Risikovurdering: En omfattende guide til implementering af trusselsmodellering

I nutidens sammenhængende verden, hvor cybertrusler bliver stadig mere sofistikerede og udbredte, har organisationer brug for robuste strategier for at beskytte deres værdifulde aktiver og data. En grundlæggende komponent i ethvert effektivt cybersikkerhedsprogram er risikovurdering, og trusselsmodellering skiller sig ud som en proaktiv og struktureret tilgang til at identificere og mindske potentielle sårbarheder. Denne omfattende guide vil dykke ned i verden af implementering af trusselsmodellering og udforske dens metoder, fordele, værktøjer og praktiske trin for organisationer af alle størrelser, der opererer globalt.

Hvad er trusselsmodellering?

Trusselsmodellering er en systematisk proces til identifikation og evaluering af potentielle trusler og sårbarheder i et system, en applikation eller et netværk. Det involverer analyse af systemets arkitektur, identifikation af potentielle angrebsvektorer og prioritering af risici baseret på deres sandsynlighed og indvirkning. I modsætning til traditionel sikkerhedstest, som fokuserer på at finde eksisterende sårbarheder, sigter trusselsmodellering mod proaktivt at identificere potentielle svagheder, før de kan udnyttes.

Forestil dig arkitekter, der designer en bygning. De overvejer forskellige potentielle problemer (brand, jordskælv osv.) og designer bygningen til at modstå dem. Trusselsmodellering gør det samme for software og systemer.

Hvorfor er trusselsmodellering vigtig?

Trusselsmodellering tilbyder adskillige fordele for organisationer på tværs af alle brancher:

• Proaktiv sikkerhed: Det sætter organisationer i stand til at identificere og adressere sikkerhedsbrister tidligt i udviklingslivscyklussen, hvilket reducerer omkostningerne og indsatsen, der kræves for at rette dem senere.
• Forbedret sikkerhedsposition: Ved at forstå potentielle trusler kan organisationer implementere mere effektive sikkerhedskontroller og forbedre deres overordnede sikkerhedsposition.
• Reduceret angrebsoverflade: Trusselsmodellering hjælper med at identificere og eliminere unødvendige angrebsoverflader, hvilket gør det vanskeligere for angribere at kompromittere systemet.
• Overholdelseskrav: Mange lovgivningsmæssige rammer, såsom GDPR, HIPAA og PCI DSS, kræver, at organisationer udfører risikovurderinger, herunder trusselsmodellering.
• Bedre ressourceallokering: Ved at prioritere risici baseret på deres potentielle indvirkning kan organisationer allokere ressourcer mere effektivt til at adressere de mest kritiske sårbarheder.
• Forbedret kommunikation: Trusselsmodellering letter kommunikation og samarbejde mellem sikkerheds-, udviklings- og driftsteams, hvilket fremmer en kultur med sikkerhedsbevidsthed.
• Omkostningsbesparelser: At identificere sårbarheder tidligt i udviklingslivscyklussen er betydeligt billigere end at adressere dem efter implementering, hvilket reducerer udviklingsomkostningerne og minimerer potentielle økonomiske tab på grund af sikkerhedsbrud.

Almindelige metoder til trusselsmodellering

Adskillige etablerede metoder til trusselsmodellering kan vejlede organisationer gennem processen. Her er nogle af de mest populære:

STRIDE

STRIDE, udviklet af Microsoft, er en meget anvendt metode, der kategoriserer trusler i seks hovedkategorier:

• Spoofing (forfalskning): Udgive sig for at være en anden bruger eller et andet system.
• Tampering (manipulation): Ændre data eller kode uden autorisation.
• Repudiation (benægtelse): Benægte ansvar for en handling.
• Information Disclosure (informationsudveksling): Afsløre fortrolige oplysninger.
• Denial of Service (nægtelse af service): Gøre et system utilgængeligt for legitime brugere.
• Elevation of Privilege (privilegieforøgelse): Opnå uautoriseret adgang til højere privilegier.

Eksempel: Overvej en e-handelswebsted. En Spoofing trussel kunne involvere en angriber, der udgiver sig for at være en kunde for at få adgang til deres konto. En Tampering trussel kunne involvere ændring af prisen på en vare før køb. En Repudiation trussel kunne involvere en kunde, der benægter at have afgivet en ordre efter modtagelse af varerne. En Information Disclosure trussel kunne involvere afsløring af kunders kreditkortoplysninger. En Denial of Service trussel kunne involvere overvældelse af webstedet med trafik for at gøre det utilgængeligt. En Elevation of Privilege trussel kunne involvere en angriber, der opnår administrativ adgang til webstedet.

LINDDUN

LINDDUN er en privatlivsfokuseret trusselsmodelleringsmetode, der tager hensyn til privatlivsrisici relateret til:

• Linkability (Sammenkædning): Forbindelse af datapunkter for at identificere enkeltpersoner.
• Identifiability (Identificerbarhed): Bestemmelse af en persons identitet ud fra data.
• Non-Repudiation (Ikke-benægtelse): Manglende evne til at bevise udførte handlinger.
• Detectability (Detekterbarhed): Overvågning eller sporing af enkeltpersoner uden deres viden.
• Disclosure of Information (Offentliggørelse af information): Uautoriseret frigivelse af følsomme data.
• Unawareness (Uvidenhed): Manglende viden om databehandlingspraksis.
• Non-Compliance (Manglende overholdelse): Overtrædelse af privatlivsregler.

Eksempel: Forestil dig et smart byinitiativ, der indsamler data fra forskellige sensorer. Linkability bliver en bekymring, hvis tilsyneladende anonymiserede datapunkter (f.eks. trafikmønstre, energiforbrug) kan kædes sammen for at identificere specifikke husstande. Identifiability opstår, hvis ansigtsgenkendelsesteknologi bruges til at identificere enkeltpersoner i offentlige rum. Detectability er en risiko, hvis borgere er uvidende om, at deres bevægelser spores via deres mobile enheder. Disclosure of Information kunne forekomme, hvis indsamlede data lækkes eller sælges til tredjeparter uden samtykke.

PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis – Proces for angrebssimulering og trusselsanalyse)

PASTA er en risiko-centreret trusselsmodelleringsmetode, der fokuserer på at forstå angriberens perspektiv og motivationer. Den involverer syv trin:

• Definition af Mål: Definere systemets forretnings- og sikkerhedsmål.
• Definition af Teknisk Omfang: Identificere systemets tekniske komponenter.
• Applikationsnedbrydning: Opdele systemet i dets individuelle komponenter.
• Trusselsanalyse: Identificere potentielle trusler og sårbarheder.
• Sårbarhedsanalyse: Vurdere sandsynligheden og indvirkningen af hver sårbarhed.
• Angrebsmodellering: Simulere potentielle angreb baseret på identificerede sårbarheder.
• Risiko- og Konsekvensanalyse: Evaluere den overordnede risiko og konsekvens af potentielle angreb.

Eksempel: Overvej en bankapplikation. Definition af Mål kunne omfatte beskyttelse af kundernes midler og forebyggelse af svindel. Definition af Teknisk Omfang ville indebære at skitsere alle komponenterne: mobilapp, webserver, databaseserver osv. Applikationsnedbrydning involverer yderligere opdeling af hver komponent: loginproces, pengeoverførselsfunktionalitet osv. Trusselsanalyse identificerer potentielle trusler som phishing-angreb, der retter sig mod loginoplysninger. Sårbarhedsanalyse vurderer sandsynligheden for et vellykket phishing-angreb og det potentielle økonomiske tab. Angrebsmodellering simulerer, hvordan en angriber ville bruge stjålne legitimationsoplysninger til at overføre penge. Risiko- og Konsekvensanalyse evaluerer den overordnede risiko for økonomisk tab og omdømmeskade.

OCTAVE (Operationally Critical Threat, Asset, and Vulnerability Evaluation – Operationelt Kritisk Trussels-, Aktiv- og Sårbarhedsevaluering)

OCTAVE er en risikobaseret strategisk vurderings- og planlægningsteknik for sikkerhed. Den bruges primært af organisationer, der ønsker at definere deres sikkerhedsstrategi. OCTAVE Allegro er en strømlinet version, der fokuserer på mindre organisationer.

OCTAVE fokuserer på organisatorisk risiko, mens OCTAVE Allegro, dens strømlinede version, fokuserer på informationsaktiver. Den er mere metodedrevet end andre, hvilket giver en mere struktureret tilgang.

Trin til implementering af trusselsmodellering

Implementering af trusselsmodellering involverer en række veldefinerede trin:

1. Definer omfanget: Definer tydeligt omfanget af trusselsmodelleringsøvelsen. Dette inkluderer identifikation af systemet, applikationen eller netværket, der skal analyseres, samt de specifikke mål og formål med vurderingen.
2. Indsaml information: Indsaml relevant information om systemet, herunder arkitekturdiagrammer, dataflowdiagrammer, brugerhistorier og sikkerhedskrav. Denne information vil udgøre grundlaget for at identificere potentielle trusler og sårbarheder.
3. Opdel systemet: Opdel systemet i dets individuelle komponenter og identificer interaktionerne mellem dem. Dette vil hjælpe med at identificere potentielle angrebsoverflader og indgangspunkter.
4. Identificer trusler: Brainstorm potentielle trusler og sårbarheder ved hjælp af en struktureret metode som STRIDE, LINDDUN eller PASTA. Overvej både interne og eksterne trusler, samt tilsigtede og utilsigtede trusler.
5. Dokumenter trusler: For hver identificeret trussel skal følgende information dokumenteres:
• Beskrivelse af truslen
• Potentiel indvirkning af truslen
• Sandsynlighed for, at truslen opstår
• Berørte komponenter
• Potentielle afbødende strategier
6. Prioriter trusler: Prioriter trusler baseret på deres potentielle indvirkning og sandsynlighed. Dette vil hjælpe med at fokusere ressourcer på at adressere de mest kritiske sårbarheder. Risikoscoringsmetoder som DREAD (Damage, Reproducibility, Exploitability, Affected users, Discoverability) er nyttige her.
7. Udvikl afbødende strategier: For hver prioriteret trussel skal der udvikles afbødende strategier for at reducere risikoen. Dette kan involvere implementering af nye sikkerhedskontroller, ændring af eksisterende kontroller eller accept af risikoen.
8. Dokumenter afbødende strategier: Dokumenter de afbødende strategier for hver prioriteret trussel. Dette vil give en køreplan for implementering af de nødvendige sikkerhedskontroller.
9. Valider afbødende strategier: Valider effektiviteten af de afbødende strategier gennem test og verifikation. Dette vil sikre, at de implementerede kontroller er effektive til at reducere risikoen.
10. Vedligehold og opdater: Trusselsmodellering er en løbende proces. Gennemgå og opdater regelmæssigt trusselsmodellen for at afspejle ændringer i systemet, trusselslandskabet og organisationens risikovillighed.

Værktøjer til trusselsmodellering

Adskillige værktøjer kan hjælpe med processen for trusselsmodellering:

• Microsoft Threat Modeling Tool: Et gratis værktøj fra Microsoft, der understøtter STRIDE-metoden.
• OWASP Threat Dragon: Et open source-værktøj til trusselsmodellering, der understøtter flere metoder.
• IriusRisk: En kommerciel trusselsmodelleringsplatform, der integreres med udviklingsværktøjer.
• SD Elements: En kommerciel softwareplatform til styring af sikkerhedskrav, der inkluderer trusselsmodelleringsfunktioner.
• ThreatModeler: En kommerciel trusselsmodelleringsplatform, der leverer automatiseret trusselsanalyse og risikoscoring.

Valget af værktøj vil afhænge af organisationens specifikke behov og krav. Overvej faktorer som organisationens størrelse, kompleksiteten af de systemer, der modelleres, og det tilgængelige budget.

Integration af trusselsmodellering i SDLC (Software Development Life Cycle – Softwareudviklingens Livscyklus)

For at maksimere fordelene ved trusselsmodellering er det afgørende at integrere den i softwareudviklingens livscyklus (SDLC). Dette sikrer, at sikkerhedsovervejelser adresseres gennem hele udviklingsprocessen, fra design til implementering.

• Tidlige faser (Design & Planlægning): Udfør trusselsmodellering tidligt i SDLC for at identificere potentielle sikkerhedsbrister i designfasen. Dette er det mest omkostningseffektive tidspunkt at adressere sårbarheder på, da ændringer kan foretages, før der skrives kode.
• Udviklingsfase: Brug trusselsmodellen til at vejlede sikre kodningspraksis og sikre, at udviklere er opmærksomme på potentielle sikkerhedsrisici.
• Testfase: Brug trusselsmodellen til at designe sikkerhedstests, der målretter de identificerede sårbarheder.
• Implementeringsfase: Gennemgå trusselsmodellen for at sikre, at alle nødvendige sikkerhedskontroller er på plads, før systemet implementeres.
• Vedligeholdelsesfase: Gennemgå og opdater regelmæssigt trusselsmodellen for at afspejle ændringer i systemet og trusselslandskabet.

Bedste praksis for trusselsmodellering

For at sikre succes med jeres trusselsmodelleringsindsats skal I overveje følgende bedste praksis:

• Involver interessenter: Involver interessenter fra forskellige teams, herunder sikkerhed, udvikling, drift og forretning, for at sikre en omfattende forståelse af systemet og dets potentielle trusler.
• Brug en struktureret metode: Brug en struktureret trusselsmodelleringsmetode som STRIDE, LINDDUN eller PASTA for at sikre en konsistent og gentagelig proces.
• Dokumenter alt: Dokumenter alle aspekter af trusselsmodelleringsprocessen, herunder omfanget, de identificerede trusler, de udviklede afbødende strategier og valideringsresultaterne.
• Prioriter risici: Prioriter risici baseret på deres potentielle indvirkning og sandsynlighed for at fokusere ressourcer på at adressere de mest kritiske sårbarheder.
• Automatiser hvor muligt: Automatiser så meget af trusselsmodelleringsprocessen som muligt for at forbedre effektiviteten og reducere fejl.
• Træn dit team: Giv dit team træning i trusselsmodelleringsmetoder og -værktøjer for at sikre, at de har de nødvendige færdigheder og viden til at udføre effektive trusselsmodelleringsøvelser.
• Gennemgå og opdater regelmæssigt: Gennemgå og opdater regelmæssigt trusselsmodellen for at afspejle ændringer i systemet, trusselslandskabet og organisationens risikovillighed.
• Fokus på forretningsmål: Hav altid systemets forretningsmål i tankerne, når I udfører trusselsmodellering. Målet er at beskytte de aktiver, der er mest kritiske for organisationens succes.

Udfordringer ved implementering af trusselsmodellering

På trods af dens mange fordele kan implementering af trusselsmodellering medføre visse udfordringer:

• Mangel på ekspertise: Organisationer kan mangle den nødvendige ekspertise til at udføre effektive trusselsmodelleringsøvelser.
• Tidsbegrænsninger: Trusselsmodellering kan være tidskrævende, især for komplekse systemer.
• Værktøjsvalg: Valg af det rette trusselsmodelleringsværktøj kan være en udfordring.
• Integration med SDLC: Integration af trusselsmodellering i SDLC kan være vanskelig, især for organisationer med etablerede udviklingsprocesser.
• Opretholdelse af momentum: Det kan være en udfordring at opretholde momentum og sikre, at trusselsmodellering forbliver en prioritet.

For at overvinde disse udfordringer bør organisationer investere i træning, vælge de rette værktøjer, integrere trusselsmodellering i SDLC og fremme en kultur med sikkerhedsbevidsthed.

Eksempler fra den virkelige verden og casestudier

Her er nogle eksempler på, hvordan trusselsmodellering kan anvendes i forskellige brancher:

• Sundhedssektoren: Trusselsmodellering kan bruges til at beskytte patientdata og forhindre manipulation af medicinsk udstyr. For eksempel kunne et hospital bruge trusselsmodellering til at identificere sårbarheder i dets elektroniske patientjournal (EPJ)-system og udvikle afbødende strategier for at forhindre uautoriseret adgang til patientdata. De kunne også bruge det til at sikre netværksforbundne medicinske apparater som infusionspumper mod potentiel manipulation, der kunne skade patienter.
• Finanssektoren: Trusselsmodellering kan bruges til at forhindre svindel og beskytte finansielle data. For eksempel kunne en bank bruge trusselsmodellering til at identificere sårbarheder i sit netbankingsystem og udvikle afbødende strategier for at forhindre phishing-angreb og kontoovertagelser.
• Produktionsindustrien: Trusselsmodellering kan bruges til at beskytte industrielle kontrolsystemer (ICS) mod cyberangreb. For eksempel kunne en produktionsvirksomhed bruge trusselsmodellering til at identificere sårbarheder i sit ICS-netværk og udvikle afbødende strategier for at forhindre afbrydelser i produktionen.
• Detailhandel: Trusselsmodellering kan bruges til at beskytte kundedata og forhindre svindel med betalingskort. En global e-handelsplatform kunne udnytte trusselsmodellering til at sikre sin betalingsgateway, hvilket sikrer fortroligheden og integriteten af transaktionsdata på tværs af forskellige geografiske regioner og betalingsmetoder.
• Regeringen: Offentlige myndigheder bruger trusselsmodellering til at sikre følsomme data og kritisk infrastruktur. De kan trusselsmodellere systemer, der bruges til nationalt forsvar eller borgerservice.

Dette er blot nogle få eksempler på, hvordan trusselsmodellering kan bruges til at forbedre sikkerheden i forskellige brancher. Ved proaktivt at identificere og mindske potentielle trusler kan organisationer betydeligt reducere deres risiko for cyberangreb og beskytte deres værdifulde aktiver.

Fremtiden for trusselsmodellering

Fremtiden for trusselsmodellering vil sandsynligvis blive formet af flere tendenser:

• Automatisering: Øget automatisering af trusselsmodelleringsprocessen vil gøre det lettere og mere effektivt at udføre trusselsmodelleringsøvelser. AI-drevne trusselsmodelleringsværktøjer er på vej, som automatisk kan identificere potentielle trusler og sårbarheder.
• Integration med DevSecOps: Tættere integration af trusselsmodellering med DevSecOps-praksis vil sikre, at sikkerhed er en kernekomponent i udviklingsprocessen. Dette involverer automatisering af trusselsmodelleringsopgaver og integration af dem i CI/CD-pipelinen.
• Cloud-Native Sikkerhed: Med den stigende anvendelse af cloud-native teknologier bliver trusselsmodellering nødt til at tilpasse sig de unikke udfordringer i cloudmiljøet. Dette omfatter modellering af cloud-specifikke trusler og sårbarheder, såsom fejlkonfigurerede cloudtjenester og usikre API'er.
• Integration af trusselsintelligens: Integration af trusselsintelligensfeeds i trusselsmodelleringsværktøjer vil give realtidsinformation om nye trusler og sårbarheder. Dette vil sætte organisationer i stand til proaktivt at håndtere nye trusler og forbedre deres sikkerhedsposition.
• Fokus på privatliv: Med stigende bekymringer om databeskyttelse bliver trusselsmodellering nødt til at lægge større vægt på privatlivsrisici. Metoder som LINDDUN vil blive stadig vigtigere for at identificere og mindske privatlivssårbarheder.

Konklusion

Trusselsmodellering er en essentiel komponent i ethvert effektivt cybersikkerhedsprogram. Ved proaktivt at identificere og mindske potentielle trusler kan organisationer betydeligt reducere deres risiko for cyberangreb og beskytte deres værdifulde aktiver. Selvom implementering af trusselsmodellering kan være udfordrende, opvejer fordelene langt omkostningerne. Ved at følge de trin, der er skitseret i denne guide, og anvende bedste praksis, kan organisationer af alle størrelser succesfuldt implementere trusselsmodellering og forbedre deres overordnede sikkerhedsposition.

Efterhånden som cybertrusler fortsætter med at udvikle sig og blive mere sofistikerede, vil trusselsmodellering blive endnu mere kritisk for organisationer for at holde sig foran udviklingen. Ved at omfavne trusselsmodellering som en kerne sikkerhedspraksis kan organisationer bygge mere sikre systemer, beskytte deres data og opretholde tilliden hos deres kunder og interessenter.