Ohumodelleerimine: Põhjalik juhend riskianalüüsiks

Tänapäeva ühendatud maailmas on küberturvalisus esmatähtis. Organisatsioonid seisavad silmitsi pidevalt areneva ohumaastikuga, mis muudab ennetavad turvameetmed hädavajalikuks. Ohumodelleerimine on tugeva turvastrateegia kriitiline komponent, mis võimaldab teil tuvastada, mõista ja maandada potentsiaalseid ohte enne, kui neid saab ära kasutada. See põhjalik juhend uurib ohumodelleerimise põhimõtteid, metoodikaid ja parimaid tavasid tõhusaks riskianalüüsiks.

Mis on ohumodelleerimine?

Ohumodelleerimine on struktureeritud protsess süsteemi või rakenduse potentsiaalsete turbeohtude tuvastamiseks ja analüüsimiseks. See hõlmab süsteemi arhitektuuri mõistmist, potentsiaalsete haavatavuste tuvastamist ja ohtude prioritiseerimist nende tõenäosuse ja mõju alusel. Erinevalt reageerivatest turvameetmetest, mis tegelevad ohtudega pärast nende ilmnemist, on ohumodelleerimine ennetav lähenemine, mis aitab organisatsioonidel turvarikkumisi ette näha ja vältida.

Mõelge ohumodelleerimisest kui turvalisuse arhitektuursest planeerimisest. Nii nagu arhitektid tuvastavad hoone projektis potentsiaalseid struktuurilisi nõrkusi, tuvastavad ohumodelleerijad süsteemi disainis potentsiaalseid turvavigu.

Miks on ohumodelleerimine oluline?

Ohumodelleerimine pakub mitmeid olulisi eeliseid:

• Ohtude varajane tuvastamine: Tuvastades ohud arendustsükli varajases staadiumis, saavad organisatsioonid nendega tegeleda enne, kui neist saavad kulukad ja aeganõudvad probleemid.
• Parem turvalisuse tase: Ohumodelleerimine aitab organisatsioonidel ehitada turvalisemaid süsteeme, kaasates turvalisuse kaalutlused disaini- ja arendusprotsessi.
• Vähendatud risk: Mõistes ja maandades potentsiaalseid ohte, saavad organisatsioonid vähendada turvarikkumiste ja andmekao riski.
• Vastavus nõuetele: Ohumodelleerimine aitab organisatsioonidel täita regulatiivseid vastavusnõudeid, nagu GDPR, HIPAA ja PCI DSS.
• Parem ressursside jaotamine: Prioriseerides ohte nende tõenäosuse ja mõju alusel, saavad organisatsioonid turvaressursse tõhusamalt jaotada.

Ohumodelleerimise põhiprintsiibid

Tõhus ohumodelleerimine juhindub mitmest põhiprintsiibist:

• Keskendumine süsteemile: Ohumodelleerimine peaks keskenduma konkreetsele analüüsitavale süsteemile või rakendusele, võttes arvesse selle ainulaadset arhitektuuri, funktsionaalsust ja keskkonda.
• Pahatahtlikkuse eeldamine: Ohumodelleerijad peaksid eeldama, et ründajad üritavad ära kasutada iga haavatavust, mille nad leiavad.
• Mõtlemine nagu ründaja: Potentsiaalsete ohtude tuvastamiseks peavad ohumodelleerijad mõtlema nagu ründajad ja kaaluma erinevaid viise, kuidas nad võiksid süsteemi kompromiteerida.
• Põhjalikkus: Ohumodelleerimine peaks arvesse võtma kõiki potentsiaalseid ohte, sealhulgas nii tehnilisi kui ka mittetehnilisi ohte.
• Ohtude prioritiseerimine: Kõik ohud ei ole võrdsed. Ohumodelleerijad peaksid ohte prioritiseerima nende tõenäosuse ja mõju alusel.
• Iteratiivne protsess: Ohumodelleerimine peaks olema iteratiivne protsess, mida viiakse läbi kogu arendustsükli vältel.

Ohumodelleerimise metoodikad

Saadaval on mitu ohumodelleerimise metoodikat, millest igaühel on oma tugevused ja nõrkused. Mõned kõige populaarsemad metoodikad on järgmised:

STRIDE

STRIDE, mille on välja töötanud Microsoft, on laialt levinud ohumodelleerimise metoodika, mis liigitab ohud kuude kategooriasse:

• Identiteedivargus (Spoofing): Teise kasutaja või olemine esinemine.
• Rikkumine (Tampering): Andmete või koodi volitamata muutmine.
• Eitamine (Repudiation): Tegevuse eest vastutuse eitamine.
• Info avalikustamine (Information Disclosure): Tundliku teabe paljastamine volitamata osapooltele.
• Teenusetõkestus (Denial of Service): Süsteemi kättesaamatuks muutmine seaduslikele kasutajatele.
• Õiguste laiendamine (Elevation of Privilege): Volitamata juurdepääsu saamine süsteemi ressurssidele.

STRIDE aitab tuvastada potentsiaalseid ohte, vaadeldes süstemaatiliselt iga kategooriat süsteemi erinevate komponentide suhtes.

Näide: Vaatleme internetipanga rakendust. Kasutades STRIDE'i, saame tuvastada järgmised ohud:

• Identiteedivargus: Ründaja võib varastada seadusliku kasutaja sisselogimisandmed, et saada volitamata juurdepääs tema kontole.
• Rikkumine: Ründaja võib rikkuda tehinguandmeid, et kanda raha oma kontole.
• Eitamine: Kasutaja võib eitada tehingu sooritamist, mis muudab petturliku tegevuse jälgimise keeruliseks.
• Info avalikustamine: Ründaja võib saada juurdepääsu tundlikele kliendiandmetele, nagu kontonumbrid ja paroolid.
• Teenusetõkestus: Ründaja võib käivitada teenusetõkestusründe, et takistada kasutajatel internetipanga rakendusele juurdepääsu.
• Õiguste laiendamine: Ründaja võib saada kõrgendatud õigused, et pääseda juurde administratiivsetele funktsioonidele ja muuta süsteemi sätteid.

PASTA

PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis) on riskikeskne ohumodelleerimise metoodika, mis keskendub ründaja vaatenurga mõistmisele. See hõlmab seitset etappi:

• Eesmärkide määratlemine: Süsteemi äri- ja turvaeesmärkide määratlemine.
• Tehnilise ulatuse määratlemine: Ohumudeli tehnilise ulatuse määratlemine.
• Rakenduse dekomponeerimine: Rakenduse jaotamine selle komponentideks.
• Ohtude analüüs: Rakendusele potentsiaalsete ohtude tuvastamine.
• Haavatavuste analüüs: Haavatavuste tuvastamine, mida tuvastatud ohud võiksid ära kasutada.
• Rünnakute modelleerimine: Rünnakumudelite loomine, et simuleerida, kuidas ründajad võiksid haavatavusi ära kasutada.
• Riski ja mõju analüüs: Iga potentsiaalse rünnaku riski ja mõju hindamine.

PASTA rõhutab koostööd turvaspetsialistide ja ärihuviliste vahel, et tagada turvameetmete vastavus ärieesmärkidele.

ATT&CK

ATT&CK (Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge) on teadmusbaas vastase taktikate ja tehnikate kohta, mis põhineb reaalsetel vaatlustel. Kuigi see ei ole rangelt võttes ohumodelleerimise metoodika, pakub ATT&CK väärtuslikku teavet ründajate tegutsemisviiside kohta, mida saab kasutada ohumodelleerimise protsessi teavitamiseks.

Mõistes ründajate kasutatavaid taktikaid ja tehnikaid, saavad organisatsioonid potentsiaalseid ohte paremini ennetada ja nende vastu kaitsta.

Näide: Kasutades ATT&CK raamistikku, võib ohumodelleerija tuvastada, et ründajad kasutavad süsteemile esmase juurdepääsu saamiseks tavaliselt andmepüügimeile. Seda teadmist saab seejärel kasutada turvameetmete rakendamiseks andmepüügirünnakute vältimiseks, näiteks töötajate koolitamiseks ja e-posti filtreerimiseks.

Ohumodelleerimise protsess

Ohumodelleerimise protsess hõlmab tavaliselt järgmisi samme:

1. Ulatuse määratlemine: Määratlege selgelt ohumudeli ulatus, sealhulgas analüüsitav süsteem või rakendus, selle piirid ja sõltuvused.
2. Süsteemi mõistmine: Saavutage põhjalik arusaam süsteemi arhitektuurist, funktsionaalsusest ja keskkonnast. See võib hõlmata dokumentatsiooni ülevaatamist, sidusrühmade intervjueerimist ja tehniliste hindamiste läbiviimist.
3. Varade tuvastamine: Tuvastage kriitilised varad, mida tuleb kaitsta, näiteks andmed, rakendused ja infrastruktuur.
4. Süsteemi dekomponeerimine: Jaotage süsteem selle komponentideks, nagu protsessid, andmevood ja liidesed.
5. Ohtude tuvastamine: Tuvastage süsteemile potentsiaalsed ohud, arvestades nii tehnilisi kui ka mittetehnilisi ohte. Kasutage ohtude tuvastamise juhendamiseks metoodikaid nagu STRIDE, PASTA või ATT&CK.
6. Ohtude analüüsimine: Analüüsige iga tuvastatud ohtu, et mõista selle tõenäosust ja mõju. Kaaluge ründaja motivatsiooni, võimekust ja potentsiaalseid ründevektoreid.
7. Ohtude prioritiseerimine: Prioriseerige ohud nende tõenäosuse ja mõju alusel. Keskenduge esmalt kõige kõrgema prioriteediga ohtude käsitlemisele.
8. Ohtude dokumenteerimine: Dokumenteerige kõik tuvastatud ohud koos nende analüüsi ja prioritiseerimisega. See dokumentatsioon on väärtuslik ressurss turvaspetsialistidele ja arendajatele.
9. Maandamismeetmete väljatöötamine: Töötage välja maandamismeetmed iga tuvastatud ohu jaoks. Need meetmed võivad hõlmata tehniliste kontrollimehhanismide rakendamist, nagu tulemüürid ja sissetungituvastussüsteemid, või mittetehniliste kontrollimehhanismide rakendamist, nagu poliitikad ja protseduurid.
10. Maandamismeetmete valideerimine: Valideerige maandamismeetmete tõhusust, et tagada nende piisav vastavus tuvastatud ohtudele. See võib hõlmata läbistustestimise või haavatavuse hindamiste läbiviimist.
11. Itereerimine ja uuendamine: Ohumodelleerimine on iteratiivne protsess. Süsteemi arenedes on oluline ohumudel uuesti üle vaadata ja seda ajakohastada, et kajastada mis tahes muudatusi.

Ohumodelleerimise tööriistad

Ohumodelleerimise protsessi toetamiseks on saadaval mitmeid tööriistu, alates lihtsatest diagrammitööriistadest kuni keerukamate ohumodelleerimise platvormideni. Mõned populaarsed tööriistad on järgmised:

• Microsoft Threat Modeling Tool: Microsofti tasuta tööriist, mis aitab kasutajatel tuvastada ja analüüsida potentsiaalseid ohte.
• OWASP Threat Dragon: Avatud lähtekoodiga ohumodelleerimise tööriist, mis toetab mitmeid metoodikaid, sealhulgas STRIDE ja PASTA.
• IriusRisk: Kommertslik ohumodelleerimisplatvorm, mis pakub terviklikku funktsioonide komplekti turvariskide haldamiseks ja maandamiseks.
• ThreatModeler: Teine kommertsplatvorm, mis keskendub automatiseerimisele ja integreerimisele SDLC-ga.

Tööriista valik sõltub organisatsiooni konkreetsetest vajadustest ja analüüsitava süsteemi keerukusest.

Praktilised näited ohumodelleerimisest erinevates kontekstides

Järgmised näited illustreerivad, kuidas ohumodelleerimist saab rakendada erinevates kontekstides:

Näide 1: Pilveinfrastruktuur

Stsenaarium: Ettevõte migreerib oma infrastruktuuri pilveteenuse pakkujale.

Ohumodelleerimise sammud:

1. Ulatuse määratlemine: Ohumudeli ulatus hõlmab kõiki pilveressursse, nagu virtuaalmasinad, salvestusruum ja võrgukomponendid.
2. Süsteemi mõistmine: Mõistke pilveteenuse pakkuja turvamudelit, sealhulgas selle jagatud vastutuse mudelit ja saadaolevaid turvateenuseid.
3. Varade tuvastamine: Tuvastage kriitilised varad, mida pilve migreeritakse, näiteks tundlikud andmed ja rakendused.
4. Süsteemi dekomponeerimine: Jaotage pilveinfrastruktuur selle komponentideks, nagu virtuaalvõrgud, turvagrupid ja juurdepääsukontrolli loendid.
5. Ohtude tuvastamine: Tuvastage potentsiaalsed ohud, nagu volitamata juurdepääs pilveressurssidele, andmelekked ja teenusetõkestusründed.
6. Ohtude analüüsimine: Analüüsige iga ohu tõenäosust ja mõju, arvestades selliseid tegureid nagu pilveteenuse pakkuja turvakontrollid ja pilves talletatavate andmete tundlikkus.
7. Ohtude prioritiseerimine: Prioriseerige ohud nende tõenäosuse ja mõju alusel.
8. Maandamismeetmete väljatöötamine: Töötage välja maandamismeetmed, nagu tugevate juurdepääsukontrollide rakendamine, tundlike andmete krüpteerimine ja turvahoiatuste konfigureerimine.

Näide 2: Mobiilirakendus

Stsenaarium: Ettevõte arendab mobiilirakendust, mis salvestab tundlikke kasutajaandmeid.

Ohumodelleerimise sammud:

1. Ulatuse määratlemine: Ohumudeli ulatus hõlmab mobiilirakendust, selle taustaservereid ja seadmesse salvestatud andmeid.
2. Süsteemi mõistmine: Mõistke mobiilse operatsioonisüsteemi turvaelemente ja mobiiliplatvormi potentsiaalseid haavatavusi.
3. Varade tuvastamine: Tuvastage mobiilseadmesse salvestatud kriitilised varad, nagu kasutajatunnused, isikuandmed ja finantsandmed.
4. Süsteemi dekomponeerimine: Jaotage mobiilirakendus selle komponentideks, nagu kasutajaliides, andmesalvestus ja võrgusuhtlus.
5. Ohtude tuvastamine: Tuvastage potentsiaalsed ohud, nagu volitamata juurdepääs mobiilseadmele, andmevargus ja pahavara nakkused.
6. Ohtude analüüsimine: Analüüsige iga ohu tõenäosust ja mõju, arvestades selliseid tegureid nagu mobiilse operatsioonisüsteemi turvalisus ja kasutaja turvatavad.
7. Ohtude prioritiseerimine: Prioriseerige ohud nende tõenäosuse ja mõju alusel.
8. Maandamismeetmete väljatöötamine: Töötage välja maandamismeetmed, nagu tugeva autentimise rakendamine, tundlike andmete krüpteerimine ja turvaliste kodeerimistavade kasutamine.

Näide 3: Asjade interneti (IoT) seade

Stsenaarium: Ettevõte arendab asjade interneti (IoT) seadet, mis kogub ja edastab anduriandmeid.

Ohumodelleerimise sammud:

1. Ulatuse määratlemine: Ohumudeli ulatus hõlmab IoT seadet, selle sidekanaleid ja anduriandmeid töötlevaid taustaservereid.
2. Süsteemi mõistmine: Mõistke IoT seadme riist- ja tarkvarakomponentide turvavõimalusi ning sideks kasutatavaid turvaprotokolle.
3. Varade tuvastamine: Tuvastage IoT seadme poolt kogutavad ja edastatavad kriitilised varad, nagu anduriandmed, seadme mandaadid ja konfiguratsiooniteave.
4. Süsteemi dekomponeerimine: Jaotage IoT süsteem selle komponentideks, nagu andur, mikrokontroller, sidemoodul ja taustaserver.
5. Ohtude tuvastamine: Tuvastage potentsiaalsed ohud, nagu volitamata juurdepääs IoT seadmele, andmete pealtkuulamine ja anduriandmete manipuleerimine.
6. Ohtude analüüsimine: Analüüsige iga ohu tõenäosust ja mõju, arvestades selliseid tegureid nagu IoT seadme püsivara turvalisus ja sideprotokollide tugevus.
7. Ohtude prioritiseerimine: Prioriseerige ohud nende tõenäosuse ja mõju alusel.
8. Maandamismeetmete väljatöötamine: Töötage välja maandamismeetmed, nagu tugeva autentimise rakendamine, anduriandmete krüpteerimine ja turvaliste käivitusmehhanismide kasutamine.

Ohumodelleerimise parimad tavad

Ohumodelleerimise tõhususe maksimeerimiseks kaaluge järgmisi parimaid tavasid:

• Kaasake sidusrühmad: Kaasake sidusrühmad organisatsiooni erinevatest valdkondadest, nagu turvalisus, arendus, operatsioonid ja äri.
• Kasutage struktureeritud lähenemist: Kasutage struktureeritud ohumodelleerimise metoodikat, nagu STRIDE või PASTA, et tagada kõigi potentsiaalsete ohtude arvessevõtmine.
• Keskenduge kõige kriitilisematele varadele: Prioriseerige ohumodelleerimise jõupingutusi kõige kriitilisematele varadele, mida tuleb kaitsta.
• Automatiseerige kus võimalik: Kasutage ohumodelleerimise tööriistu korduvate ülesannete automatiseerimiseks ja tõhususe parandamiseks.
• Dokumenteerige kõik: Dokumenteerige kõik ohumodelleerimisprotsessi aspektid, sealhulgas tuvastatud ohud, nende analüüs ja maandamisstrateegiad.
• Vaadake regulaarselt üle ja uuendage: Vaadake regulaarselt üle ja uuendage ohumudelit, et kajastada muudatusi süsteemis ja ohumaastikul.
• Integreerige SDLC-ga: Integreerige ohumodelleerimine tarkvaraarenduse elutsüklisse (SDLC), et tagada turvalisuse arvestamine kogu arendusprotsessi vältel.
• Koolitus ja teadlikkus: Pakkuge arendajatele ja teistele sidusrühmadele koolitust ja teadlikkust ohumodelleerimise põhimõtetest ja parimatest tavadest.

Ohumodelleerimise tulevik

Ohumodelleerimine on arenev valdkond, kus pidevalt tekib uusi metoodikaid ja tööriistu. Kuna süsteemid muutuvad keerukamaks ja ohumaastik areneb edasi, muutub ohumodelleerimine organisatsioonide jaoks oma varade kaitsmisel veelgi kriitilisemaks. Ohumodelleerimise tulevikku kujundavad peamised suundumused on järgmised:

• Automatiseerimine: Automatiseerimine hakkab ohumodelleerimises mängima üha olulisemat rolli, kuna organisatsioonid püüavad protsessi sujuvamaks muuta ja tõhusust parandada.
• Integratsioon DevSecOpsiga: Ohumodelleerimine muutub tihedamalt integreerituks DevSecOpsi tavadega, võimaldades organisatsioonidel turvalisuse juba algusest peale arendusprotsessi sisse ehitada.
• AI ja masinõpe: AI ja masinõppe tehnoloogiaid kasutatakse ohtude tuvastamise ja analüüsi automatiseerimiseks, muutes ohumodelleerimise tõhusamaks ja tulemuslikumaks.
• Pilvepõhine turvalisus: Pilvepõhiste tehnoloogiate üha laialdasema kasutuselevõtuga peab ohumodelleerimine kohanema pilvekeskkondade ainulaadsete turvaprobleemidega tegelemiseks.

Kokkuvõte

Ohumodelleerimine on turbeohtude tuvastamiseks ja maandamiseks ülioluline protsess. Proaktiivselt analüüsides potentsiaalseid haavatavusi ja ründevektoreid, saavad organisatsioonid ehitada turvalisemaid süsteeme ja vähendada turvarikkumiste riski. Võttes kasutusele struktureeritud ohumodelleerimise metoodika, kasutades sobivaid tööriistu ja järgides parimaid tavasid, saavad organisatsioonid tõhusalt kaitsta oma kriitilisi varasid ja tagada oma süsteemide turvalisuse.

Võtke ohumodelleerimine omaks oma küberturvalisuse strateegia põhikomponendina ja andke oma organisatsioonile volitus proaktiivselt kaitsta end pidevalt areneva ohumaastiku eest. Ärge oodake rikkumise toimumist – alustage ohumodelleerimisega juba täna.