Оценивание защищенности информационных систем на основе построения деревьев социоинженерных атак

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И СИСТЕМЫ

УДК 004.056

И. В. Котенко, М. В. Степашкин, Д. И. Котенко, Е. В. Дойникова

ОЦЕНИВАНИЕ ЗАЩИЩЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ПОСТРОЕНИЯ ДЕРЕВЬЕВ СОЦИОИНЖЕНЕРНЫХ АТАК

Представлен подход к оценке защищенности информационных систем на основе построения деревьев атак, являющийся развитием подхода, предложенного авторами ранее (введены понятия, модели и конструкции, связанные с возможностью учета социоинженерных атак).

Ключевые слова: защита информации, анализ защищенности, информационная система, социоинженерные атаки, показатель защищенности.

Введение. Одной из актуальных задач защиты информации является анализ защищенности информационных систем (ИС). В большинстве предлагаемых для решения этой задачи методик рассматриваются только программно-технические (ПТ) атаки, использующие известные уязвимости в программном и аппаратном обеспечении, однако не учитывается, что успешная реализация социоинженерных (СИ) атак обеспечивает злоумышленнику плацдарм для проведения программно-технических атак и приносит зачастую значительно больший ущерб.

Представленный в настоящей работе подход к анализу защищенности ИС, предназначенный для использования в перспективных системах анализа защищенности (САЗ), является развитием предложенного авторами ранее [1, 2] подхода к анализу защищенности, в нем введены понятия, модели и конструкции, позволяющие учитывать СИ-атаки.

Релевантные работы. Анализу защищенности систем посвящено большое количество работ, одной из его важнейших задач является классификация нарушителей и построение модели нарушителя [3].

Использованию графов и деревьев атак при анализе защищенности также посвящено множество работ: в [4] для анализа уязвимостей используется проверка на модели; в [5] предлагается подход к созданию графов атак; в [6] разрабатываются методика и инструментарий для анализа уязвимостей; в [7] описан подход к оценке уровня риска критических сетевых ресурсов на основе поведенческих графов атак и байесовского метода; в [8] предлагаются общая схема и алгоритмы ранжирования графов атак.

В работе [9] определены две основные категории методов реализации социоинженерных атак, нацеленных на „машину" или „человека" (computer-based и human-based); в [10] предложена классификация атак, основанных на методах социотехники.

Предлагаемый в настоящей работе подход к оценке защищенности базируется на концепциях, моделях и методиках, представленных в указанных выше работах. основным его отличием является возможность получения результатов анализа защищенности (множества показателей защищенности) путем построения и анализа дерева атак, в котором наряду с

программно-техническими атаками, направленными на технические средства ИС, представлены социоинженерные атаки, объектами которых являются санкционированные пользователи.

Функциональная архитектура перспективной САЗ представлена на рис. 1. Приведем основные функциональные узлы данной архитектуры.

1) Администратор ИС — должностное лицо, ответственное за формирование модели (спецификации) ИС, обновление баз данных ПТ-атак, планирование внедрения новых средств защиты информации (СЗИ).

2) Администратор безопасности ИС — должностное лицо, ответственное за разработку модели нарушителя, политики безопасности информации, расширение модели ИС в части вопросов защиты информации от несанкционированного доступа, а также формирование требований к показателям защищенности (ПЗ) ИС.

3) Проектировщик ИС — должностное лицо, выполняющее функции технического администратора и администратора безопасности проектируемой ИС.

4) Система анализа защищенности позволяет строить и анализировать дерево атак на основе имитации атакующих действий нарушителя, направленных как на технические средства ИС, так и на ее санкционированных пользователей.

— Формирование, передача входных или выходных данных —Чтение/модификация конфигурации

Рис. 1

Процесс анализа защищенности состоит из следующих этапов:

1) подготовительный (выполняется администраторами или проектировщиком ИС) — включает определение и документирование ресурсов ИС, их атрибутов (например, уровень критичности), используемых СЗИ, предъявляемых требований к уровню защищенности ИС, реализуемой политики безопасности, включающей описание модели нарушителя и т.д.;

2) инициализация (выполняется САЗ на основе полученных от пользователей данных) — включает формирование внутренних представлений моделей ИС и нарушителя, обновление внутренней базы данных уязвимостей;

3) построение дерева атак и его анализ (реализуется САЗ по команде пользователя);

4) анализ полученных результатов и выполнение пользователями САЗ рекомендаций по усилению защищенности.

Модели анализа защищенности ИС. Для формирования модели ИС предлагается расширить существующие модели компьютерных сетей [12, 13] путем добавления следующих классов объектов:

1) контролируемая зона — пространство, в котором регламентировано пребывание сотрудников и посетителей организации, а также различных технических средств;

2) санкционированный пользователь — должностное лицо, имеющее доступ в определенные контролируемые зоны, к заданным вычислительным платформам и информационным объектам, идентифицируемое при выполнении доступа по уникальному идентификатору. При успешной атаке нарушитель может получить доступную санкционированному пользователю информацию об ИС;

3) группа санкционированных пользователей — класс, используемый с целью упрощения таблиц дискреционного управления доступом;

4) информационный объект — абстракция, позволяющая представить некоторую совокупность обрабатываемой в ИС информации, доступ к которой контролируется правилами дискреционной политики управления доступом (файл в файловой системе вычислительной платформы и т.п.).

В качестве базы для расширения моделей атакующих действий и нарушителя была взята модель, представленная в работе [2].

Модель атакующих действий предлагается расширить за счет добавления следующих классов атак: а) социоинженерные атаки и б) атаки, учитывающие физический доступ нарушителя к техническим средствам.

Множество потенциальных СИ-атак формируется экспертами, множество ПТ-атак строится на основе баз данных. Для описания атак используются предусловия и постусловия. Предусловия определяются с использованием основных понятий и положений теорий человеческих потребностей. На основе пирамиды (иерархии) потребностей А. Маслоу [11] может быть определен способ воздействия на санкционированного пользователя. В качестве постусловий выступают: получение нарушителем сведений, доступных санкционированному пользователю; согласие пользователя выполнять указания нарушителя.

основное отличие ПТ- от СИ-атак заключается в том, что при успешной реализации ПТ-атаки нарушитель получает сведения только об атакуемой вычислительной платформе, а при успешной реализации СИ-атаки нарушитель может получить все сведения об ИС, известные пользователю.

Модель нарушителя состоит из следующих компонентов: первичные знания нарушителя об ИС (используемые оС и приложения, топология и т. д.); технические знания и умения нарушителя, определяющие его возможности по реализации ПТ-атак (в первую очередь, по компилированию и использованию программного кода, реализующего атаки); первоначальное положение относительно системы (внутренние и внешние нарушители).

Расширение модели нарушителя обеспечивает возможности задания:

— объектов новых классов (контролируемые зоны, информационные объекты и т.д.) в качестве первичных знаний нарушителя;

— множества „замаскированных" под санкционированных пользователей ИС нарушителей;

— ресурсов (в том числе финансовых), которые обеспечивают нарушителю возможность реализации СИ-атак, направленных на санкционированных пользователей ИС.

Модель определения уровня защищенности ИС базируется на использовании оценки критичности атакующего действия. Критичность ПТ-атак рассчитывается на основе интегрального базового индекса CVSS [14] атакующего действия и методики анализа рисков FRAP [15]. Критичность СИ-атаки определяется экспертным путем.

Получение качественной экспресс-оценки защищенности ИС (расчет общего уровня защищенности) осуществляется следующим образом:

1) вычисление показателей защищенности (критичность системы, сложность доступа и др.) различных объектов дерева атак (отдельных атакующих действий, трасс атак и угроз);

2) получение качественных оценок уровня риска для всех угроз;

3) расчет общего уровня защищенности анализируемой ИС на основе полученных оценок уровней риска всех угроз.

Отличие данной модели определения уровня защищенности ИС от модели, предложенной авторами ранее, заключается в том, что при выполнении расчетов в качестве атакуемого объекта может выступать как вычислительная платформа, так и санкционированный пользователь ИС.

Системная архитектура перспективной САЗ. С учетом предложенных моделей анализа защищенности и функциональной архитектуры перспективной САЗ была разработана ее системная архитектура, включающая:

1) программное средство „Конструктор спецификаций анализируемых ИС", позволяющее пользователям САЗ формировать спецификации ИС с применением графического интерфейса;

2) программное средство „Система анализа защищенности ИС", состоящее из клиентской (выполняет анализ защищенности ИС, заданной в виде подготовленной заранее спецификации, рис. 2) и серверной (обеспечивает обработку сведений об уязвимостях программного и аппаратного обеспечения) частей;

3) программный компонент „Обновление базы данных уязвимостей", обеспечивающий загрузку (актуализацию) сведений о ПТ-атаках из открытой базы данных уязвимостей National Vulnerability Database (NVD) [16].

C\UsersYngra\Docurr*nts\Networics ipedfications\Test f>et*ork-xml - Система .

la]

Файл Редактировать Дчалиллроватъ Справка

ыз«!** - + т

; Анализируемая компьютерная сеть I

а *

Знатя нарушителя Дерево;

Нарушитель

Компьютер 1

Компьютер 2

Рис. 2

Заключение. В работе представлен подход к анализу защищенности ИС с учетом СИ-атак, являющийся развитием предложенного авторами ранее подхода к анализу уязвимостей и оценке защищенности компьютерных сетей. Описаны расширения моделей информационной системы, атакующих действий, нарушителя и определения уровня защищенности (расчета множества показателей защищенности).

На основе предложенного подхода разработан прототип перспективной САЗ ИС, предназначенной для выполнения анализа защищенности на различных этапах жизненного цикла исследуемых информационных систем.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Котенко И. В., Степашкин М. В., Богданов В. С. Анализ защищенности компьютерных сетей на различных этапах их жизненного цикла // Изв. вузов. Приборостроение. 2006. Т. 49, № 5. С. 3—8.

2. Котенко И. В., Степашкин М. В. Оценка защищенности компьютерных сетей на основе анализа графов атак // Проблемы управления рисками и безопасностью. Тр. Института системного анализа РАН. М., 2007. Т. 31. С. 126—207.

3. Phyo A. H., Furnell S. M. A Detection-oriented classification of insider IT misuse // Proc. of the Third Security Conf. Las Vegas, NV, 2004.

4. Ritchey R. W., Ammann P. Using model checking to analyze network vulnerabilities // Proc. of the 2000 IEEE Symp. on Security and Privacy. Washington, DC, 2000. P. 156—165.

5. Swiler L. P., Phillips C., Ellis D., Chakerian S. Computer-attack graph generation tool // DISCEX '01. Proc. Anaheim, CA, 2001. Vol. 2. P. 307—321.

6. Rieke R. Tool based formal modelling, analysis and visualisation of enterprise network vulnerabilities utilising attack graph exploration // EICAR 2004. Conf. CD-rom: Best Paper Proc. 2004. P. 31—46.

7. Dantu R., Loper K., Kolan P. Risk management using behavior based attack graphs // Proc. of the Intern. Conf. on Information Technology: Coding and Computing. Washington, DC, 2004. Vol. 2. P. 444—449.

8. Mehta V., Bartzis C. et al. Ranking attack graphs // Lecture Notes in Computer Sci. Berlin: Springer-Verlag, 2006. Vol. 4219. P. 127—144.

9. A Proactive Defence to social engineering. SANS Institute Info Sec Reading Room [Электронный ресурс]: <http://www.sans.org/reading_room/whitepapers/engineering/proactive-defence-social-engineering_511>.

10. How to protect insiders from social engineering threats. Midsize business security guidance [Электронный ресурс]: <http://download.microsoft.com/download/4/7/>.

11. Maslow A. H. A Theory of human motivation // Psychological Rev. 1943. Vol. 50. P. 370—396.

12. Morin B., Me L., Debar H., Ducasse M. M2d2: A formal data model for ids alert correlation // LNCS. Berlin: Springer-Verlag, 2002. Vol. 1516. P. 115—137.

13. Vigna G. A topological characterization of tcp/ip security: Techn. Report TR-96.156. Politecnico di Milano, 1996.

14. CVSS. Common Vulnerability Scoring System [Электронный ресурс]: <http://www.first.org/cvss>.

15. FRAP. Facilitated Risk Analysis Process [Электронный ресурс]: <http://www.peltierassociates.com>.

16. NVD. National Vulnerability Database [Электронный ресурс]: <http://nvd.nist.gov>.

Сведения об авторах

Игорь Витальевич Котенко — д-р техн. наук, профессор; СПИИРАН, лаборатория проблем компью-

терной безопасности, Санкт-Петербург; заведующий лабораторией; E-mail: ivkote@comsec.spb.ru

Михаил Викторович Степашкин — канд. техн. наук; СПИИРАН, лаборатория проблем компьютерной

безопасности, Санкт-Петербург; научный сотрудник; E-mail: stepashkin@comsec.spb.ru

Дмитрий Игоревич Котенко — аспирант; СПИИРАН, лаборатория проблем компьютерной безопас-

ности, Санкт-Петербург; E-mail: dmitrykotenko1986@gmail.com

Елена Владимировна Дойникова — аспирант; СПИИРАН, лаборатория проблем компьютерной безопасности, Санкт-Петербург; E-mail: doynikova@comsec.spb.ru

Рекомендована лабораторией Поступила в редакцию

проблем компьютерной 12.05.11 г.

безопасности