У сфері кібербезпеки, тестування безпеки додатків та моделювання загроз є важливими для захисту додатків від потенційних загроз. Впровадження моделювання загроз у тестування безпеки додатків дозволяє організаціям проактивно виявляти та усувати вразливості, покращуючи механізми захисту додатків.
Цей метод покращує процес аналізу ризиків безпеки, роблячи його ефективним і цілеспрямованим. Моделювання загроз, особливо за допомогою таких підходів, як STRIDE, має вирішальне значення для ретельної ідентифікації загроз для додатків та аналізу дизайну безпеки.
Що таке моделювання загроз (Threat Modeling)?
Моделювання загроз – це проактивний метод кібербезпеки, спрямований на виявлення та передбачення потенційних загроз мережевій безпеці організації, а також будь-яких вразливостей, які ці загрози можуть використати. Більшість заходів безпеки реагують на загрози після їх виникнення. Відмінність моделювання загроз полягає в тому, що зосереджується на запобіганні, намагаючись виявити загрози до того, як вони вплинуть на систему. Такий далекоглядний підхід дозволяє організаціям впроваджувати конкретні, цілеспрямовані стратегії запобігання, щоб значно знизити ймовірність витоку даних.
Процес моделювання загроз складається з чотирьох ключових етапів: визначення активів, які потребують захисту, виявлення потенційних загроз для цих активів, аналіз вразливостей, які можуть бути використані цими загрозами, і розробка контрзаходів або запобіжних заходів для захисту від виявлених ризиків.
Моделювання загроз vs аналіз загроз
Моделювання та аналіз загроз є важливими компонентами стратегії кібербезпеки організації, які слугують для зменшення потенційних загроз. Однак вони відрізняються за своїм підходом і фокусом.
Моделювання загроз – це теоретичний процес, призначений для прогнозування потенційних загроз для екосистеми організації та виявлення вразливостей, які можуть бути використані цими загрозами. Це проактивний захід, який має на меті передбачити та підготуватися до можливих проблем безпеки до того, як вони виникнуть, часто використовуючи такі показники, як середній час напрацювання на відмову (MTBF, mean time between failure), щоб оцінити серйозність вразливостей.
З іншого боку, аналіз загроз заглиблюється в технічні особливості того, як зловмисник може використати вразливості для доступу до ресурсів або конфіденційних даних. Він більше зосереджений на практичних аспектах кібербезпеки, враховуючи такі фактори, як складність векторів атаки, щоб оцінити ймовірність виявлення та відбиття атаки.
У той час як моделювання загроз забезпечує широку теоретичну основу для розуміння потенційних загроз безпеці, аналіз загроз пропонує більш детальний, технічний погляд на фактичні механізми атак та їх виявлення. Ці процеси працюють в поєднанні для досягнення комплексного зменшення загроз, причому моделювання загроз закладає основу для стратегічного захисту, а аналіз загроз допрацьовує підхід, виходячи з технічних реалій.
- Виявлення загроз за допомогою моделювання загроз
Моделювання загроз є важливим процесом в кібербезпеці, який дозволяє організаціям проактивно виявляти і розуміти потенційні загрози для своїх цифрових активів. Моделювання загроз, імітуючи різні сценарії атак, забезпечує структурований підхід до розкриття поведінки потенційних зловмисників і різних загроз, пов’язаних з ними.
- Розуміння поведінки зловмисника
Першим кроком у виявленні загроз за допомогою моделювання загроз є розуміння поведінки потенційних зловмисних хакерів. Аналізуючи, як зловмисники можуть використовувати вразливості в системі, організації можуть отримати уявлення про типи загроз, з якими вони стикаються. Це розуміння має вирішальне значення для розробки ефективних контрзаходів і протоколів безпеки для захисту від цих загроз.
- Процес ідентифікації за допомогою зворотної розробки
Ключовим аспектом моделювання загроз є процес ідентифікації за допомогою зворотної розробки. Цей підхід передбачає деконструкцію відомих методів і сценаріїв атак для виявлення основних загроз і вразливостей. Працюючи у зворотному напрямку від відомих атак, команди безпеки можуть виявити тактики, методи і процедури (ТТPs), що використовуються зловмисниками, надаючи цінну інформацію для передбачення і пом’якшення майбутніх загроз.
Використання фреймворків моделювання загроз
Для полегшення ідентифікації загроз можна використовувати різні фреймворки. Вони пропонують структуровані методології для аналізу та документування потенційних загроз для екосистеми організації.
Фреймворки моделювання загроз не лише допомагають систематично виявляти загрози, але й гарантують, що всі потенційні вектори атаки будуть враховані.
Пояснення процесу моделювання загроз
Процес моделювання загроз – це структурований підхід, спрямований на посилення безпеки організації шляхом виявлення потенційних загроз і вразливостей в її екосистемі. Цей процес має вирішальне значення для розробки ефективних заходів і стратегій безпеки. Ось розбивка ключових цілей, пов’язаних з моделюванням загроз:
Ідентифікація активів
Першим кроком у процесі моделювання загроз є ідентифікація всіх активів в екосистемі організації, які потенційно можуть стати мішенню для атаки. Це завдання ускладнюється швидкими темпами цифрової трансформації, які спостерігаються в усьому світі. Оскільки співпраця з постачальниками все частіше переноситься в хмарне середовище, розрізнення різних активів стає все складнішим завданням.
Одним з ефективних методів ідентифікації активів є мапування цифрового сліду. Цей метод допомагає виявити приховані дані, пов’язані з конфіденційними даними, шляхом відстеження потоку даних через мережу постачальників. Розуміння повного обсягу цифрового сліду організації має важливе значення для захисту від потенційних загроз.
Ідентифікація загроз
Щоб виявити потенційні загрози, спочатку необхідно мати повне уявлення про всі вразливі елементи в екосистемі. Знання цих вразливостей дозволяє ідентифікувати конкретні загрози, якими можуть скористатися.
Цінним ресурсом для виявлення поширених вразливостей, особливо у вебдодатках, є список 10 основних вразливостей OWASP. Цей щорічно оновлюваний список висвітлює найбільш критичні вразливості вебдодатків і слугує ключовим орієнтиром для моделювання загроз. Широке визнання робить його важливим інструментом для організацій, які прагнуть запобігти потенційним атакам.
Виявлення вразливостей вимагає ретельного вивчення поверхні атаки організації. Це передбачає моніторинг як внутрішніх, так і сторонніх мереж для виявлення вразливостей.
Проведення аналізу вразливостей
Етап аналізу вразливостей є критично важливим, оскільки передбачає глибокий аналіз кожної виявленої вразливості для розробки найбільш ефективних стратегій її усунення. Цей етап стає особливо складним, коли вразливості виявлені в мережі постачальника. У таких випадках необхідним стає проведення оцінки ризиків третьою стороною. Це передбачає звернення до постачальника для отримання детальної інформації про характер та ступінь вразливості, що дозволить застосувати більш цілеспрямований підхід до усунення вразливостей.
Розробка заходів протидії загрозам
Впровадження високоточних засобів захисту гарантує, що ресурси будуть ефективно використані для зміцнення найбільш вразливих точок системи.
Використання рішення для моніторингу поверхні атаки може значно спростити цей процес. Такі рішення не лише пропонують рекомендації щодо усунення недоліків, але й надають доступ до фахівців з кібербезпеки, які можуть виконати ці заходи.
Такий підхід є високоефективним для пом’якшення загроз, пропонуючи масштабованість і зменшуючи навантаження на внутрішні ресурси, гарантуючи, що експертна допомога доступна для швидкого та ефективного усунення вразливостей.
Розуміння методологій моделювання загроз
Методології моделювання загроз є важливими інструментами кібербезпеки, призначеними для виявлення та пом’якшення потенційних загроз. Кожна з них має унікальні переваги і підходить для різних випадків, залежно від конкретних потреб організації у сфері безпеки. Нижче наведено огляд різних методологій, щоб допомогти обрати найбільш доцільну з них для конкретної системи безпеки.
- STRIDE
Розроблена компанією Microsoft, STRIDE є однією з перших методологій, представлених для моделювання загроз. Вона забезпечує комплексну основу для виявлення потенційних загроз для системи шляхом вивчення конкретних властивостей безпеки, що знаходяться під загрозою.
STRIDE – це абревіатура, що представляє шість ключових категорій загроз:
- Підробка ідентифікаційних даних (англ. Spoofing Identity): Зловмисник видає себе за іншу особу, щоб обійти заходи автентифікації, безпосередньо кидаючи виклик механізмам автентифікації системи.
- Неавторизований доступ (Tampering): Це стосується неавторизованих змін, внесених до системних даних, що підриває цілісність системи.
- Заперечення (Repudiation): Ця загроза полягає в тому, що зловмисник заперечує свої зловмисні дії через відсутність підзвітності, ставлячи під сумнів здатність системи не відмовлятися від своїх дій.
- Розкриття інформації (Information Disclosure): неавторизований доступ до конфіденційної інформації порушує конфіденційність системи.
- Відмова в обслуговуванні (DoS): Це відбувається, коли зловмисник порушує доступність послуг, перевантажуючи систему запитами, що ставить під загрозу її працездатність.
- Підвищення привілеїв (Elevation of Privilege): Зловмисник отримує вищі рівні доступу, ніж дозволено, порушуючи протоколи авторизації.
Методологія STRIDE є невіддільною частиною інструменту моделювання загроз від Microsoft, пропонуючи структурований підхід до виявлення недоліків дизайну безпеки. Однак її широке застосування іноді може обмежувати її ефективність у певних сценаріях.
Щоб розв’язати цю проблему, Microsoft представила такі варіації, як STRIDE-per-element і STRIDE-per-interaction, які надають більш детальні рекомендації щодо усунення вразливостей в елементах системи і взаємодіях.
- P.A.S.T.A
Процес моделювання атак та аналізу загроз (Process for Attack Simulation and Threat Analysis).
P.A.S.T.A є методологією, орієнтованою на ризики, яка розгортається в сім детальних кроків. Цей підхід є динамічним і дозволяє перерахувати загрози та присвоїти кількісну оцінку ризику кожній виявленій загрозі.
Однією з ключових переваг методології P.A.S.T.A. є те, що вона враховує внесок стратегічних зацікавлених сторін, що робить її придатною для виявлення сценаріїв експлуатації, які в іншому випадку можуть бути проігноровані. Зосереджуючись як на перспективах потенційних зловмисників, так і на активах, що перебувають під загрозою, P.A.S.T.A сприяє комплексному та орієнтованому на зловмисника баченню ландшафту безпеки, що призводить до розробки захисних заходів, орієнтованих на активи.
- Trike
Trike працює як система аудиту безпеки, яка перетворює традиційну модель загроз на практичний інструмент управління ризиками. Процес починається з розробки матриці, яка окреслює взаємодію між різними суб’єктами, їхніми діями та активами системи. Ця матриця структурована: активи системи перераховані в стовпчиках, а актори (actors) – в рядках, причому кожна взаємодія розбита на основні дії: створення, читання, оновлення та видалення (CRUD – Create, Read, Update, and Delete).
Для кожної дії матриця вказує, чи є вона дозволеною, забороненою або умовно дозволеною на основі певних правил. Це детальне відображення доповнюється діаграмою потоків даних (DFD) для точного визначення потенційних загроз. Згодом будується структура «дерева атак», де кожна ідентифікована загроза виступає в ролі «кореневого вузла».
Кінцевою метою Trike є оцінка та визначення рівня ризику, пов’язаного з взаємодією кожного актора (actor) з активами системи, в діапазоні від 0 (відсутність ризику) до 5 (максимальний ризик). Ця система оцінювання допомагає призначити рівень дозволу для кожної дії – завжди, іноді чи ніколи – таким чином забезпечуючи чітку основу для управління та зменшення ризиків.
- VAST – (Visual, Agile, and Simple Threat)
Модель VAST – це комплексна методологія безпеки. Вона ґрунтується на припущенні, що зловмисники мають у своєму розпорядженні незліченну кількість методів для здійснення атак.
VAST відрізняється тим, що пропонує подвійний підхід до оцінки ризиків, зосереджуючись як на архітектурних, так і на операційних аспектах. Архітектурні загрози відображаються за допомогою діаграм потоків процесів, в той час, як операційні загрози деталізуються за допомогою діаграм потоків даних (DFD), що дозволяє командам безпеки візуалізувати та ефективно протидіяти ризикам.
- Дерева атак (Attack Trees)
Дерева атак – це структурований спосіб візуалізації шляхів, якими може піти зловмисник для досягнення своєї мети. Починаючи з кореневого вузла, який представляє головну мету зловмисника, модель розгалужується на підпорядковані вузли (child nodes), кожен з яких описує конкретні умови або дії, необхідні для досягнення головної мети.
Ці гілки можуть далі розгалужуватися на умови «І (AND)» та «АБО (OR)», пропонуючи детальну карту потенційних векторів атаки і допомагаючи в розробці цільових заходів безпеки.
- CVSS
Загальна система оцінки вразливостей (Common Vulnerability Scoring System).
Загальна система оцінки вразливостей (CVSS), розроблена Національним інститутом стандартів і технологій (NIST), пропонує універсальну основу для оцінки серйозності вразливостей безпеки. Вразливості оцінюються за шкалою від 0 до 10, де 10 означає найвищий рівень серйозності.
CVSS забезпечує стандартизований підхід до оцінки та визначення пріоритетності вразливостей у різних системах, підтримуваний регулярно оновлюваним переліком типових вразливостей та вразливостей (CVE) NIST, щоб допомогти організаціям у розробці стратегій мінімізації загроз.
- O.C.T.A.V.E
O.C.T.A.V.E – Оперативно-критична оцінка загроз, активів та вразливостей
OCTAVE – це методологія стратегічної оцінки на основі ризиків, яка надає пріоритет організаційним ризикам над технологічними. Вона складається з трьох етапів: по-перше, оцінка організації для побудови профілів загроз на основі активів; по-друге, виявлення та оцінка вразливостей інфраструктури; і, нарешті, виявлення ризиків для критично важливих активів для формування комплексної стратегії безпеки.
Зосередженість OCTAVE на організаційних ризиках робить його цінним для розробки цілісної системи безпеки, яка відповідає ширшим цілям і вразливостям організації.
Висновки
Інтеграція моделювання загроз в тестування безпеки додатків є ключовою стратегією для захисту додатків від безлічі кіберзагроз, що переважають в сучасному цифровому середовищі. Завдяки ретельним процесам моделювання та аналізу загроз організації можуть проактивно виявляти вразливості та створювати цільові засоби захисту від потенційних вразливостей.
Застосовуючи ці практики, організації можуть посилити заходи безпеки своїх додатків, забезпечити надійний механізм захисту, який не лише передбачатиме загрози, але й ефективно пом’якшуватиме їх, захищатиме конфіденційні дані та підтримуватиме цілісність їхньої цифрової інфраструктури.
