Draudu modelēšana: visaptverošs riska novērtēšanas ceļvedis

Mūsdienu savstarpēji savienotajā pasaulē kiberdrošība ir vissvarīgākā. Organizācijas saskaras ar pastāvīgi mainīgu draudu ainavu, kas proaktīvus drošības pasākumus padara par būtiskiem. Draudu modelēšana ir robustas drošības stratēģijas kritiska sastāvdaļa, kas ļauj identificēt, izprast un mazināt potenciālos draudus, pirms tos var izmantot. Šis visaptverošais ceļvedis pēta draudu modelēšanas principus, metodoloģijas un labāko praksi efektīvai riska novērtēšanai.

Kas ir draudu modelēšana?

Draudu modelēšana ir strukturēts process, lai identificētu un analizētu potenciālos drošības draudus sistēmai vai lietojumprogrammai. Tā ietver sistēmas arhitektūras izpratni, potenciālo ievainojamību identificēšanu un draudu prioritizēšanu, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi. Atšķirībā no reaktīviem drošības pasākumiem, kas novērš draudus pēc to rašanās, draudu modelēšana ir proaktīva pieeja, kas palīdz organizācijām paredzēt un novērst drošības pārkāpumus.

Uztveriet draudu modelēšanu kā arhitektūras plānošanu drošības jomā. Tāpat kā arhitekti identificē potenciālās strukturālās vājības ēkas projektā, draudu modelētāji identificē potenciālās drošības nepilnības sistēmas projektā.

Kāpēc draudu modelēšana ir svarīga?

Draudu modelēšana piedāvā vairākas galvenās priekšrocības:

• Draudu agrīna identificēšana: Identificējot draudus agrīnā izstrādes dzīves cikla posmā, organizācijas var tos novērst, pirms tie kļūst par dārgām un laikietilpīgām problēmām.
• Uzlabota drošības pozīcija: Draudu modelēšana palīdz organizācijām veidot drošākas sistēmas, iekļaujot drošības apsvērumus projektēšanas un izstrādes procesā.
• Samazināts risks: Izprotot un mazinot potenciālos draudus, organizācijas var samazināt drošības pārkāpumu un datu zuduma risku.
• Atbilstība: Draudu modelēšana var palīdzēt organizācijām izpildīt normatīvo aktu prasības, piemēram, VDAR, HIPAA un PCI DSS.
• Labāka resursu sadale: Prioritizējot draudus, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi, organizācijas var efektīvāk sadalīt drošības resursus.

Draudu modelēšanas pamatprincipi

Efektīvu draudu modelēšanu vada vairāki galvenie principi:

• Koncentrēšanās uz sistēmu: Draudu modelēšanai jākoncentrējas uz konkrēto analizējamo sistēmu vai lietojumprogrammu, ņemot vērā tās unikālo arhitektūru, funkcionalitāti un vidi.
• Ļaunprātības pieņēmums: Draudu modelētājiem jāpieņem, ka uzbrucēji mēģinās izmantot jebkuru ievainojamību, ko viņi var atrast.
• Domāt kā uzbrucējam: Lai identificētu potenciālos draudus, draudu modelētājiem ir jādomā kā uzbrucējiem un jāapsver dažādi veidi, kā viņi varētu mēģināt kompromitēt sistēmu.
• Būt visaptverošiem: Draudu modelēšanai jāapsver visi potenciālie draudi, ieskaitot gan tehniskos, gan netehniskos draudus.
• Prioritizēt draudus: Ne visi draudi ir vienādi. Draudu modelētājiem jāprioritizē draudi, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi.
• Iteratīvs process: Draudu modelēšanai jābūt iteratīvam procesam, kas tiek veikts visā izstrādes dzīves ciklā.

Draudu modelēšanas metodoloģijas

Ir pieejamas vairākas draudu modelēšanas metodoloģijas, katrai no tām ir savas stiprās un vājās puses. Dažas no populārākajām metodoloģijām ietver:

STRIDE

STRIDE, ko izstrādājis Microsoft, ir plaši izmantota draudu modelēšanas metodoloģija, kas iedala draudus sešās kategorijās:

• Viltošana (Spoofing): Uzdošanās par citu lietotāju vai entītiju.
• Manipulēšana (Tampering): Datu vai koda modificēšana bez atļaujas.
• Noliegšana (Repudiation): Atbildības noliegšana par darbību.
• Informācijas atklāšana (Information Disclosure): Sensitīvas informācijas atklāšana neatļautām pusēm.
• Pakalpojuma atteikums (Denial of Service): Sistēmas padarīšana nepieejamu likumīgiem lietotājiem.
• Privilēģiju eskalācija (Elevation of Privilege): Neatļautas piekļuves iegūšana sistēmas resursiem.

STRIDE palīdz identificēt potenciālos draudus, sistemātiski apsverot katru kategoriju attiecībā uz dažādiem sistēmas komponentiem.

Piemērs: Apskatīsim tiešsaistes bankas lietojumprogrammu. Izmantojot STRIDE, mēs varam identificēt šādus draudus:

• Viltošana: Uzbrucējs varētu viltot likumīga lietotāja pieteikšanās datus, lai iegūtu neatļautu piekļuvi viņa kontam.
• Manipulēšana: Uzbrucējs varētu manipulēt ar darījumu datiem, lai pārskaitītu līdzekļus uz savu kontu.
• Noliegšana: Lietotājs varētu noliegt, ka ir veicis darījumu, apgrūtinot krāpniecisku darbību izsekošanu.
• Informācijas atklāšana: Uzbrucējs varētu iegūt piekļuvi sensitīviem klientu datiem, piemēram, kontu numuriem un parolēm.
• Pakalpojuma atteikums: Uzbrucējs varētu veikt pakalpojuma atteikuma uzbrukumu, lai liegtu lietotājiem piekļuvi tiešsaistes bankas lietojumprogrammai.
• Privilēģiju eskalācija: Uzbrucējs varētu iegūt paaugstinātas privilēģijas, lai piekļūtu administratīvajām funkcijām un modificētu sistēmas iestatījumus.

PASTA

PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis — Uzbrukuma simulācijas un draudu analīzes process) ir uz risku orientēta draudu modelēšanas metodoloģija, kas koncentrējas uz uzbrucēja perspektīvas izpratni. Tā ietver septiņus posmus:

• Mērķu definēšana: Sistēmas biznesa un drošības mērķu definēšana.
• Tehniskā apjoma definēšana: Draudu modeļa tehniskā apjoma definēšana.
• Lietojumprogrammas dekompozīcija: Lietojumprogrammas sadalīšana tās sastāvdaļās.
• Draudu analīze: Potenciālo draudu identificēšana lietojumprogrammai.
• Ievainojamību analīze: Ievainojamību identificēšana, kuras varētu izmantot identificētie draudi.
• Uzbrukuma modelēšana: Uzbrukuma modeļu izveide, lai simulētu, kā uzbrucēji varētu izmantot ievainojamības.
• Riska un ietekmes analīze: Katra potenciālā uzbrukuma riska un ietekmes novērtēšana.

PASTA uzsver sadarbību starp drošības profesionāļiem un biznesa ieinteresētajām pusēm, lai nodrošinātu, ka drošības pasākumi ir saskaņoti ar biznesa mērķiem.

ATT&CK

ATT&CK (Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge — Pretienieka taktikas, tehnikas un vispārīgās zināšanas) ir zināšanu bāze par pretinieka taktikām un tehnikām, kas balstīta uz reāliem novērojumiem. Lai gan tā nav stingri draudu modelēšanas metodoloģija, ATT&CK sniedz vērtīgu ieskatu par to, kā darbojas uzbrucēji, ko var izmantot, lai informētu draudu modelēšanas procesu.

Izprotot uzbrucēju izmantotās taktikas un tehnikas, organizācijas var labāk paredzēt un aizsargāties pret potenciālajiem draudiem.

Piemērs: Izmantojot ATT&CK ietvaru, draudu modelētājs varētu identificēt, ka uzbrucēji parasti izmanto pikšķerēšanas e-pastus, lai iegūtu sākotnējo piekļuvi sistēmai. Šīs zināšanas pēc tam var izmantot, lai ieviestu drošības pasākumus pikšķerēšanas uzbrukumu novēršanai, piemēram, darbinieku apmācību un e-pasta filtrēšanu.

Draudu modelēšanas process

Draudu modelēšanas process parasti ietver šādus soļus:

1. Definēt apjomu: Skaidri definējiet draudu modeļa apjomu, ieskaitot analizējamo sistēmu vai lietojumprogrammu, tās robežas un atkarības.
2. Izprast sistēmu: Iegūstiet pamatīgu izpratni par sistēmas arhitektūru, funkcionalitāti un vidi. Tas var ietvert dokumentācijas pārskatīšanu, ieinteresēto pušu intervēšanu un tehnisko novērtējumu veikšanu.
3. Identificēt aktīvus: Identificējiet kritiskos aktīvus, kas ir jāaizsargā, piemēram, datus, lietojumprogrammas un infrastruktūru.
4. Dekomponēt sistēmu: Sadaliet sistēmu tās sastāvdaļās, piemēram, procesos, datu plūsmās un saskarnēs.
5. Identificēt draudus: Identificējiet potenciālos draudus sistēmai, apsverot gan tehniskos, gan netehniskos draudus. Izmantojiet tādas metodoloģijas kā STRIDE, PASTA vai ATT&CK, lai vadītu draudu identificēšanu.
6. Analizēt draudus: Analizējiet katru identificēto draudu, lai izprastu tā varbūtību un ietekmi. Apsveriet uzbrucēja motivāciju, spējas un potenciālos uzbrukuma vektorus.
7. Prioritizēt draudus: Prioritizējiet draudus, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi. Koncentrējieties uz augstākās prioritātes draudu novēršanu vispirms.
8. Dokumentēt draudus: Dokumentējiet visus identificētos draudus, kopā ar to analīzi un prioritizāciju. Šī dokumentācija kalpos kā vērtīgs resurss drošības profesionāļiem un izstrādātājiem.
9. Izstrādāt mazināšanas stratēģijas: Izstrādājiet mazināšanas stratēģijas katram identificētajam draudam. Šīs stratēģijas var ietvert tehnisko kontroļu ieviešanu, piemēram, ugunsmūrus un ielaušanās atklāšanas sistēmas, vai netehnisko kontroļu ieviešanu, piemēram, politikas un procedūras.
10. Validēt mazināšanas stratēģijas: Validējiet mazināšanas stratēģiju efektivitāti, lai nodrošinātu, ka tās adekvāti novērš identificētos draudus. Tas var ietvert ielaušanās testēšanas vai ievainojamību novērtējumu veikšanu.
11. Iterēt un atjaunināt: Draudu modelēšana ir iteratīvs process. Sistēmai attīstoties, ir svarīgi pārskatīt draudu modeli un atjaunināt to, lai atspoguļotu jebkādas izmaiņas.

Rīki draudu modelēšanai

Ir pieejami vairāki rīki, kas atbalsta draudu modelēšanas procesu, sākot no vienkāršiem diagrammu rīkiem līdz sarežģītākām draudu modelēšanas platformām. Daži populāri rīki ietver:

• Microsoft Threat Modeling Tool: Bezmaksas rīks no Microsoft, kas palīdz lietotājiem identificēt un analizēt potenciālos draudus.
• OWASP Threat Dragon: Atvērtā koda draudu modelēšanas rīks, kas atbalsta vairākas metodoloģijas, tostarp STRIDE un PASTA.
• IriusRisk: Komerciāla draudu modelēšanas platforma, kas nodrošina visaptverošu funkciju komplektu drošības risku pārvaldībai un mazināšanai.
• ThreatModeler: Vēl viena komerciāla platforma, kas koncentrējas uz automatizāciju un integrāciju SDLC.

Rīka izvēle būs atkarīga no organizācijas konkrētajām vajadzībām un analizējamās sistēmas sarežģītības.

Praktiski draudu modelēšanas piemēri dažādos kontekstos

Šie piemēri ilustrē, kā draudu modelēšanu var piemērot dažādos kontekstos:

1. piemērs: Mākoņinfrastruktūra

Scenārijs: Uzņēmums migrē savu infrastruktūru uz mākoņpakalpojumu sniedzēju.

Draudu modelēšanas soļi:

1. Definēt apjomu: Draudu modeļa apjoms ietver visus mākoņa resursus, piemēram, virtuālās mašīnas, krātuvi un tīkla komponentus.
2. Izprast sistēmu: Izprast mākoņpakalpojumu sniedzēja drošības modeli, ieskaitot tā dalītās atbildības modeli un pieejamos drošības pakalpojumus.
3. Identificēt aktīvus: Identificēt kritiskos aktīvus, kas tiek migrēti uz mākoni, piemēram, sensitīvus datus un lietojumprogrammas.
4. Dekomponēt sistēmu: Dekomponēt mākoņinfrastruktūru tās sastāvdaļās, piemēram, virtuālajos tīklos, drošības grupās un piekļuves kontroles sarakstos.
5. Identificēt draudus: Identificēt potenciālos draudus, piemēram, neatļautu piekļuvi mākoņa resursiem, datu pārkāpumus un pakalpojuma atteikuma uzbrukumus.
6. Analizēt draudus: Analizēt katra drauda varbūtību un ietekmi, ņemot vērā tādus faktorus kā mākoņpakalpojumu sniedzēja drošības kontroles un mākonī glabāto datu sensitivitāti.
7. Prioritizēt draudus: Prioritizēt draudus, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi.
8. Izstrādāt mazināšanas stratēģijas: Izstrādāt mazināšanas stratēģijas, piemēram, ieviest stingras piekļuves kontroles, šifrēt sensitīvus datus un konfigurēt drošības brīdinājumus.

2. piemērs: Mobilā lietojumprogramma

Scenārijs: Uzņēmums izstrādā mobilo lietojumprogrammu, kas glabā sensitīvus lietotāju datus.

Draudu modelēšanas soļi:

1. Definēt apjomu: Draudu modeļa apjoms ietver mobilo lietojumprogrammu, tās aizmugursistēmas serverus un datus, kas tiek glabāti ierīcē.
2. Izprast sistēmu: Izprast mobilās operētājsistēmas drošības funkcijas un mobilās platformas potenciālās ievainojamības.
3. Identificēt aktīvus: Identificēt kritiskos aktīvus, kas tiek glabāti mobilajā ierīcē, piemēram, lietotāja akreditācijas datus, personisko informāciju un finanšu datus.
4. Dekomponēt sistēmu: Dekomponēt mobilo lietojumprogrammu tās sastāvdaļās, piemēram, lietotāja saskarnē, datu glabāšanā un tīkla komunikācijā.
5. Identificēt draudus: Identificēt potenciālos draudus, piemēram, neatļautu piekļuvi mobilajai ierīcei, datu zādzību un ļaunprātīgas programmatūras infekcijas.
6. Analizēt draudus: Analizēt katra drauda varbūtību un ietekmi, ņemot vērā tādus faktorus kā mobilās operētājsistēmas drošība un lietotāja drošības prakse.
7. Prioritizēt draudus: Prioritizēt draudus, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi.
8. Izstrādāt mazināšanas stratēģijas: Izstrādāt mazināšanas stratēģijas, piemēram, ieviest spēcīgu autentifikāciju, šifrēt sensitīvus datus un izmantot drošas kodēšanas prakses.

3. piemērs: IoT ierīce

Scenārijs: Uzņēmums izstrādā Lietu interneta (IoT) ierīci, kas vāc un pārraida sensoru datus.

Draudu modelēšanas soļi:

1. Definēt apjomu: Draudu modeļa apjoms ietver IoT ierīci, tās komunikācijas kanālus un aizmugursistēmas serverus, kas apstrādā sensoru datus.
2. Izprast sistēmu: Izprast IoT ierīces aparatūras un programmatūras komponentu drošības spējas, kā arī komunikācijai izmantotos drošības protokolus.
3. Identificēt aktīvus: Identificēt kritiskos aktīvus, ko vāc un pārraida IoT ierīce, piemēram, sensoru datus, ierīces akreditācijas datus un konfigurācijas informāciju.
4. Dekomponēt sistēmu: Dekomponēt IoT sistēmu tās sastāvdaļās, piemēram, sensorā, mikrokontrolerī, komunikācijas modulī un aizmugursistēmas serverī.
5. Identificēt draudus: Identificēt potenciālos draudus, piemēram, neatļautu piekļuvi IoT ierīcei, datu pārtveršanu un sensoru datu manipulāciju.
6. Analizēt draudus: Analizēt katra drauda varbūtību un ietekmi, ņemot vērā tādus faktorus kā IoT ierīces programmaparatūras drošība un komunikācijas protokolu stiprums.
7. Prioritizēt draudus: Prioritizēt draudus, pamatojoties uz to varbūtību un ietekmi.
8. Izstrādāt mazināšanas stratēģijas: Izstrādāt mazināšanas stratēģijas, piemēram, ieviest spēcīgu autentifikāciju, šifrēt sensoru datus un izmantot drošas sāknēšanas mehānismus.

Draudu modelēšanas labākā prakse

Lai maksimāli palielinātu draudu modelēšanas efektivitāti, apsveriet šādas labākās prakses:

• Iesaistīt ieinteresētās puses: Iesaistiet ieinteresētās puses no dažādām organizācijas jomām, piemēram, drošības, izstrādes, operāciju un biznesa.
• Izmantot strukturētu pieeju: Izmantojiet strukturētu draudu modelēšanas metodoloģiju, piemēram, STRIDE vai PASTA, lai nodrošinātu, ka tiek apsvērti visi potenciālie draudi.
• Koncentrēties uz vissvarīgākajiem aktīviem: Prioritizējiet draudu modelēšanas centienus uz vissvarīgākajiem aktīviem, kas ir jāaizsargā.
• Automatizēt, kur iespējams: Izmantojiet draudu modelēšanas rīkus, lai automatizētu atkārtotus uzdevumus un uzlabotu efektivitāti.
• Dokumentēt visu: Dokumentējiet visus draudu modelēšanas procesa aspektus, ieskaitot identificētos draudus, to analīzi un mazināšanas stratēģijas.
• Regulāri pārskatīt un atjaunināt: Regulāri pārskatiet un atjauniniet draudu modeli, lai atspoguļotu izmaiņas sistēmā un draudu ainavā.
• Integrēt ar SDLC: Integrējiet draudu modelēšanu programmatūras izstrādes dzīves ciklā (SDLC), lai nodrošinātu, ka drošība tiek ņemta vērā visā izstrādes procesā.
• Apmācība un informētība: Nodrošiniet apmācību un informētību izstrādātājiem un citām ieinteresētajām pusēm par draudu modelēšanas principiem un labāko praksi.

Draudu modelēšanas nākotne

Draudu modelēšana ir mainīga joma, kurā nepārtraukti parādās jaunas metodoloģijas un rīki. Tā kā sistēmas kļūst sarežģītākas un draudu ainava turpina attīstīties, draudu modelēšana kļūs vēl kritiskāka, lai organizācijas varētu aizsargāt savus aktīvus. Galvenās tendences, kas veido draudu modelēšanas nākotni, ietver:

• Automatizācija: Automatizācijai būs arvien svarīgāka loma draudu modelēšanā, jo organizācijas cenšas racionalizēt procesu un uzlabot efektivitāti.
• Integrācija ar DevSecOps: Draudu modelēšana kļūs ciešāk integrēta ar DevSecOps praksēm, ļaujot organizācijām iebūvēt drošību izstrādes procesā jau no paša sākuma.
• Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās: MI un mašīnmācīšanās tehnoloģijas tiks izmantotas, lai automatizētu draudu identificēšanu un analīzi, padarot draudu modelēšanu efektīvāku.
• Mākoņnatīvā drošība: Pieaugot mākoņnatīvo tehnoloģiju izmantošanai, draudu modelēšanai būs jāpielāgojas, lai risinātu mākoņvides unikālos drošības izaicinājumus.

Noslēgums

Draudu modelēšana ir būtisks process drošības draudu identificēšanai un mazināšanai. Proaktīvi analizējot potenciālās ievainojamības un uzbrukuma vektorus, organizācijas var veidot drošākas sistēmas un samazināt drošības pārkāpumu risku. Pieņemot strukturētu draudu modelēšanas metodoloģiju, izmantojot atbilstošus rīkus un ievērojot labāko praksi, organizācijas var efektīvi aizsargāt savus kritiskos aktīvus un nodrošināt savu sistēmu drošību.

Pieņemiet draudu modelēšanu kā savas kiberdrošības stratēģijas galveno sastāvdaļu un dodiet savai organizācijai iespēju proaktīvi aizsargāties pret pastāvīgi mainīgo draudu ainavu. Negaidiet, kad notiks drošības pārkāpums – sāciet draudu modelēšanu jau šodien.