Цифровой иммунитет на максимум: как защитить бизнес от киберугроз

На смену стандартным подходам по борьбе с  все более изощренными атаками на корпоративные сети и IT-инфраструктуру пришла концепция «цифрового иммунитета» — способность компании противостоять угрозам и быстро восстанавливаться после инцидентов. В своей прошлой статье я рассказываю более подробно о том, что из себя представляет этот подход и как оценить уровень цифрового иммунитета в организации. Сейчас речь пойдет о конкретных шагах для того, чтобы создать крепкий иммунитет в организации. 

Оценка уязвимостей и рисков

Первый шаг к созданию цифрового иммунитета — это всесторонняя оценка текущего состояния кибербезопасности компании: Этот процесс состоит из нескольких ключевых этапов:

• Аудит существующих систем безопасности. Необходимо провести тщательную инвентаризацию всех имеющихся систем, инструментов и политик безопасности. Это помогает понять, какие механизмы защиты уже существуют и насколько они эффективны.
• Оценка потенциальных рисков. Этот этап включает определение активов компании, наиболее подверженных угрозам. Например, это могут быть серверы с конфиденциальной информацией, финансовые данные или персональные данные сотрудников и клиентов. Важно выявить, какие риски для этих активов наиболее вероятны (вирусы, атаки через сети, фишинг, социальная инженерия и т.д.).
• Проведение пентестов. Проверки на проникновение или, так называемые пентесты, — это имитация реальных атак на систему для выявления ее уязвимостей. Важно использовать как внешние, так и внутренние пентесты, чтобы учесть как внешние угрозы, так и возможные ошибки внутри компании.
• Мониторинг сети и систем. После проведения аудита важно внедрить систему мониторинга, которая позволит отслеживать любые аномалии или подозрительную активность. Такие решения, как системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS), помогут автоматизировать процесс выявления угроз и снизить риски.

Оценка уязвимостей должна проводиться на регулярной основе, так как угрозы и риски постоянно меняются. Это позволяет своевременно обновлять системы и политики безопасности, повышая общий уровень защиты.

Создание культуры безопасности среди сотрудников

Несмотря на то, что технологии защиты стремительно развиваются, человеческий фактор остается одной из главных причин успешных атак. Согласно данным IBM Cyber Security Intelligence Index Report за 2021 г., 95% всех киберинцидентов связаны с действиями людей. В то же время, около 85% IT-специалистов считают человеческий фактор основной причиной киберинцидентов. 

Даже самая надежная система может быть скомпрометирована, если сотрудники не знают базовых принципов безопасности в сети. Поэтому, бизнесу критически важно выполнять следующие активности.

• Разработка и внедрение политик безопасности. Политики должны регулировать использование корпоративных систем, паролей, доступов и действия при обнаружении угроз. Они должны быть обязательными для всех сотрудников и регулярно обновляться с учетом изменений в угрозах.
• Проведение регулярных тренингов. Один из самых эффективных способов повысить уровень осведомленности сотрудников — регулярные тренинги. Например, можно провести тренинг по распознаванию фишинговых писем. Сотрудников обучают различать подозрительные электронные письма и сообщения, показывают реальные примеры фишинга, объясняют, как действовать в случае получения подозрительного письма. Основное внимание уделяется распознаванию мелких деталей: странные доменные имена, подмена домена, ошибки в тексте, неожиданные вложения.
• Проведение симуляции атак. Этот подход позволяет на практике проверить готовность сотрудников к различным типам атак в сети.
  Вот примеры самых распространенных симуляций:
  1. Фишинговая симуляция. Сотрудникам отправляются фальшивые фишинговые письма, которые имитируют реальные угрозы. Результаты таких тестов показывают, сколько сотрудников попались на уловки злоумышленников, и позволяют выявить, кому необходимо дополнительное обучение.
  2. Симуляция DDoS-атак. В рамках этого теста проверяется готовность компании противостоять распределенным атакам отказа в обслуживании. Тестирование позволяет оценить, насколько быстро IT-отдел может среагировать на рост трафика и защитить критичные ресурсы.
  3. Сценарии с инцидентами. Это более комплексные симуляции, в которых задействуются несколько команд: ИТ-отдел, службы безопасности и даже внешние подрядчики. Это позволяет отработать навыки взаимодействия всех служб при реальной атаке. Например, сценарий может включать взлом корпоративной сети с утечкой данных, где каждой команде необходимо будет сработать слаженно, чтобы минимизировать ущерб.

Построение системы защиты

Технологические решения играют ключевую роль в укреплении цифрового иммунитета. Как я уже писал ранее, для надежной защиты необходимо охватить уровни S3 — S7 модели OSI. В идеале компании нужно построить многоуровневую систему. 

• Антивирусные программы — это ПО, предназначенное для обнаружения, предотвращения и удаления вирусов и других угроз на устройствах. 
• Системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS) — решения, которые отслеживают активность в сети и предотвращают несанкционированные попытки доступа.
• DNS-защита — базовый компонент безопасности сети. DNS-защита предотвращает доступ к вредоносным сайтам и защищает от угроз, связанных с DNS-туннелированием, при этом обеспечивая мониторинг сетевого трафика для выявления подозрительных активностей. Согласно данным, 90% вредоносного ПО используют протокол DNS для атак и утечки информации (Techradar, 2024). Поэтому критически важно пользоваться надежными DNS-резолверами. 
• Многофакторная аутентификация (MFA) — это добавление дополнительного уровня защиты при доступе к критическим системам. Ну а модель Zero Trust, основанная на принципе «не доверяй никому», предусматривает, что каждый запрос на доступ проверяется на подлинность, независимо от того, исходит он от внутреннего или внешнего пользователя. В совокупности с MFA, это позволяет значительно повысить защиту критических ресурсов.
• Брандмауэры нового поколения (NGFW) — это усовершенствованные решения, которые не только фильтруют трафик на уровне портов и протоколов, но и анализируют данные на уровне приложений. NGFW помогают выявлять и блокировать сложные угрозы, что значительно усиливает защиту корпоративных сетей.
• Web Application Firewall (WAF) — это система защиты веб-приложений от атак, таких как SQL-инъекции. WAF контролирует HTTP-запросы и отвечает за фильтрацию вредоносных запросов, предотвращая эксплуатацию уязвимостей веб-приложений. Такие решения релевантны для любого бизнеса, который использует веб-приложения для ведения операционной деятельности, взаимодействия с клиентами или обработки данных.

Интеграция предиктивной аналитики и машинного обучения

Одним из наиболее инновационных способов усиления цифрового иммунитета является использование предиктивной аналитики. В основе —  на анализе огромных объемов данных: данные о предыдущих инцидентах, активности пользователей, событий безопасности, а также модели, которые могут прогнозировать возможные киберугрозы. Системы предиктивной аналитики не просто фиксируют атаки после их совершения. Они стремятся выявить аномальные или подозрительные модели поведения до того, как они приведут к инциденту, благодаря мониторингу: 

• Аномалий в поведении пользователей или устройств. Если пользователь, который обычно работает с определенными файлами и системами, внезапно начинает выполнять нестандартные операции (доступ к конфиденциальным данным, отправка файлов на внешний ресурс), это может быть признаком компрометации учетной записи.
• Резких изменений в сетевом трафике. Системы машинного обучения могут обнаруживать нетипичные всплески активности, которые могут указывать на подготовку атаки или утечку данных.
• Повторяющихся моделей атак. Алгоритмы могут изучать прошлые атаки и выявлять их характеристики, что помогает предсказывать аналогичные угрозы в будущем.

Машинное обучение же активно используется для создания автоматизированных систем обнаружения угроз. В отличие от традиционных решений, где настройка правил и фильтров требует постоянного человеческого вмешательства, системы с ML могут самостоятельно обучаться на основе огромных массивов данных, адаптируясь к новым типам атак. У машинного обучения есть большие преимущества:

• Автоматическое выявление неизвестных угроз. Традиционные системы безопасности часто полагаются на базы данных с известными сигнатурами вирусов и угроз. Однако новые, неизвестные виды атак (нулевого дня) не фиксируются этими системами. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные и выявлять поведение, характерное для кибератак, даже если они не соответствуют известным паттернам.
• Сокращение времени реагирования на инциденты. В условиях, когда количество атак постоянно растет, автоматизация играет ключевую роль. Системы с поддержкой ML могут не только обнаруживать угрозы, но и автоматически запускать сценарии реагирования: блокировка подозрительных действий, уведомление администраторов, изоляция подозрительных устройств от сети и т.д.
• Обработка большого объема данных в реальном времени. Сети компаний генерируют огромные объемы данных, включая логи событий, сетевой трафик, поведенческую активность пользователей. Обработка этих данных вручную или с помощью классических систем затруднительна, и может привести к пропуску важных индикаторов. Машинное обучение способно обрабатывать эти данные в режиме реального времени, находя скрытые угрозы или закономерности, которые невозможно обнаружить традиционными методами.

Планирование и подготовка к инцидентам

Даже при наличии продвинутых систем защиты и использования решений, в основе которых лежат методы машинного обучения, инциденты все равно вероятны. Сетевая безопасность на все 100% — это миф. Поэтому нужно надеяться на лучшее, но готовиться к худшему. Тут важна готовность к быстрому реагированию и минимизации ущерба путем:

• Разработки плана реагирования на инциденты, в котором будет прописано, кто, когда и что должен делать в случае атаки.
• Регулярного проведения учения и тестирования планов восстановления.
• Внедрения резервного копирование данных и стратегии восстановления, чтобы минимизировать последствия в случае успешной атаки. Это в особенности критично для бизнеса, который работает с важными данными, где утрата информации может привести к серьезным репутационным и финансовым последствиям. 

Юридическая защита и соответствие стандартам

Важно, чтобы компании не только внедряли технологические решения, но и следовали правовым требованиям. Например, Закон о персональных данных (152-ФЗ), который регулирует сбор, хранение и обработку персональной информации в России, требует от организаций соблюдения строгих мер защиты данных. Несоответствие таким стандартам может привести к штрафам, судебным разбирательствам и ущербу для репутации компании.

Также в случае сотрудничества с внешними поставщиками, важно, чтобы договоры содержали четкие прописанные «правила игры». В контракты стоит включать разделы, регулирующие обязанности сторон по защите данных и  ответственность за утечки, ну и конечно же, описание процесса уведомления и реагирования на кибератаки. Последний пункт должен не должен противоречить внутреннему плану реагирования. 

Главное, помните, что соблюдение стандартов — это не только предотвращение юридических рисков, но и основа доверия со стороны клиентов и партнеров.

Ключ к устойчивости бизнеса

Несмотря на то, что цифровой иммунитет является системным подходом, его формирование — это не статичный процесс, а постоянное развитие и адаптация к новым угрозам. Бизнес, который инвестирует в укрепление своего цифрового иммунитета, существенно повышает свои шансы в борьбе с вирусами и эпидемиями.