены скриншоты двух разных продуктов:
ISS Site Ptotector 2.0 с Fusion 2.0 и Tenable Network Security’s Lightning Console.
На рисунке 1, все схожие атаки организованы в виде
единого события, которое и видит аналитик. Изменяются только такие поля события
как источник, цель и счетчик. Модуль Fusion 2.0 коррелирует информацию NIDS
(RealSecure) с информацией системы обнаружения уязвимостей (Internet Scanner)
и обновляет колонку “Status”. После этого аналитик может исследовать предупреждения,
основываясь на информации об успешности атаки. Событие “HTTP_Code_Red_II” из-за
корреляции было классифицировано как событие с низким приоритетом,  хотя по
умолчанию это событие имеет высокий приоритет.
В следующем примере, на рисунке 2, показано как предупреждения от всех IDS
(Dragon, Snort, ISS, Bro) коррелируются с информацией системы поиска уязвимостей
(Nessus). Любая атака, которая может завершиться успешно, помечается, и аналитик
имеет возможность должным образом среагировать на опасность.
Ниже, на рисунке 3, мы видим, как аналитику представляется информация для анализа.
Эти графики могут использоваться для выяснения была ли атака опасной или нет.
На рисунке 4 показан другой тип диаграммы, показывающей количество опасных
атак.
Значение систем управления предупреждениями нельзя
недооценить, когда речь идет о тысячах предупреждений, поступающих каждый день.
На данный момент коррелируются только журналы IDS и системы поиска уязвимостей,
но в скором будущем будут приниматься во внимание журналы и других программ.
Таким образом системы управления событиями будут делать то, чего нельзя было
добиться используя SIMS. Постепенно продукты по обеспечению информационной безопасности
достигнут того уровня интеграции, какой сейчас имеют системы управления сетями.
Число атак неуклонно растет, в то время как затраты на борьбу
с ними могут оставаться постоянными или уменьшаться. Увеличение штата для обеспечения
безопасности компании не является  выходом. Как и всегда, существует необходимость
добиться большего малыми силами. Системы анализа предупреждений значительно
уменьшают количество времени, необходимое для просмотра данных. Большинство
ложных срабатываний отсеиваются, а данные предоставляемые аналитику коррелируются
с другой информацией и соответствующим образом выставляются приоритеты. Теперь
аналитик может корректно оценить приоритеты событий, нуждающихся в дальнейшем
исследовании. Изначальная конфигурация хотя и отпугивает своей сложностью, но
результат стоит того.
Ссылки
[1] http://archives.neohapsis.com/archives/ids/1999-q4/0189.html
[2] Поставщики вроде CheckPoint предоставляют интеграцию со своими продуктами
при помощи API.
[3] На данный момент автору известны лишь два поставщика, с продуктами, учитывающими
специфичные данные о системе и генерирующие события почти в реальном времени:
Tenable Network Security и ISS.
[4] Report: Too Much Cyber Security at the CIA http://www.securityfocus.com/news/5201
В статье мы расскажем о наиболее интересных стартапах в области кибербезопасности, на которые следует обратить внимание.
Хотите узнать, что происходит нового в сфере кибербезопасности, – обращайте внимание на стартапы, относящиеся к данной области. Стартапы начинаются с инновационной идеи и не ограничиваются стандартными решениями и основным подходом. Зачастую стартапы справляются с проблемами, которые больше никто не может решить.
Обратной стороной стартапов, конечно же, нехватка ресурсов и зрелости. Выбор продукта или платформы стартапа – это риск, требующий особых отношений между заказчиком и поставщиком . Однако, в случае успеха компания может получить конкурентное преимущество или снизить нагрузку на ресурсы безопасности.
Ниже приведены наиболее интересные стартапы (компании, основанные или вышедшие из «скрытого режима» за последние два года).
Компания Abnormal Security, основанная в 2019 году, предлагает облачную платформу безопасности электронной почты, которая использует анализ поведенческих данных для выявления и предотвращения атак на электронную почту. Платформа на базе искусственного интеллекта анализирует поведение пользовательских данных, организационную структуру, отношения и бизнес-процессы, чтобы выявить аномальную активность, которая может указывать на кибератаку. Платформа защиты электронной почты Abnormal может предотвратить компрометацию корпоративной электронной почты, атаки на цепочку поставок , мошенничество со счетами, фишинг учетных данных и компрометацию учетной записи электронной почты. Компания также предоставляет инструменты для автоматизации реагирования на инциденты, а платформа дает облачный API для интеграции с корпоративными платформами, такими как Microsoft Office 365, G Suite и Slack.
Копания Apiiro вышла из «скрытого режима» в 2020 году. Ее платформа devsecops переводит жизненный цикл безопасной разработки «от ручного и периодического подхода «разработчики в последнюю очередь» к автоматическому подходу, основанному на оценке риска, «разработчики в первую очередь», написал в блоге соучредитель и генеральный директор Идан Плотник . Платформа Apiiro работает, соединяя все локальные и облачные системы управления версиями и билетами через API. Платформа также предоставляет настраиваемые предопределенные правила управления кодом. Со временем платформа создает инвентарь, «изучая» все продукты, проекты и репозитории. Эти данные позволяют лучше идентифицировать рискованные изменения кода.
Axis Security Application Access Cloud – облачное решение для доступа к приложениям , построенное на принципе нулевого доверия. Он не полагается на наличие агентов, установленных на пользовательских устройствах. Поэтому организации могут подключать пользователей – локальных и удаленных – на любом устройстве к частным приложениям, не затрагивая сеть или сами приложения. Axis вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
BreachQuest, вышедшая из «скрытого режима» 25 августа 2021 года, предлагает платформу реагирования на инциденты под названием Priori. Платформа обеспечивает большую наглядность за счет постоянного отслеживания вредоносной активности. Компания утверждает, что Priori может предоставить мгновенную информацию об атаке и о том, какие конечные точки скомпрометированы после обнаружения угрозы.
Cloudrise предоставляет услуги управляемой защиты данных и автоматизации безопасности в формате SaaS. Несмотря на свое название, Cloudrise защищает как облачные, так и локальные данные. Компания утверждает, что может интегрировать защиту данных в проекты цифровой трансформации. Cloudrise автоматизирует рабочие процессы с помощью решений для защиты данных и конфиденциальности. Компания Cloudrise была запущена в октябре 2019 года.
Cylentium утверждает, что ее технология кибер-невидимости может «скрыть» корпоративную или домашнюю сеть и любое подключенное к ней устройство от обнаружения злоумышленниками. Компания называет эту концепцию «нулевой идентичностью». Компания продает свою продукцию предприятиям, потребителям и государственному сектору. Cylentium была запущена в 2020 году.
Компания Deduce , основанная в 2019 году, предлагает два продукта для так называемого «интеллектуального анализа личности». Служба оповещений клиентов отправляет клиентам уведомления о потенциальной компрометации учетной записи, а оценка риска идентификации использует агрегированные данные для оценки риска компрометации учетной записи. Компания использует когнитивные алгоритмы для анализа конфиденциальных данных с более чем 150 000 сайтов и приложений для выявления возможного мошенничества. Deduce заявляет, что использование ее продуктов снижает ущерб от захвата аккаунта более чем на 90%.
Автоматизированная платформа безопасности и соответствия Drata ориентирована на готовность к аудиту по таким стандартам, как SOC 2 или ISO 27001. Drata отслеживает и собирает данные о мерах безопасности, чтобы предоставить доказательства их наличия и работы. Платформа также помогает оптимизировать рабочие процессы. Drata была основана в 2020 году.
FYEO – это платформа для мониторинга угроз и управления доступом для потребителей, предприятий и малого и среднего бизнеса. Компания утверждает, что ее решения для управления учетными данными снимают бремя управления цифровой идентификацией. FYEO Domain Intelligence («FYEO DI») предоставляет услуги мониторинга домена, учетных данных и угроз. FYEO Identity будет предоставлять услуги управления паролями и идентификацией, начиная с четвертого квартала 2021 года. FYEO вышла из «скрытого режима» в 2021 году.
Kronos – платформа прогнозирующей аналитики уязвимостей (PVA) от компании Hive Pro , основанная на четырех основных принципах: предотвращение, обнаружение, реагирование и прогнозирование. Hive Pro автоматизирует и координирует устранение уязвимостей с помощью единого представления. Продукт компании Artemis представляет собой платформу и услугу для тестирования на проникновение на основе данных. Компания Hive Pro была основана в 2019 году.
Израильская компания Infinipoint была основана в 2019 году. Свой основной облачный продукт она называет «идентификация устройства как услуга» или DIaaS , который представляет собой решение для идентификации и определения положения устройства. Продукт интегрируется с аутентификацией SSO и действует как единая точка принуждения для всех корпоративных сервисов. DIaaS использует анализ рисков для обеспечения соблюдения политик, предоставляет статус безопасности устройства как утверждается, устраняет уязвимости «одним щелчком».
Компания Kameleon , занимающаяся производством полупроводников, не имеет собственных фабрик и занимает особое место среди поставщиков средств кибербезопасности. Компания разработала «Блок обработки проактивной безопасности» (ProSPU). Он предназначен для защиты систем при загрузке и для использования в центрах обработки данных, управляемых компьютерах, серверах и системах облачных вычислений. Компания Kameleon была основана в 2019 году.
Облачная платформа безопасности данных Open Raven предназначена для обеспечения большей прозрачности облачных ресурсов. Платформа отображает все облачные хранилища данных, включая теневые облачные учетные записи, и идентифицирует данные, которые они хранят. Затем Open Raven в режиме реального времени отслеживает утечки данных и нарушения политик и предупреждает команды о необходимости исправлений. Open Raven также может отслеживать файлы журналов на предмет конфиденциальной информации, которую следует удалить. Компания вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Компания Satori, основанная в 2019 году, называет свой сервис доступа к данным “DataSecOps”. Целью сервиса является отделение элементов управления безопасностью и конфиденциальностью от архитектуры. Сервис отслеживает, классифицирует и контролирует доступ к конфиденциальным данным. Имеется возможность настроить политики на основе таких критериев, как группы, пользователи, типы данных или схема, чтобы предотвратить несанкционированный доступ, замаскировать конфиденциальные данные или запустить рабочий процесс. Сервис предлагает предварительно настроенные политики для общих правил, таких как GDPR , CCPA и HIPAA .
Компания Scope Security недавно вышла из «скрытого режима», будучи основана в 2019 году. Ее продукт Scope OmniSight нацелен на отрасль здравоохранения и обнаруживает атаки на ИТ-инфраструктуру, клинические системы и системы электронных медицинских записей . Компонент анализа угроз может собирать индикаторы угроз из множества внутренних и сторонних источников, представляя данные через единый портал.
Основным продуктом Strata является платформа Maverics Identity Orchestration Platform . Это распределенная мультиоблачная платформа управления идентификацией. Заявленная цель Strata – обеспечить согласованность в распределенных облачных средах для идентификации пользователей для приложений, развернутых в нескольких облаках и локально. Функции включают в себя решение безопасного гибридного доступа для расширения доступа с нулевым доверием к локальным приложениям для облачных пользователей, уровень абстракции идентификации для лучшего управления идентификацией в мультиоблачной среде и каталог коннекторов для интеграции систем идентификации из популярных облачных систем и систем управления идентификацией. Strata была основана в 2019 году.
SynSaber , запущенная 22 июля 2021 года, предлагает решение для мониторинга промышленных активов и сети. Компания обещает обеспечить «постоянное понимание и осведомленность о состоянии, уязвимостях и угрозах во всех точках промышленной экосистемы, включая IIoT, облако и локальную среду». SynSaber была основана бывшими лидерами Dragos и Crowdstrike.
Traceable называет свой основной продукт на основе искусственного интеллекта чем-то средним между брандмауэром веб-приложений и самозащитой приложений во время выполнения. Компания утверждает, что предлагает точное обнаружение и блокирование угроз путем мониторинга активности приложений и непрерывного обучения, чтобы отличать обычную активность от вредоносной. Продукт интегрируется со шлюзами API. Traceable была основана в июле 2020 года.
Компания Wiz, основанная командой облачной безопасности Microsoft, предлагает решение для обеспечения безопасности в нескольких облаках, рассчитанное на масштабную работу. Компания утверждает, что ее продукт может анализировать все уровни облачного стека для выявления векторов атак с высоким риском и обеспечивать понимание, позволяющее лучше расставлять приоритеты. Wiz использует безагентный подход и может сканировать все виртуальные машины и контейнеры. Wiz вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Работает на CMS “1С-Битрикс: Управление сайтом”
Btcardsu dumps-shopru