Rizikos vertinimas: išsamus grėsmių modeliavimo diegimo vadovas

Šiandieniniame tarpusavyje susijusiame pasaulyje, kuriame kibernetinės grėsmės tampa vis sudėtingesnės ir dažnesnės, organizacijoms reikalingos patikimos strategijos, skirtos apsaugoti vertingą turtą ir duomenis. Pagrindinis bet kurios veiksmingos kibernetinio saugumo programos komponentas yra rizikos vertinimas, o grėsmių modeliavimas išsiskiria kaip proaktyvus ir struktūrizuotas būdas nustatyti ir sumažinti galimus pažeidžiamumus. Šis išsamus vadovas gilinsis į grėsmių modeliavimo diegimą, tirdamas jo metodologijas, naudą, įrankius ir praktinius žingsnius visų dydžių organizacijoms, veikiančioms visame pasaulyje.

Kas yra grėsmių modeliavimas?

Grėsmių modeliavimas yra sistemingas procesas, skirtas nustatyti ir įvertinti galimas grėsmes bei pažeidžiamumus sistemoje, programoje ar tinkle. Jis apima sistemos architektūros analizę, potencialių atakos vektorių identifikavimą ir rizikų prioritetizavimą pagal jų tikimybę ir poveikį. Skirtingai nuo tradicinio saugumo testavimo, kuris sutelkiamas į esamų pažeidžiamumų paiešką, grėsmių modeliavimo tikslas yra proaktyviai nustatyti galimas silpnąsias vietas, kol jos dar nebuvo panaudotos.

Pagalvokite apie architektus, projektuojančius pastatą. Jie atsižvelgia į įvairias galimas problemas (gaisrą, žemės drebėjimą ir t. t.) ir suprojektuoja pastatą taip, kad jis joms atsispirtų. Grėsmių modeliavimas daro tą patį programinei įrangai ir sistemoms.

Kodėl grėsmių modeliavimas yra svarbus?

Grėsmių modeliavimas suteikia daugybę privalumų organizacijoms visose pramonės šakose:

• Proaktyvus saugumas: Tai leidžia organizacijoms nustatyti ir pašalinti saugumo pažeidžiamumus ankstyvame kūrimo etape, sumažinant jų taisymo išlaidas ir pastangas vėliau.
• Pagerinta saugumo būklė: Suprasdamos galimas grėsmes, organizacijos gali įdiegti efektyvesnes saugumo kontrolės priemones ir pagerinti bendrą saugumo būklę.
• Sumažintas atakos paviršius: Grėsmių modeliavimas padeda nustatyti ir pašalinti nereikalingus atakos paviršius, apsunkindamas atakos vykdytojams galimybę kompromituoti sistemą.
• Atitikties reikalavimai: Daugelis reguliavimo sistemų, tokių kaip BDAR, HIPAA ir PCI DSS, reikalauja, kad organizacijos atliktų rizikos vertinimus, įskaitant grėsmių modeliavimą.
• Geresnis išteklių paskirstymas: Prioritizuodamos rizikas pagal jų galimą poveikį, organizacijos gali efektyviau paskirstyti išteklius kritiškiausiems pažeidžiamumams spręsti.
• Patobulintas bendravimas: Grėsmių modeliavimas palengvina bendravimą ir bendradarbiavimą tarp saugumo, kūrimo ir operacijų komandų, skatinant saugumo sąmoningumo kultūrą.
• Išlaidų taupymas: Pažeidžiamumų nustatymas ankstyvame kūrimo etape yra žymiai pigesnis nei jų sprendimas po diegimo, sumažinant kūrimo išlaidas ir minimizuojant galimus finansinius nuostolius dėl saugumo pažeidimų.

Dažniausios grėsmių modeliavimo metodologijos

Kelios patvirtintos grėsmių modeliavimo metodologijos gali padėti organizacijoms atlikti šį procesą. Štai keletas populiariausių:

STRIDE

STRIDE, sukurta „Microsoft“, yra plačiai naudojama metodologija, kuri grėsmes suskirsto į šešias pagrindines kategorijas:

• Apsimetimas (Spoofing): Apsimetimas kitu vartotoju ar sistema.
• Klastojimas (Tampering): Duomenų ar kodo keitimas be leidimo.
• Atsisakymas (Repudiation): Atsisakymas prisiimti atsakomybę už veiksmą.
• Informacijos atskleidimas (Information Disclosure): Konfidencialios informacijos atskleidimas.
• Paslaugos trikdymas (Denial of Service): Sistemos padarymas neprieinama teisėtiems vartotojams.
• Privilegijų išplėtimas (Elevation of Privilege): Neteisėtas aukštesnio lygio privilegijų gavimas.

Pavyzdys: Apsvarstykite elektroninės prekybos svetainę. Apsimetimo (Spoofing) grėsmė galėtų apimti atakos vykdytoją, kuris apsimetinėja klientu, siekdamas gauti prieigą prie jo paskyros. Klastojimo (Tampering) grėsmė galėtų apimti prekės kainos pakeitimą prieš pirkimą. Atsisakymo (Repudiation) grėsmė galėtų apimti kliento atsisakymą, kad jis pateikė užsakymą po prekių gavimo. Informacijos atskleidimo (Information Disclosure) grėsmė galėtų apimti klientų kredito kortelių duomenų atskleidimą. Paslaugos trikdymo (Denial of Service) grėsmė galėtų apimti svetainės užtvindymą srautu, kad ji taptų neprieinama. Privilegijų išplėtimo (Elevation of Privilege) grėsmė galėtų apimti atakos vykdytoją, kuris gauna administratoriaus prieigą prie svetainės.

LINDDUN

LINDDUN yra į privatumą orientuota grėsmių modeliavimo metodologija, kuri atsižvelgia į su privatumu susijusias rizikas:

• Sujungiamumas (Linkability): Duomenų taškų susiejimas siekiant identifikuoti asmenis.
• Identifikavimas (Identifiability): Asmens tapatybės nustatymas iš duomenų.
• Neatsisakymas (Non-Repudiation): Negalėjimas įrodyti atliktų veiksmų.
• Aptiktumas (Detectability): Asmenų stebėjimas ar sekimas be jų žinios.
• Informacijos atskleidimas (Disclosure of Information): Neteisėtas jautrių duomenų atskleidimas.
• Nežinojimas (Unawareness): Informacijos apie duomenų tvarkymo praktiką trūkumas.
• Neatitikimas (Non-Compliance): Privatumo reglamentų pažeidimas.

Pavyzdys: Įsivaizduokite išmaniojo miesto iniciatyvą, renkančią duomenis iš įvairių jutiklių. Sujungiamumas (Linkability) tampa problema, jei, regis, anonimizuoti duomenų taškai (pvz., eismo modeliai, energijos suvartojimas) gali būti susieti, siekiant identifikuoti konkrečius namų ūkius. Identifikavimas (Identifiability) atsiranda, jei veido atpažinimo technologija naudojama asmenims atpažinti viešosiose erdvėse. Aptiktumas (Detectability) yra rizika, jei piliečiai nežino, kad jų judėjimas stebimas per jų mobiliuosius įrenginius. Informacijos atskleidimas (Disclosure of Information) gali įvykti, jei surinkti duomenys nutekinami ar parduodami trečiosioms šalims be sutikimo.

PASTA (Attack Simulation and Threat Analysis procesas)

PASTA yra į riziką orientuota grėsmių modeliavimo metodologija, kuri sutelkia dėmesį į atakos vykdytojo perspektyvos ir motyvų supratimą. Ją sudaro septyni etapai:

• Tikslų apibrėžimas: Sistemos verslo ir saugumo tikslų apibrėžimas.
• Techninės apimties apibrėžimas: Sistemos techninių komponentų identifikavimas.
• Programos išskaidymas: Sistemos suskaidymas į atskirus komponentus.
• Grėsmių analizė: Potencialių grėsmių ir pažeidžiamumų identifikavimas.
• Pažeidžiamumo analizė: Kiekvieno pažeidžiamumo tikimybės ir poveikio vertinimas.
• Atakos modeliavimas: Potencialių atakų modeliavimas, pagrįstas nustatytais pažeidžiamumais.
• Rizikos ir poveikio analizė: Bendros rizikos ir galimų atakų poveikio vertinimas.

Pavyzdys: Apsvarstykite banko programą. Tikslų apibrėžimas gali apimti klientų lėšų apsaugą ir sukčiavimo prevenciją. Techninės apimties apibrėžimas apimtų visų komponentų apibrėžimą: mobiliąją programėlę, žiniatinklio serverį, duomenų bazės serverį ir t. t. Programos išskaidymas apima kiekvieno komponento tolesnį suskaidymą: prisijungimo procesą, lėšų pervedimo funkcionalumą ir t. t. Grėsmių analizė nustato galimas grėsmes, pvz., sukčiavimo atakas, nukreiptas į prisijungimo duomenis. Pažeidžiamumo analizė įvertina sėkmingos sukčiavimo atakos tikimybę ir galimus finansinius nuostolius. Atakos modeliavimas imituoja, kaip atakos vykdytojas panaudotų pavogtus prisijungimo duomenis lėšoms pervesti. Rizikos ir poveikio analizė įvertina bendrą finansinių nuostolių ir reputacijos žalos riziką.

OCTAVE (Operaciniu požiūriu kritinių grėsmių, turto ir pažeidžiamumų vertinimas)

OCTAVE yra rizika pagrįsta strateginio vertinimo ir planavimo technika, skirta saugumui. Ji pirmiausia naudojama organizacijoms, siekiančioms apibrėžti savo saugumo strategiją. OCTAVE Allegro yra supaprastinta versija, skirta mažesnėms organizacijoms.

OCTAVE sutelkia dėmesį į organizacinę riziką, o OCTAVE Allegro, supaprastinta jos versija, – į informacijos turtą. Ji labiau pagrįsta metodais nei kitos, leidžianti taikyti struktūrizuotesnį požiūrį.

Grėsmių modeliavimo diegimo žingsniai

Grėsmių modeliavimo diegimas apima keletą aiškiai apibrėžtų žingsnių:

1. Apibrėžkite apimtį: Aiškiai apibrėžkite grėsmių modeliavimo užduoties apimtį. Tai apima analizuojamos sistemos, programos ar tinklo identifikavimą, taip pat konkrečius vertinimo tikslus ir uždavinius.
2. Rinkite informaciją: Surinkite atitinkamą informaciją apie sistemą, įskaitant architektūros diagramas, duomenų srautų diagramas, vartotojų istorijas ir saugumo reikalavimus. Ši informacija taps pagrindu potencialių grėsmių ir pažeidžiamumų nustatymui.
3. Skaidykite sistemą: Suskaidykite sistemą į atskirus komponentus ir nustatykite sąveiką tarp jų. Tai padės nustatyti galimus atakos paviršius ir įėjimo taškus.
4. Nustatykite grėsmes: Generuokite galimas grėsmes ir pažeidžiamumus naudodami struktūrizuotą metodologiją, tokią kaip STRIDE, LINDDUN ar PASTA. Atsižvelkite tiek į vidines, tiek į išorines, tiek į tyčines, tiek į netyčines grėsmes.
5. Dokumentuokite grėsmes: Kiekvienai nustatytai grėsmei dokumentuokite šią informaciją:
   • Grėsmės aprašymas
   • Galimas grėsmės poveikis
   • Grėsmės atsiradimo tikimybė
   • Paveikti komponentai
   • Galimos švelninimo strategijos
6. Prioritizuokite grėsmes: Prioritizuokite grėsmes pagal jų galimą poveikį ir tikimybę. Tai padės sutelkti išteklius svarbiausiems pažeidžiamumams spręsti. Rizikos vertinimo metodologijos, tokios kaip DREAD (žala, atkuriamumas, panaudojamumas, paveikti vartotojai, aptinkamumas), čia yra naudingos.
7. Kurkite švelninimo strategijas: Kiekvienai prioritizuotai grėsmei kurkite švelninimo strategijas, siekiant sumažinti riziką. Tai gali apimti naujų saugumo kontrolės priemonių įdiegimą, esamų kontrolės priemonių modifikavimą arba rizikos priėmimą.
8. Dokumentuokite švelninimo strategijas: Dokumentuokite kiekvienos prioritizuotos grėsmės švelninimo strategijas. Tai bus gairės, kaip įdiegti reikalingas saugumo kontrolės priemones.
9. Patvirtinkite švelninimo strategijas: Patvirtinkite švelninimo strategijų veiksmingumą testuojant ir tikrinant. Tai užtikrins, kad įdiegtos kontrolės priemonės veiksmingai mažina riziką.
10. Palaikykite ir atnaujinkite: Grėsmių modeliavimas yra nuolatinis procesas. Reguliariai peržiūrėkite ir atnaujinkite grėsmių modelį, kad atspindėtumėte sistemos, grėsmių aplinkos ir organizacijos rizikos apetito pokyčius.

Grėsmių modeliavimo įrankiai

Grėsmių modeliavimo procesui gali padėti keli įrankiai:

• Microsoft Threat Modeling Tool: Nemokamas „Microsoft“ įrankis, palaikantis STRIDE metodologiją.
• OWASP Threat Dragon: Atvirojo kodo grėsmių modeliavimo įrankis, palaikantis kelias metodologijas.
• IriusRisk: Komercinė grėsmių modeliavimo platforma, integruojama su kūrimo įrankiais.
• SD Elements: Komercinė programinės įrangos saugumo reikalavimų valdymo platforma, apimanti grėsmių modeliavimo galimybes.
• ThreatModeler: Komercinė grėsmių modeliavimo platforma, teikianti automatizuotą grėsmių analizę ir rizikos vertinimą.

Įrankio pasirinkimas priklausys nuo konkrečių organizacijos poreikių ir reikalavimų. Apsvarstykite tokius veiksnius kaip organizacijos dydis, modeliuojamų sistemų sudėtingumas ir turimas biudžetas.

Grėsmių modeliavimo integravimas į SDLC (Programinės įrangos kūrimo gyvavimo ciklas)

Norint maksimaliai išnaudoti grėsmių modeliavimo privalumus, labai svarbu jį integruoti į programinės įrangos kūrimo gyvavimo ciklą (SDLC). Tai užtikrina, kad saugumo aspektai būtų sprendžiami per visą kūrimo procesą, nuo projektavimo iki diegimo.

• Ankstyvieji etapai (Projektavimas ir planavimas): Atlikite grėsmių modeliavimą ankstyvame SDLC etape, kad nustatytumėte galimus saugumo pažeidžiamumus projektavimo etape. Tai yra ekonomiškiausias laikas spręsti pažeidžiamumus, nes pakeitimus galima atlikti dar prieš parašant bet kokį kodą.
• Kūrimo etapas: Naudokite grėsmių modelį, kad vadovautumėte saugaus kodavimo praktikai ir užtikrintumėte, kad kūrėjai žinotų apie galimas saugumo rizikas.
• Testavimo etapas: Naudokite grėsmių modelį, kad sukurtumėte saugumo testus, nukreiptus į nustatytus pažeidžiamumus.
• Diegimo etapas: Peržiūrėkite grėsmių modelį, kad įsitikintumėte, jog visos reikalingos saugumo kontrolės priemonės yra įdiegtos prieš diegiant sistemą.
• Priežiūros etapas: Reguliariai peržiūrėkite ir atnaujinkite grėsmių modelį, kad atspindėtumėte sistemos ir grėsmių aplinkos pokyčius.

Geriausioji grėsmių modeliavimo praktika

Norėdami užtikrinti sėkmingą grėsmių modeliavimo veiklą, atsižvelkite į šias geriausiąsias praktikas:

• Įtraukite suinteresuotąsias šalis: Įtraukite suinteresuotąsias šalis iš įvairių komandų, įskaitant saugumo, kūrimo, operacijų ir verslo, kad būtų užtikrintas išsamus sistemos ir jos galimų grėsmių supratimas.
• Naudokite struktūrizuotą metodologiją: Naudokite struktūrizuotą grėsmių modeliavimo metodologiją, tokią kaip STRIDE, LINDDUN ar PASTA, kad užtikrintumėte nuoseklų ir pakartojamą procesą.
• Dokumentuokite viską: Dokumentuokite visus grėsmių modeliavimo proceso aspektus, įskaitant apimtį, nustatytas grėsmes, sukurtas švelninimo strategijas ir patvirtinimo rezultatus.
• Prioritizuokite rizikas: Prioritizuokite rizikas pagal jų galimą poveikį ir tikimybę, kad sutelktumėte išteklius svarbiausiems pažeidžiamumams spręsti.
• Automatizuokite, kur įmanoma: Automatizuokite kuo daugiau grėsmių modeliavimo proceso, kad pagerintumėte efektyvumą ir sumažintumėte klaidas.
• Mokykitės komandą: Mokykite savo komandą apie grėsmių modeliavimo metodologijas ir įrankius, kad jie turėtų įgūdžių ir žinių, reikalingų efektyviems grėsmių modeliavimo pratimams atlikti.
• Reguliariai peržiūrėkite ir atnaujinkite: Reguliariai peržiūrėkite ir atnaujinkite grėsmių modelį, kad atspindėtumėte sistemos, grėsmių aplinkos ir organizacijos rizikos apetito pokyčius.
• Sutelkti dėmesį į verslo tikslus: Atlikdami grėsmių modeliavimą, visada atsižvelkite į sistemos verslo tikslus. Tikslas yra apsaugoti turtą, kuris yra svarbiausias organizacijos sėkmei.

Grėsmių modeliavimo diegimo iššūkiai

Nepaisant daugybės privalumų, grėsmių modeliavimo diegimas gali sukelti tam tikrų iššūkių:

• Patirties trūkumas: Organizacijoms gali trūkti patirties, reikalingos veiksmingiems grėsmių modeliavimo pratimams atlikti.
• Laiko apribojimai: Grėsmių modeliavimas gali užimti daug laiko, ypač sudėtingoms sistemoms.
• Įrankių pasirinkimas: Pasirinkti tinkamą grėsmių modeliavimo įrankį gali būti sudėtinga.
• Integracija su SDLC: Integruoti grėsmių modeliavimą į SDLC gali būti sunku, ypač organizacijoms, turinčioms nusistovėjusius kūrimo procesus.
• Pagreičio palaikymas: Palaikyti pagreitį ir užtikrinti, kad grėsmių modeliavimas išliktų prioritetu, gali būti sudėtinga.

Norėdamos įveikti šiuos iššūkius, organizacijos turėtų investuoti į mokymus, pasirinkti tinkamus įrankius, integruoti grėsmių modeliavimą į SDLC ir puoselėti saugumo sąmoningumo kultūrą.

Realių pavyzdžių ir atvejų analizė

Štai keletas pavyzdžių, kaip grėsmių modeliavimas gali būti taikomas įvairiose pramonės šakose:

• Sveikatos apsauga: Grėsmių modeliavimas gali būti naudojamas pacientų duomenims apsaugoti ir medicinos prietaisų klastojimui užkirsti. Pavyzdžiui, ligoninė galėtų naudoti grėsmių modeliavimą, kad nustatytų pažeidžiamumus savo elektroninių sveikatos įrašų (ESI) sistemoje ir parengtų švelninimo strategijas, siekiant užkirsti kelią neteisėtai prieigai prie paciento duomenų. Jie taip pat galėtų jį naudoti, norėdami apsaugoti tinklo medicinos prietaisus, tokius kaip infuzijos pompos, nuo galimo klastojimo, kuris galėtų pakenkti pacientams.
• Finansai: Grėsmių modeliavimas gali būti naudojamas sukčiavimui prevencijai ir finansinių duomenų apsaugai. Pavyzdžiui, bankas galėtų naudoti grėsmių modeliavimą, kad nustatytų pažeidžiamumus savo internetinės bankininkystės sistemoje ir parengtų švelninimo strategijas, skirtas užkirsti kelią sukčiavimo atakoms ir paskyrų perėmimams.
• Gamyba: Grėsmių modeliavimas gali būti naudojamas pramonės valdymo sistemoms (ICS) apsaugoti nuo kibernetinių atakų. Pavyzdžiui, gamybos įmonė galėtų naudoti grėsmių modeliavimą, kad nustatytų pažeidžiamumus savo ICS tinkle ir parengtų švelninimo strategijas, siekiant užkirsti kelią gamybos sutrikimams.
• Mažmeninė prekyba: Grėsmių modeliavimas gali būti naudojamas klientų duomenims apsaugoti ir mokėjimo kortelių sukčiavimui užkirsti. Pasaulinė el. prekybos platforma galėtų panaudoti grėsmių modeliavimą, kad apsaugotų savo mokėjimo vartus, užtikrindama operacijų duomenų konfidencialumą ir vientisumą įvairiuose geografiniuose regionuose ir mokėjimo metoduose.
• Vyriausybė: Valstybinės agentūros naudoja grėsmių modeliavimą jautriems duomenims ir kritinei infrastruktūrai apsaugoti. Jos gali modeliuoti sistemas, naudojamas nacionalinei gynybai ar piliečių paslaugoms.

Tai tik keli pavyzdžiai, kaip grėsmių modeliavimas gali būti naudojamas siekiant pagerinti saugumą įvairiose pramonės šakose. Proaktyviai nustatydamos ir švelnindamos galimas grėsmes, organizacijos gali žymiai sumažinti kibernetinių atakų riziką ir apsaugoti savo vertingą turtą.

Grėsmių modeliavimo ateitis

Grėsmių modeliavimo ateitį tikriausiai formuos kelios tendencijos:

• Automatizavimas: Didėjantis grėsmių modeliavimo proceso automatizavimas palengvins ir padidins grėsmių modeliavimo pratimų efektyvumą. Atsiranda dirbtinio intelekto pagrindu veikiantys grėsmių modeliavimo įrankiai, kurie gali automatiškai nustatyti galimas grėsmes ir pažeidžiamumus.
• Integracija su DevSecOps: Glaudesnis grėsmių modeliavimo integravimas su DevSecOps praktika užtikrins, kad saugumas būtų pagrindinė kūrimo proceso dalis. Tai apima grėsmių modeliavimo užduočių automatizavimą ir jų integravimą į CI/CD konvejerį.
• Debesų gimtoji sauga: Didėjant debesų gimtųjų technologijų naudojimui, grėsmių modeliavimas turės prisitaikyti prie unikalių debesų aplinkos iššūkių. Tai apima konkrečias debesų grėsmes ir pažeidžiamumus, tokius kaip neteisingai sukonfigūruotos debesų paslaugos ir nesaugios API.
• Grėsmių žvalgybos integravimas: Grėsmių žvalgybos srautų integravimas į grėsmių modeliavimo įrankius suteiks realaus laiko informacijos apie atsirandančias grėsmes ir pažeidžiamumus. Tai leis organizacijoms proaktyviai spręsti naujas grėsmes ir pagerinti savo saugumo būklę.
• Dėmesys privatumui: Didėjant susirūpinimui dėl duomenų privatumo, grėsmių modeliavimas turės daugiau dėmesio skirti privatumo rizikoms. Metodologijos, tokios kaip LINDDUN, taps vis svarbesnės nustatant ir švelninant privatumo pažeidžiamumus.

Išvada

Grėsmių modeliavimas yra esminė bet kurios veiksmingos kibernetinio saugumo programos dalis. Proaktyviai nustatydamos ir švelnindamos galimas grėsmes, organizacijos gali žymiai sumažinti kibernetinių atakų riziką ir apsaugoti savo vertingą turtą. Nors grėsmių modeliavimo diegimas gali būti sudėtingas, privalumai gerokai viršija išlaidas. Vadovaudamosi šiame vadove aprašytais žingsniais ir pritaikydamos geriausiąją praktiką, visų dydžių organizacijos gali sėkmingai įdiegti grėsmių modeliavimą ir pagerinti savo bendrą saugumo būklę.

Kibernetinėms grėsmėms toliau besivystant ir tampant vis sudėtingesnėms, grėsmių modeliavimas taps dar svarbesnis, kad organizacijos išliktų priekyje. Priimdamos grėsmių modeliavimą kaip pagrindinę saugumo praktiką, organizacijos gali kurti saugesnes sistemas, apsaugoti savo duomenis ir išlaikyti klientų bei suinteresuotųjų šalių pasitikėjimą.