Построение модели злоумышленника в информационной безопасности: комплексная методология и практическое применение

Введение

В 2023 году 52% всех утечек данных были вызваны внутренними угрозами, что является ярким свидетельством критической важности глубокого понимания не только внешних, но и внутренних факторов риска для любой организации. В условиях беспрецедентного роста кибератак и постоянной эволюции угроз информационная безопасность перестала быть лишь технической задачей. Она трансформировалась в стратегическую дисциплину, требующую проактивного подхода. Центральное место в этом подходе занимает модель злоумышленника – инструмент, позволяющий не просто реагировать на инциденты, но предвидеть их, выстраивая эшелонированную и адекватную защиту. Это означает, что без четкого представления о потенциальном противнике любые меры безопасности будут носить реактивный характер и, вероятно, окажутся недостаточно эффективными в условиях постоянно меняющегося ландшафта угроз.

Цель данной работы — предложить исчерпывающую методологию для построения модели злоумышленника, охватывающую теоретические основы, практические этапы, нормативно-правовые требования и математические подходы. Мы стремимся не только систематизировать существующие знания, но и углубить понимание роли формализации в этом процессе, а также рассмотреть современные инструменты, способствующие автоматизации и повышению эффективности моделирования. Данное исследование послужит фундаментом для студентов технических и ИТ-ВУЗов, готовящих курсовые или дипломные работы по информационной безопасности, предоставляя им комплексный и актуальный взгляд на проблему.

Теоретические основы и терминология

Для глубокого понимания предмета исследования необходимо четко определить ключевые понятия, формирующие его терминологическую базу. Без единой интерпретации фундаментальных дефиниций невозможно построить адекватную и проверяемую модель, что является основополагающим условием для создания надёжной системы кибербезопасности.

Определение модели злоумышленника (нарушителя)

В основе любой стратегии киберзащиты лежит понимание своего противника. Модель нарушителя информационной безопасности (модель нарушителя ИБ) – это не просто абстрактное представление, а тщательно проработанный набор предположений об одном или нескольких потенциальных злоумышленниках. Эти предположения охватывают их квалификацию, мотивацию, располагаемые технические и материальные средства, а также существующие ограничения.

Предположения о нарушителе ИБ могут быть детализированы по множеству параметров. Например, его мотивация может варьироваться от финансовой выгоды (кража данных, вымогательство) до шпионажа, саботажа или даже идеологических побуждений. Уровень подготовки может быть представлен как «новичок», использующий готовые скрипты, «опытный хакер» с глубокими знаниями систем, или «инсайдер», обладающий легитимным доступом к критическим ресурсам. Используемые методы могут включать социальную инженерию, эксплуатацию известных уязвимостей, целевые фишинговые кампании или применение специализированного вредоносного ПО. Наконец, доступные ресурсы определяют масштабы и сложность потенциальных атак: наличие финансирования для покупки дорогостоящих инструментов, доступ к ботнетам, специализированное оборудование или уникальное программное обеспечение.

Важно отметить, что модель нарушителя ИБ является абстрактным описанием, которое может быть как формализованным (с использованием математических аппаратов), так и неформализованным. Она описывает предполагаемые возможности противника, которые он может использовать для проведения атак, а также ограничения на эти возможности. Эти ограничения играют не менее важную роль: они могут быть связаны с легальным доступом к информации, временными рамками, финансовыми ресурсами, квалификацией злоумышленника или отсутствием специфического ПО/оборудования. Например, для проведения масштабной атаки типа «отказ в обслуживании» (DDoS) злоумышленнику требуются значительные вычислительные мощности и сетевые ресурсы, а также сложная инфраструктура, что является одним из существенных ограничений.

Правильно разработанная модель нарушителя является краеугольным камнем построения адекватной системы обеспечения информационной безопасности. Ее адекватность достигается за счет фокусировки на защите от наиболее вероятных и опасных угроз, исходящих от потенциального злоумышленника, что позволяет оптимизировать распределение ресурсов и сделать осознанный выбор средств защиты. Таким образом, модель нарушителя — это не только описание угрозы, но и мощный инструмент стратегического планирования киберзащиты.

Связанные понятия: угрозы, уязвимости, риски и векторы атак

Построение эффективной системы безопасности невозможно без четкого понимания взаимосвязи между моделью злоумышленника и такими ключевыми понятиями, как угрозы, уязвимости, риски и векторы атак. Они формируют динамическую цепочку, по которой злоумышленник реализует свои цели.

• Угроза информационной безопасности (ИБ) — это потенциальное событие, действие или обстоятельство, которое может привести к нанесению ущерба информационным активам организации. Согласно FALCONGAZE, это стратегический подход к выявлению актуальных векторов действий злоумышленников и оценка степени их опасности для компании. По сути, это документ с перечнем вероятных атак и точек входа для киберпреступников.
  • Пример: Кража конфиденциальных данных, отказ в обслуживании критически важной системы, несанкционированное изменение информации.
• Уязвимость — это слабость в информационной системе, ее компонентах или в процессах, которая может быть использована злоумышленником для реализации угрозы. Уязвимости могут быть связаны с ошибками в программном обеспечении, некорректными настройками, отсутствием необходимых обновлений, слабыми паролями или недостатками в организационных мерах безопасности.
  • Пример: Неисправленный баг в веб-приложении, позволяющий выполнить SQL-инъекцию; использование стандартного пароля администратора для сетевого устройства.
• Риск ИБ — это комбинация вероятности реализации угрозы и величины потенциального ущерба, который может быть нанесен в результате этой реализации. Это качественная или количественная мера возможного ущерба, зависящая от наличия уязвимостей и способности злоумышленника их эксплуатировать.
  • Пример: Высокий риск потери данных, если критическая уязвимость в базе данных активно эксплуатируется опытными хакерами.
• Вектор атаки — это путь или метод, используемый злоумышленником для получения несанкционированного доступа к системе или данным, или для реализации иной угрозы. Вектор атаки описывает последовательность действий, начиная от выбора цели и заканчивая достижением конечной цели атаки.
  • Пример: Фишинг (вектор социальной инженерии), использование уязвимости нулевого дня (вектор эксплуатации ПО), брутфорс паролей (вектор перебора).

Взаимосвязь: Модель злоумышленника описывает кто атакует, почему и какими средствами. Угрозы определяют что может произойти. Уязвимости показывают где система слаба. Векторы атак описывают как злоумышленник использует уязвимости для реализации угрозы. Наконец, риск ИБ оценивает насколько вероятно и насколько серьезно может пострадать организация. Таким образом, модель злоумышленника является отправной точкой для выявления и оценки всех последующих элементов, обеспечивая целостный подход к кибербезопасности.

Значение модели злоумышленника для эффективной защиты ИС

Модель злоумышленника – это не просто академическое упражнение, а жизненно важный элемент практической информационной безопасности. Ее значение для эффективной защиты информационных систем трудно переоценить, поскольку именно она определяет адекватность и направленность всех предпринимаемых защитных мер.

Во-первых, модель позволяет сфокусироваться на наиболее вероятных и опасных угрозах. Без понимания мотивов, квалификации и ресурсов потенциального противника организация рискует распылять свои усилия и ресурсы на защиту от абстрактных или маловероятных угроз. Например, если модель злоумышленника указывает на низкую вероятность целевых атак со стороны государственных спецслужб, но высокую вероятность инсайдерских сговоров с целью кражи данных, то основные усилия должны быть направлены на предотвращение внутренних угроз, а не на усиление периметра от высокотехнологичных внешних атак.

Во-вторых, она оптимизирует распределение ресурсов. Бюджеты на информационную безопасность всегда ограничены, и модель злоумышленника становится критически важным инструментом для их рационального использования. Понимая, какие активы наиболее привлекательны для конкретного типа нарушителя, и какие векторы атак он наиболее вероятно использует, организации могут инвестировать в те средства защиты, которые принесут наибольшую отдачу. Это может быть усиление систем DLP для предотвращения утечек данных, внедрение систем контроля доступа для инсайдеров или повышение квалификации персонала по кибергигиене.

В-третьих, модель нарушителя позволяет выбрать адекватные средства защиты. Средства защиты информации (СЗИ) обладают различными функциональными возможностями. Например, межсетевой экран нового поколения эффективен против внешних сетевых атак, но бесполезен против инсайдера, копирующего данные на USB-накопитель. Модель злоумышленника помогает определить, какие именно угрозы наиболее актуальны, и, следовательно, какие СЗИ наиболее эффективны для их нейтрализации.

В-четвертых, она способствует построению многоуровневой и эшелонированной защиты. Информационная безопасность — это не единичное решение, а комплекс взаимосвязанных мер. Модель злоумышленника позволяет спроектировать такую систему, где каждый уровень защиты направлен на противодействие определенным тактикам и техникам нарушителя, создавая глубокую оборону, способную выдержать сложные атаки.

Наконец, модель злоумышленника является основой для оценки эффективности системы защиты. Без четкого представления о том, от кого и от чего мы защищаемся, невозможно измерить, насколько успешно работает система. Модель предоставляет эталон, относительно которого можно оценивать уровень защищенности, выявлять пробелы и планировать дальнейшие улучшения. Таким образом, это не статичный документ, а динамический инструмент, постоянно совершенствующийся вместе с эволюцией угроз.

Классификация злоумышленников и угроз информационной безопасности

Для построения адекватной модели защиты необходимо четко понимать, кто является нашим противником и какие методы он может использовать. Систематизация типов злоумышленников и угроз позволяет создать полную и детализированную картину возможных атак.

Классификация злоумышленников по различным критериям

Мир киберпреступности многообразен, и злоумышленники отличаются друг от друга целями, квалификацией, ресурсами и методами. Чтобы эффективно противостоять им, необходимо провести четкую классификацию.

По источнику:

• Внутренние нарушители: Это сотрудники компании на разных должностях, а также бывшие сотрудники, подрядчики и партнеры, имеющие доступ к конфиденциальной информации. Их действия могут быть как случайными (вызванными невнимательностью, незнанием регламентов, ошибками), так и целенаправленными (мотивированными финансовой выгодой, местью, корпоративным шпионажем). Статистика Positive Technologies за 2023 год показывает, что внутренние угрозы стали причиной 52% всех утечек данных, подчеркивая их значимость.
• Внешние нарушители: К этой категории относятся хакеры, киберпреступные группировки, иностранные спецслужбы, конкуренты и даже активисты. Их цели могут быть крайне разнообразными: от получения финансовой выгоды (вымогательство, кража данных банковских карт) до нарушения работы систем (DoS/DDoS-атаки), кражи интеллектуальной собственности или политического саботажа.

По уровню квалификации и доступным ресурсам:

• Базовый уровень (Новички, «скрипт-кидди»): Используют общедоступные инструменты и эксплойты, не обладают глубокими знаниями систем и протоколов. Их атаки обычно нецелевые и массовые.
• Средний уровень (Опытные хакеры, инсайдеры): Обладают ограниченной внутренней информацией, специальными знаниями и навыками. Могут разрабатывать собственные инструменты или модифицировать существующие. Их атаки часто более целенаправлены.
• Высокий уровень (Профессиональные киберпреступники, государственные хакерские группировки, «этичные» хакеры с полным доступом): Обладают глубочайшими знаниями, значительными финансовыми и техническими ресурсами. Могут иметь полный доступ к инфраструктуре, использовать специализированное оборудование и программное обеспечение, разрабатывать сложные многовекторные атаки, включая уязвимости нулевого дня.

По мотивации:

• Финансовая выгода: Кража данных для продажи, вымогательство (ransomware), мошенничество.
• Шпионаж: Промышленный шпионаж, государственный кибершпионаж.
• Саботаж: Вывод из строя систем, нарушение бизнес-процессов.
• Идеологические/политические мотивы (хактивизм): Протесты, выражение гражданской позиции через кибератаки.
• Развлечение/самоутверждение: Взлом ради взлома, демонстрация навыков.

Для более детальной оценки возможностей нарушителей в методике ФСТЭК России от 2021 года рекомендуется учитывать их потенциал, который включает: уровень подготовки (от низкого до высокого), наличие доступа к объектам защиты (удаленный, локальный, физический), ресурсы (финансовые, технические, временные), а также мотивы и цели. Такая многогранная классификация позволяет сформировать реалистичный профиль потенциального злоумышленника и адекватно оценить исходящие от него угрозы.

Типология угроз информационной безопасности

Помимо классификации злоумышленников, критически важно систематизировать сами угрозы, которые они могут реализовать. Понимание типологии угроз позволяет выявить наиболее актуальные риски и разработать целенаправленные меры защиты.

По источнику возникновения:

• Антропогенные угрозы (обусловленные действиями человека):
  • Преднамеренные: Целенаправленные действия злоумышленников (как внешних, так и внутренних) с целью нанесения ущерба или получения выгоды. Примеры: вирусные атаки, взлом систем, DDoS, кража данных, фишинг.
  • Непреднамеренные: Случайные действия или бездействие человека, приводящие к инцидентам ИБ. Примеры: ошибки персонала, невнимательность, незнание регламентов, несанкционированное изменение настроек.
• Техногенные угрозы (обусловленные техническими средствами): Сбои в работе оборудования, ошибки в программном обеспечении, аварии систем энергоснабжения или связи, технологические катастрофы. Примеры: отказ сервера, сбой СУБД, ошибки в коде приложения.
• Стихийные угрозы (обусловленные природными явлениями): Катаклизмы, которые могут повлиять на работоспособность информационных систем. Примеры: пожары, наводнения, землетрясения.

По характеру воздействия (по отношению к данным и системам):

• Активные угрозы: Направлены на изменение, уничтожение данных или нарушение работы систем. Они активно воздействуют на защищаемые ресурсы.
  • Примеры: Вирусные атаки (шифровальщики, трояны), взлом систем с изменением конфигурации, DoS/DDoS-атаки, инъекции SQL-кода, подмена веб-страниц.
• Пассивные угрозы: Не изменяют данные и не нарушают работу систем, но ставят под угрозу конфиденциальность информации. Их цель — несанкционированный доступ к данным без изменения их целостности.
  • Примеры: Прослушивание каналов связи, перехват сетевого трафика, сканирование портов, несанкционированное копирование данных, считывание электромагнитных излучений.

По способам реализации (векторам атак):

• Несанкционированный доступ (НСД): Получение доступа к информации или ресурсам без соответствующих прав. Включает подбор паролей, эксплуатацию уязвимостей, обход систем аутентификации.
• Утечки по техническим каналам утечки информации (ТКУИ): Перехват информации по побочным электромагнитным излучениям, акустическим каналам, виброакустическим каналам и т.д.
• Вредоносное программное обеспечение (ВПО): Распространение вирусов, троянов, червей, программ-вымогателей (ransomware).
• Социальная инженерия: Манипулирование людьми с целью получения конфиденциальной информации или выполнения нежелательных действий (фишинг, вишинг, смишинг).
• Отказ в обслуживании (DoS/DDoS): Нарушение работоспособности сервиса или системы путем перегрузки ее ресурсов.
• Нарушение целостности данных: Несанкционированное изменение или у��ичтожение информации.

Порядок построения модели угроз включает появление действующих источников, уязвимость защищаемой информационной системы, реализацию угрозы и ее последствия. Актуальность угрозы определяется возможностью получения ущерба, наличием нарушителя и сценария реализации угрозы. Комплексное понимание этой типологии позволяет формировать адекватную модель угроз, которая учитывает весь спектр потенциальных воздействий на информационную систему.

Методологии и этапы построения модели злоумышленника и угроз

Построение эффективной модели злоумышленника и угроз — это не интуитивный процесс, а структурированный подход, опирающийся на проверенные методологии и последовательные этапы. Его главная цель, как отмечает FALCONGAZE, — «узнать противника «в лицо» и подготовиться к отражению нападений, минимизируя риски и потенциальные негативные последствия для организации».

Обзор существующих методологий моделирования угроз

В мире информационной безопасности разработано множество подходов к моделированию угроз, каждый из которых имеет свои акценты и область применения. Их можно условно разделить на три основные категории, а также выделить гибридные подходы, характерные для российских фреймворков.

1. Подход, ориентированный на активы (Asset Centric): В центре внимания находится ценность информационных активов организации. Основная задача — определить, какие данные, системы или сервисы являются наиболее критичными, и как их потеря или компрометация повлияет на бизнес. Затем проводится анализ угроз и уязвимостей, которые могут затронуть эти активы.

   • Преимущества: Четко привязывает меры безопасности к бизнес-ценности, что облегчает обоснование инвестиций.
   • Недостатки: Может недооценивать новые, неочевидные векторы атак, не всегда учитывает мотивы и возможности злоумышленников в полной мере.

2. Подход, ориентированный на систему (System Centric): Фокусируется на архитектуре информационной системы. Декомпозируется система на компоненты, анализируются потоки данных, интерфейсы взаимодействия. Угрозы выявляются исходя из уязвимостей каждого компонента и связей между ними.

   • Преимущества: Позволяет глубоко проанализировать технические уязвимости и архитектурные недостатки.
   • Недостатки: Может упускать из виду организационные угрозы, человеческий фактор и мотивацию злоумышленников, фокусируясь исключительно на технических аспектах.

3. Подход, ориентированный на злоумышленника (Attacker Centric): Как следует из названия, в центре внимания ставится мотив злоумышленника (чего он пытается добиться) и действия, которые он должен предпринять для достижения цели. Эта методология требует глубокого понимания психологии злоумышленника, его квалификации, ресурсов и методов.

   • Преимущества: Проактивный подход, позволяет предвидеть действия противника и выстраивать защиту, исходя из его потенциала.
   • Недостатки: Требует значительных экспертных знаний о текущем ландшафте угроз и возможностях злоумышленников.

Гибридный характер российских фреймворков (ФСТЭК России):
Российские нормативные документы, в частности, методические документы ФСТЭК России, являются гибридом подходов Asset Centric и Attacker Centric. Это означает, что при построении модели угроз необходимо учитывать как ценность защищаемых активов, так и потенциал, цели и возможности нарушителя. Такой подход обеспечивает более комплексное и реалистичное моделирование.

Примеры конкретных методологий:

• STRIDE (Spoofing, Tampering, Repudiation, Information disclosure, Denial of service, Elevation of privilege): Разработана Microsoft, ориентирована на систему. Каждый элемент STRIDE представляет собой категорию угрозы:
  • Spoofing (олицетворение): Угрозы, связанные с подделкой личности.
  • Tampering (подделка): Угрозы изменения данных.
  • Repudiation (отказ от авторства): Угрозы, при которых злоумышленник может отрицать свои действия.
  • Information disclosure (раскрытие информации): Угрозы несанкционированного доступа к конфиденциальным данным.
  • Denial of service (отказ в обслуживании): Угрозы нарушения доступности системы.
  • Elevation of privilege (повышение привилегий): Угрозы получения более высоких прав доступа.
• DREAD (Damage, Reproducibility, Exploitability, Affected users, Discoverability): Методология оценки рисков, часто используемая в сочетании со STRIDE.
  • Damage (ущерб): Насколько серьезным будет ущерб от успешной атаки.
  • Reproducibility (воспроизводимость): Насколько легко воспроизвести атаку.
  • Exploitability (эксплуатируемость): Насколько легко использовать уязвимость.
  • Affected users (затронутые пользователи): Сколько пользователей пострадает от атаки.
  • Discoverability (обнаруживаемость): Насколько легко найти уязвимость.
• OCTAVE (Operationally Critical Threat, Asset, and Vulnerability Evaluation): Комплексный подход, разработанный для всесторонней оценки рисков в организации. Он включает три фазы: построение профилей угроз на основе активов, выявление уязвимостей в инфраструктуре и разработку стратегии защиты. OCTAVE требует значительных ресурсов и вовлечения менеджмента, но обеспечивает глубокое понимание рисков.
• PASTA (Process for Attack Simulation and Threat Analysis): Семиступенчатый, ориентированный на риски подход, который охватывает от бизнес-целей до анализа реализации атак.

Выбор методологии зависит от специфики организации, ее ресурсов, сложности информационных систем и требований регуляторов. Важно, чтобы выбранный подход был всеобъемлющим и позволял учитывать как технические, так и организационные аспекты безопасности.

Основные этапы разработки модели злоумышленника и угроз

Разработка модели злоумышленника и угроз — это итеративный процесс, состоящий из нескольких взаимосвязанных этапов, которые призваны упорядочить рассмотрение вопроса, каким образом злоумышленник может оказать негативное влияние на объект защиты.

1. Декомпозиция системы и инвентаризация компонентов:

   • Цель: Получить полное и структурированное представление об информационной системе.
   • Действия: Описание и отображение информации обо всех информационных ресурсах, используемом программном обеспечении и оборудовании. Создание карты сети, архитектуры приложений, перечня всех серверов, рабочих станций, сетевых устройств, баз данных и приложений. Инвентаризация данных, определение их типов (персональные данные, коммерческая тайна, государственная тайна) и мест хранения.
   • Результат: Подробный перечень всех компонентов информационной системы и информационных ресурсов.

2. Определение негативных последствий (ущерба):

   • Цель: Установить, какой ущерб может быть нанесен организации в случае успешной реализации угрозы.
   • Действия: Идентификация видов ущерба: финансовый (прямые потери, штрафы), репутационный (потеря доверия клиентов, партнеров), правовой (нарушение законодательства, судебные иски), операционный (простой систем, нарушение бизнес-процессов). Оценка потенциальной величины ущерба для каждого вида.
   • Результат: Список потенциальных негативных последствий и их качественная/количественная оценка.

3. Идентификация объектов воздействия (активов):

   • Цель: Определить, на какие элементы системы злоумышленник может оказать воздействие для достижения своих целей.
   • Действия: Классификация информационных систем, данных, оборудования и программного обеспечения по их критичности и ценности для организации. Например, база данных клиентов, серверы с конфиденциальной информацией, системы управления производством.
   • Результат: Перечень критичных активов, подлежащих защите.

4. Определение источников угроз (создание профилей злоумышленников):

   • Цель: Выявить потенциальных злоумышленников и сформировать их детализированные профили.
   • Действия: На основе классификации, рассмотренной ранее, определить, какие типы злоумышленников (внутренние/внешние, по квалификации, мотивации) наиболее вероятны для данной организации. Для каждого типа создать профиль, включающий цели, потенциал, доступные средства, типичные методы атак и ограничения.
   • Результат: Детализированная модель злоумышленника (или несколько моделей).

5. Оценка способов реализации угроз (векторов атак):

   • Цель: Проанализировать, как злоумышленник может использовать свои возможности для воздействия на активы.
   • Действия: Для каждого типа злоумышленника и каждого актива определить возможные векторы атак (например, фишинг, SQL-инъекции, DDoS, инсайдерские утечки). Использование Банка данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России является систематизированным источником информации о существующих уязвимостях и угрозах безопасности информации, что критически важно на этом этапе.
   • Результат: Перечень возможных векторов атак, применимых к конкретной системе и злоумышленнику.

6. Оценка сценариев реализации угроз и их актуальности:

   • Цель: Построить логические последовательности действий злоумышленника, ведущие к реализации угрозы, и оценить их вероятность.
   • Действия: Для каждого вектора атаки разработать подробные сценарии реализации, описывающие шаги злоумышленника. Актуальность угрозы оценивается по методике ФСТЭК России, учитывающей потенциал нарушителя (базовый, средний, высокий), наличие уязвимостей в системе защиты информации и возможность реализации угрозы. Угроза считается актуальной, если ее реализация возможна и приведет к негативным последствиям.
   • Результат: Сценарии атак и оценка актуальности каждой угрозы.

7. Идентификация и оценка уязвимостей:

   • Цель: Выявить слабые места в системе, которые могут быть использованы в сценариях атак.
   • Действия: Проведение аудита безопасности, сканирование уязвимостей, тестирование на проникновение. Критерии для аудита разрабатываются на основании модели угроз и модели нарушителя. Использование ГОСТ Р 56546-2015 «Защита информации. Уязвимости информационных систем. Классификация уязвимостей информационных систем» помогает систематизировать этот процесс.
   • Результат: Детализированный список выявленных уязвимостей с оценкой их критичности.

Интеграция данных о нарушителях в модель угроз:
На всех этих этапах данные о нарушителях активно используются для формирования модели угроз. Информация о их мотивации, квалификации и ресурсах напрямую влияет на:

• Определение негативных последствий: Разные злоумышленники преследуют разные цели, а значит, и потенциальный ущерб будет различаться.
• Выбор объектов воздействия: Злоумышленник с целью финансовой выгоды будет атаковать финансовые системы, а шпион – системы с конфиденциальной информацией.
• Оценку способов и сценариев реализации угроз: Сложность и изощренность сценариев будут зависеть от квалификации и ресурсов злоумышленника.
• Оценку актуальности угроз: Высококвалифицированный злоумышленник сделает угрозу более актуальной, чем новичок, если у него есть мотив и средства.

Таким образом, модель нарушителя является динамическим компонентом, который пронизывает весь процесс моделирования угроз, делая его максимально релевантным и эффективным.

Оценка рисков и уязвимостей

Оценка рисков и уязвимостей является кульминацией процесса моделирования угроз, позволяющей перейти от качественного описания к количественной мере потенциального ущерба. Именно на этом этапе определяется, насколько критичны выявленные угрозы и сколько ресурсов стоит направить на их нейтрализацию.

Методы оценки рисков:
Основной принцип оценки рисков ИБ базируется на определении вероятности реализации атак и уровней их ущерба. Классическая формула для расчета риска (R) выглядит следующим образом:

R = P × U

Где:

• P — вероятность реализации угрозы (вероятность того, что злоумышленник успешно реализует атаку).
• U — величина возможного ущерба (финансового, репутационного, операционного) от успешной реализации угрозы.

Пример применения формулы:
Предположим, вероятность успешной атаки по определенной критической уязвимости в веб-приложении, через которую может произойти утечка данных клиентов, оценивается в 0,1 (10%). Если потенциальный ущерб от такой утечки (штрафы, судебные издержки, потеря клиентов) составляет 1 000 000 рублей, то риск будет равен:

R = 0,1 × 1 000 000 руб. = 100 000 руб.

Этот показатель позволяет приоритизировать угрозы и обосновать затраты на средства защиты.

Роль аудита безопасности и критерии оценки уязвимостей:
Идентификация и оценка уязвимостей является неотъемлемой частью процесса. Она выполняется в рамках аудита безопасности, который может включать:

• Сканирование уязвимостей: Автоматизированный процесс поиска известных уязвимостей в ПО и сетевом оборудовании.
• Тестирование на проникновение (пентест): Симулирование реальной атаки для выявления эксплуатируемых уязвимостей.
• Анализ конфигураций: Проверка соответствия настроек систем стандартам безопасности.
• Анализ исходного кода: Поиск уязвимостей в приложениях на этапе их разработки или эксплуатации.

Критерии для оценки уязвимостей разрабатываются на основании модели угроз и модели нарушителя и включают:

• Доступность (Exploitability): Насколько легко злоумышленнику получить доступ к уязвимости и использовать ее. Оценивается от 1 (требует физического доступа или высокой квалификации) до 5 (удаленно эксплуатируется, легко доступна).
• Фатальность (Impact): Как сильно уязвимость влияет на процессы и данные, какие последствия могут возникнуть. Отражает уровень воздействия на конфиденциальность, целостность и доступность информации. Оценивается от 1 (незначительные последствия) до 5 (критические последствия, полный отказ системы).
• Количество (Scope): Сколько компонентов или систем подвержено данной уязвимости. Чем больше компонентов затронуто, тем выше общий риск.
• CVSS (Common Vulnerability Scoring System): Широко используемая открытая система, позволяющая присваивать числовые оценки критичности уязвимостям. Она учитывает такие метрики, как вектор атаки, сложность атаки, требуемые привилегии, взаимодействие с пользователем, а также влияние на конфиденциальность, целостность и доступность.

Оценка вероятности преднамеренных угроз:
Оценка вероятности P в формуле риска для преднамеренных угроз зависит от ряда факторов, которые напрямую связаны с моделью злоумышленника:

• Мотивация злоумышленника: Чем выше мотив (например, высокая финансовая выгода от компрометации конкретного актива), тем выше вероятность, что он будет стремиться реализовать угрозу.
• Знания и компетенция: Высококвалифицированный злоумышленник с обширными знаниями о системе способен обойти сложные средства защиты, увеличивая вероятность успеха.
• Ресурсы: Наличие финансовых, технических и временных ресурсов позволяет злоумышленнику использовать более изощренные методы и инструменты.
• Привлекательность активов: Чем выше ценность актива для злоумышленника, тем выше вероятность, что он станет мишенью.

Согласно методике ФСТЭК России от 2021 года, оценка вероятности реализации угроз учитывает потенциал нарушителя (наличие знаний, средств, доступа), наличие уязвимостей в системе, а также условия, способствующие реализации угрозы. Таким образом, оценка рисков и уязвимостей — это не просто вычисление чисел, а комплексный аналитический процесс, основанный на глубоком понимании угроз, уязвимостей и профилей злоумышленников.

Нормативно-правовая база Российской Федерации и международные стандарты

В Российской Федерации, как и во всем мире, сфера информационной безопасности строго регулируется. Нормативно-правовая база и международные стандарты играют ключевую роль в процессе построения и адаптации модели злоумышленника. Они задают обязательные рамки, требования к содержанию и порядку разработки моделей, а также служат ориентиром для построения адекватных систем защиты.

Российская нормативно-правовая база

Российское законодательство содержит ряд основополагающих документов, которые прямо или косвенно регулируют вопросы моделирования угроз и нарушителей.

1. Федеральный закон № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006:

   • Что требует: Статья 19, часть 2, устанавливает обязанность оператора принимать необходимые правовые, организационные и технические меры для защиты персональных данных (ПДн) от неправомерного или случайного доступа, уничтожения, изменения, блокирования, копирования, распространения, а также от иных неправомерных действий. В контексте моделирования: это означает, что оператор должен не просто защищать ПДн, а делать это на основе понимания актуальных угроз и потенциальных нарушителей, которые могут эти угрозы реализовать. Модель злоумышленника становится инструментом для определения этих «необходимых мер».

2. Постановление Правительства РФ № 1119 от 01.11.2012 г. «Об утверждении требований к защите персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных»:

   • Что требует: Определяет ключевые аспекты защиты ПДн в ИСПДн. В контексте моделирования: устанавливает требования к определению уровня защищенности персональных данных и, соответственно, к моделированию угроз и нарушителей, чтобы этот уровень обеспечить.

3. Приказы ФСТЭК России:

   • Приказ ФСТЭК России № 17 от 11 февраля 2013 года «Об утверждении Требований о защите информации, не составляющей государственную тайну, содержащейся в государственных информационных системах»:
     • Что требует: Определяет требования к созданию систем защиты государственных информационных систем (ГИС). В контексте моделирования: прямо указывает на необходимость разработки модели угроз безопасности информации для ГИС, которая должна учитывать потенциальные угрозы и способы их реализации, исходящие от злоумышленников.
   • Приказ ФСТЭК России № 21 от 18 февраля 2013 года «Об утверждении Состава и содержания организационных и технических мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных»:
     • Что требует: Устанавливает требования к защите ПДн в ИСПДн. В контексте моделирования: аналогично Приказу №17, требует разработки и регулярной актуализации модели угроз, описывающей возможных злоумышленников и способы атак.
   • Приказ ФСТЭК России № 239 от 25.12.2017 г. «Об утверждении Требований по обеспечению безопасности значимых объектов критической информационной инфраструктуры Российской Федерации»:
     • Что требует: Устанавливает требования к защите критической информационной инфраструктуры (КИИ). В контексте моделирования: для объектов КИИ разработка модели угроз является обязательным требованием, причем с особым акцентом на целевые атаки и высококвалифицированных злоумышленников, способных нарушить стабильность функционирования КИИ.
   • Приказ ФСТЭК России № 31 от 14.03.2014 г. «Об утверждении Требований к обеспечению защиты информации в автоматизированных системах управления производственными и технологическими процессами…»:
     • Что требует: Регулирует защиту АСУ ТП. В контексте моделирования: учитывая высокую стоимость простоя и потенциальный ущерб от нарушения АСУ ТП, требования к моделированию угроз здесь особенно строги, с акцентом на угрозы доступности и целостности.

   Эти документы формируют основу для юридически корректного и методологически обоснованного подхода к моделированию злоумышленника в России, делая его не просто рекомендацией, а обязательным элементом системы ИБ.

   Методические документы ФСТЭК России

   Помимо законодательных актов, Федеральная служба по техническому и экспортному контролю (ФСТЭК России) выпускает методические документы, которые детализируют и разъясняют практическое применение требований. Они являются ключевыми ориентирами для специалистов, занимающихся построением моделей угроз и нарушителей.

   1. «Методический документ. Методика оценки угроз безопасности информации», утвержденный ФСТЭК России 05.02.2021 г.:

      • Значение: Этот документ является основным руководством для формирования перечня актуальных киберугроз. Он содержит описание последовательных шагов, алгоритмов и критериев для идентификации, анализа и оценки угроз безопасности информации.
      • В контексте моделирования злоумышленника: Методика ФСТЭК 2021 года интегрирует модель нарушителя в процесс оценки угроз, требуя учета его потенциала (уровня подготовки, наличия доступа, ресурсов, мотивов и целей) при определении актуальности угроз. Это означает, что не просто перечисляются угрозы, а оценивается их вероятность и последствия, исходя из реалистичного профиля потенциального атакующего. Документ также рекомендует включать в модель угроз такие разделы, как общие положения, описание информационной инфраструктуры, модель нарушителя (типы, цели, потенциал, способы реализации угроз) и обоснование актуальности угроз.

   2. «Базовая модель угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных», утвержденная ФСТЭК России в 2008 году:

      • Значение: Этот документ, хотя и выпущен в 2008 году, послужил основой для понимания типовых угроз в ИСПДн. Он содержит перечень типовых угроз и возможных нарушителей, что помогает организациям, особенно небольшим, быстро сориентироваться в начальном этапе моделирования.
      • В контексте моделирования злоумышленника: Базовая модель содержит типовую классификацию нарушителей и их возможностей, что упрощает формирование начальной модели нарушителя для ИСПДн. Однако, в связи с эволюцией угроз, требуется ее адаптация и детализация с учетом актуальной методики 2021 года.

   Эти методические документы ФСТЭК России обеспечивают стандартизированный и всеобъемлющий подход к моделированию угроз, гарантируя, что создаваемые модели соответствуют требованиям регулятора и отражают актуальное состояние угроз и возможностей злоумышленников. Они также подчеркивают необходимость регулярной актуализации моделей, чтобы они оставались релевантными в условиях постоянно меняющегося ландшафта киберугроз.

   Национальные и международные стандарты (ГОСТ, ISO, NIST)

   Помимо российской нормативно-правовой базы, существуют национальные и международные стандарты, которые служат важными ориентирами и дополняют требования регуляторов. Они предлагают передовые практики и методологии, способствующие созданию более надежных и универсальных систем защиты.

   1. ГОСТ Р 57580.1-2017 «Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций. Базовый набор организационных и технических мер»:

      • Применимость: Этот стандарт определяет требования к защите информации в финансовых организациях. В контексте моделирования: он не только предписывает разработку модели угроз и нарушителя, но и указывает на необходимость адаптации этих моделей к специфике финансовых операций, где мотивы злоумышленников часто связаны с прямой финансовой выгодой, а ущерб может быть колоссальным. Модель нарушителя должна учитывать специфические угрозы для банковской сферы, например, атаки на платежные системы, SWIFT-переводы, онлайн-банкинг.

   2. ГОСТ Р 56546-2015 «Защита информации. Уязвимости информационных систем. Классификация уязвимостей информационных систем»:

      • Применимость: Стандарт используется для определения классов уязвимостей. В контексте моделирования: он предоставляет унифицированную терминологию и классификацию, которая позволяет более точно и однозначно описывать уязвимости в процессе моделирования угроз. Это облегчает анализ, оценку и приоритизацию уязвимостей, а также выбор адекватных мер по их устранению.

   3. ГОСТ Р 53114-2008 «Обеспечение информационной безопасности в организации. Общие положения»:

      • Применимость: Этот ГОСТ определяет нарушителя ИБ как любого человека или логический объект, чьи случайные или заранее спланированные действия становятся источником угрозы. В контексте моделирования: он закрепляет базовое определение нарушителя, подчеркивая его двойственную природу (преднамеренные и непреднамеренные действия), что необходимо учитывать при построении модели.

   4. Приказ ФСБ России от 10 июля 2014 года № 378 «Об утверждении Состава и содержания мер по обеспечению безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных с использованием средств криптографической защиты информации»:

      • Применимость: Устанавливает требования к использованию средств криптографической защиты информации (СКЗИ) для защиты ПДн. В контексте моделирования: требует определения типов угроз и возможностей актуальных нарушителей, а также класса СКЗИ, исходя из этих угроз. Модель нарушителя должна включать анализ возможностей злоумышленника по компрометации криптографических средств или обходу их защиты.

   5. Международные стандарты (ISO 27001, NIST SP 800-30):

      • ISO/IEC 27001 «Информационные технологии. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Требования»: Является общепризнанным международным стандартом для создания, внедрения, эксплуатации, мониторинга, анализа, поддержки и улучшения системы менеджмента информационной безопасности (СМИБ). В контексте моделирования: ISO 27001 требует проведения регулярной оценки рисков ИБ, что подразумевает разработку модели угроз и нарушителя. Хотя стандарт не предписывает конкретную методологию, он устанавливает общие принципы и процессы, которые должны быть соблюдены.
      • NIST SP 800-30 «Guide for Conducting Risk Assessments» (Руководство по проведению оценки рисков): Разработан Национальным институтом стандартов и технологий США, предлагает подробную методологию для проведения оценки рисков, включая идентификацию угроз, уязвимостей и анализ их воздействия. В контексте моделирования: документ NIST является отличным источником лучших практик для построения детализированных моделей угроз и нарушителей, особенно в части идентификации потенциальных злоумышленников и их характеристик.

   Применение этих стандартов позволяет не только соответствовать регуляторным требованиям, но и интегрировать передовые мировые практики в процесс построения модели злоумышленника, повышая ее качество, универсальность и эффективность.

   Формализация и математические аппараты в построении модели злоумышленника

   Переход от качественного описания к количественной оценке в информационной безопасности — это ключевой шаг к созданию управляемой и предсказуемой системы защиты. Математические аппараты позволяют формализовать модель злоумышленника, превращая ее из набора предположений в инструмент для точных расчетов и прогнозов.

   Сущность математической модели нарушителя

   Математическая модель нарушителя (злоумышленника) информационной системы – это не роскошь, а необходимость для корректного формирования количественной характеристики актуальности атаки для конкретной информационной системы. Без такой модели мы остаемся в области субъективных оценок, что недопустимо при принятии критически важных решений в сфере кибербезопасности.

   Основная задача математической модели — формализовать сложное взаимодействие между злоумышленником и защищаемой системой. Она представляет собой формализованное описание сценариев в виде логико-алгоритмической последовательности действий нарушителей, количественных значений, параметрически характеризующих результаты действий, и функциональных зависимостей, описывающих протекающие процессы. Это позволяет:

   • Оценить вероятность успешной реализации угрозы: Например, с какой вероятностью злоумышленник с определенной квалификацией сможет эксплуатировать конкретную уязвимость.
   • Спрогнозировать ожидаемый ущерб: Каков будет финансовый или операционный урон, если атака увенчается успехом.
   • Сравнить различные сценарии атак: Какая из потенциальных атак наиболее опасна с точки зрения риска.
   • Определить оптимальные стратегии защиты: Какие меры защиты будут наиболее эффективны против конкретного типа нарушителя.

   Этот вид модели используется не только для оценки актуальности угроз, но и для количественных оценок уязвимости объекта и эффективности охраны. Для оценки уязвимости могут применяться стандартизированные метрики, такие как CVSS (Common Vulnerability Scoring System), которая позволяет получить числовую оценку критичности уязвимости на основе ряда параметров (вектор атаки, сложность, влияние на конфиденциальность/целостность/доступность). Эффективность охраны, в свою очередь, может оцениваться через такие показатели, как время обнаружения атаки, время реагирования на инцидент, процент успешных блокировок атак или снижение вероятности успешной компрометации.

   Математический аппарат позволяет формально проектировать системы защиты, определяя требования к оптимальному набору решаемых задач защиты и рассчитывая значения параметров и характеристик безопасности проектируемой системы. Приближения математических моделей описывают процессы взаимодействия нарушителя с системой защиты и возможные результаты действий, предоставляя точную и объективную картину потенциального ландшафта угроз.

   Применяемые математические теории и аппараты

   Для глубокой формализации модели злоумышленника и анализа его взаимодействия с системой защиты применяется широкий спектр математических теорий. Они позволяют не только количественно оценить различные аспекты угроз, но и прогнозировать поведение обеих сторон.

   1. Теория вероятностей и случайных процессов:

      • Применение: Используется для оценки вероятности успешной реализации угроз. Исходя из статистики предыдущих атак, наличия уязвимостей, квалификации злоумышленника и эффективности средств защиты, можно рассчитать вероятность того, что конкретный сценарий атаки будет успешным. Случайные процессы позволяют моделировать динамику угроз во времени, например, изменение интенсивности атак или вероятности обнаружения вредоносного ПО.
      • Пример: Вероятность успешного фишинга P_фишинг может зависеть от процента обученных сотрудников P_обуч и сложности атаки S_атака: P_фишинг = ƒ(P_обуч, S_атака).

   2. Теория графов:

      • Применение: Идеально подходит для моделирования сетевой инфраструктуры, путей распространения угроз, а также векторов атак. Информационная система может быть представлена в виде графа, где узлы – это компоненты системы (серверы, рабочие станции), а рёбра – связи между ними. Пути злоумышленника от точки входа до целевого актива можно анализировать как кратчайшие или наиболее вероятные пути в графе.
      • Пример: Графы атаки (Attack Graphs) визуализируют все возможные последовательности действий, которые злоумышленник может предпринять для компрометации системы, позволяя выявить критические точки и уязвимости.

   3. Теория игр и конфликтов:

      • Применение: Моделирование взаимодействия между злоумышленником и системой защиты как антагонистической игры. Злоумышленник стремится максимизировать свой выигрыш (ущерб системе), а система защиты — минимизировать его. Теория игр позволяет определить оптимальные стратегии для обеих сторон в условиях неопределенности и ограниченной информации.
      • Пример: С помощью теории игр можно моделировать выбор злоумышленником вектора атаки (например, использовать фишинг или эксплуатацию уязвимости) и выбор системой защиты контрмер (например, инвестировать в обучение персонала или в патчинг). Равновесие Нэша может указывать на стабильные стратегии, когда ни одна из сторон не может улучшить свой результат, изменив стратегию в одностороннем порядке.

   4. Теория нечетких множеств:

      • Применение: Используется для работы с неопределенностью и неточностью экспертных оценок, которые часто встречаются в ИБ (например, «высокий», «средний», «низкий» уровень квалификации злоумышленника или степени ущерба). Позволяет преобразовывать качественные оценки в количественные без потери смысла.
      • Пример: Оценка «высокой квалификации» злоумышленника может быть представлена нечетким числом, что позволяет проводить более гибкие и реалистичные расчеты рисков.

   5. Энтропийный подход:

      • Применение: Применяется для оценки неопределенности и информационного содержания угроз, а также для измерения уровня защищенности системы. Чем выше энтропия системы, тем сложнее злоумышленнику предсказать ее состояние и успешно атаковать.
      • Пример: Энтропия паролей или криптографических ключей напрямую связана с их стойкостью к брутфорс-атакам.

   Функциональные зависимости и метрики оценки:
   Математические модели также описывают функциональные зависимости. Например, изменение защищенности системы P_защ(t) с течением времени t может зависеть от интенсивности атак λ, эффективности средств защиты E и текущего уровня защищенности:

   dPзащ/dt = ƒ(λ, E, Pзащ)
   

   Для оценки уязвимости широко используется метрика CVSS (Common Vulnerability Scoring System), которая позволяет получить числовую оценку критичности уязвимости на основе базовых, временных и средовых метрик.

   • Базовые метрики: Вектор атаки (Attack Vector, AV), Сложность атаки (Attack Complexity, AC), Требуемые привилегии (Privileges Required, PR), Взаимодействие с пользователем (User Interaction, UI), Влияние на конфиденциальность (Confidentiality Impact, C), Влияние на целостность (Integrity Impact, I), Влияние на доступность (Availability Impact, A).
   • Временные метрики: Доступность исправления (Remediation Level, RL), Уровень отчетности (Report Confidence, RC).
   • Средовые метрики: Требования к конфиденциальности, целостности и доступности для конкретной среды.

   Использование этих теорий и метрик позволяет перевести процесс моделирования злоумышленника из области догадок в область точных инженерных расчетов, повышая объективность и эффективность принимаемых решений.

   Количественная оценка параметров и результатов моделирования

   Количественная оценка является кульминацией формализованного подхода к моделированию злоумышленника. Она позволяет не только определить актуальность угроз, но и оценить экономическую целесооб��азность инвестиций в кибербезопасность, а также оптимизировать архитектуру защитных систем.

   Расчет риска (R = P × U):
   Как уже упоминалось, риск является фундаментальной метрикой, объединяющей вероятность реализации угрозы и величину потенциального ущерба.

   R = P × U
   

   • P (вероятность): Может быть получена с помощью статистических данных (из БДУ ФСТЭК, отчетов компаний по кибербезопасности), экспертных оценок, а также с использованием математических моделей (например, на основе теории вероятностей, учитывающей сложность атаки, квалификацию злоумышленника, наличие уязвимостей).
   • U (ущерб): Оценивается в финансовых единицах и включает прямые потери (восстановление данных, штрафы), косвенные потери (репутационный ущерб, потеря клиентов, простой бизнеса).

   Расчет экономического ущерба (ALE = ARO × SLE):
   Для оценки экономической эффективности применения средств защиты информации часто используется концепция Ежегодных Ожидаемых Потерь (Annualized Loss Expectancy, ALE). Это ожидаемые финансовые потери от конкретной угрозы за год.

   ALE = ARO × SLE
   

   Где:

   • ARO (Annualized Rate of Occurrence) — ежегодная частота реализации угрозы. Например, если ожидается, что определенная атака произойдет в среднем один раз в десять лет, то ARO = 0,1.
   • SLE (Single Loss Expectancy) — ожидаемый ущерб от одной реализации угрозы. Это та же «U» (величина ущерба) из формулы риска.

   Пример применения ALE:
   Предположим, что:

   • Угроза: Успешная DDoS-атака на онлайн-сервис.
   • SLE: Простой сервиса в течение нескольких часов приводит к потере выручки и затратам на восстановление в размере 500 000 рублей.
   • ARO: На основе анализа предыдущих инцидентов и оценки потенциала злоумышленников, ожидается, что такая атака происходит в среднем один раз в два года, то есть ARO = 0,5.

   Тогда ALE = 0,5 × 500 000 руб. = 250 000 рублей в год.

   Этот расчет позволяет обосновать бюджет на защиту. Если внедрение системы защиты от DDoS-атак стоит 150 000 рублей в год, а ALE снижается до 50 000 рублей, то экономическая эффективность очевидна.

   Результаты моделирования и их влияние:
   Результатами моделирования могут быть:

   • Оценка возможности реализации различных угроз: Четкое понимание, какие угрозы наиболее вероятны и какие потребуют максимального внимания.
   • Количественная оценка качества функционирования системы защиты: Метрики, показывающие, насколько хорошо система справляется с выявленными угрозами.
   • Оценка экономической эффективности применения средств защиты информации: Обоснование инвестиций в ИБ с точки зрения предотвращенного ущерба.
   • Структура построения системы защиты информационной системы: Модель злоумышленника и количественные оценки рисков напрямую влияют на выбор и расстановку средств защиты, формирование политик безопасности, разработку процедур реагирования на инциденты. Она позволяет строить не абстрактную, а целенаправленную и экономически оправданную систему защиты.

   Используя эти математические аппараты, специалисты по ИБ могут принимать обоснованные решения, оптимизировать затраты и постоянно совершенствовать защиту своих информационных систем, основываясь на объективных данных, а не на догадках.

   Критерии эффективности и актуализация модели злоумышленника

   Мир кибербезопасности динамичен: появляются новые угрозы, совершенствуются методы атак, меняется законодательство. В таких условиях статичная модель злоумышленника быстро теряет свою актуальность. Поэтому критически важно не только создать адекватную модель, но и постоянно оценивать ее эффективность и регулярно обновлять.

   Критерии оценки эффективности модели

   Оценка эффективности модели злоумышленника — это процесс, позволяющий убедиться в ее адекватности, полноте и способности решать поставленные задачи. Какие же критерии используются для этого?

   1. Адекватность (релевантность):

      • Суть: Модель должна точно отражать реальные угрозы и возможности потенциальных злоумышленников, актуальные для конкретной информационной системы и организации.
      • Как оценивается: Сравнение прогнозов модели с реальными инцидентами безопасности, анализ соответствия выявленных угроз и профилей нарушителей текущему ландшафту киберугроз, в том числе с использованием отчетов о киберинцидентах и данных БДУ ФСТЭК. Если модель предсказывает атаки, которые никогда не происходят, или упускает те, что регулярно случаются, она неадекватна.

   2. Полнота:

      • Суть: Модель должна охватывать максимально полный спектр потенциальных злоумышленников (внутренних и внешних, всех уровней квалификации), их мотиваций, доступных ресурсов и векторов атак. Она не должна иметь «слепых зон».
      • Как оценивается: Экспертная оценка, сравнение с типовыми моделями угроз (например, Базовой моделью ФСТЭК), анализ охвата активов и всех компонентов информационной системы. Важно, чтобы модель учитывала как известные, так и потенциально новые типы угроз и нарушителей.

   3. Точность прогнозов:

      • Суть: Модель должна обеспечивать достаточно высокую точность в предсказании вероятности реализации угроз и потенциального ущерба.
      • Как оценивается: Анализ соотношения количества спрогнозированных и фактически реализованных атак, а также соответствие оценки ущерба реальным потерям. Этот критерий наиболее сложно оценить напрямую, но он является индикатором качества количественной части модели.

   4. Практическая применимость и действенность:

      • Суть: Модель должна быть не просто теоретическим документом, а рабочим инструментом, который помогает принимать решения по усилению защиты, распределению ресурсов и выбору СЗИ.
      • Как оценивается: Оценка того, насколько рекомендации, вытекающие из модели, были реализованы, и насколько эти реализации привели к снижению рисков или предотвращению инцидентов.

   5. Понятность и прозрачность:

      • Суть: Модель должна быть достаточно понятной для всех заинтересованных сторон (от руководства до технических специалистов), чтобы они могли использовать ее для принятия решений. Процесс ее создания и логика должны быть прозрачными.
      • Как оценивается: Отзывы пользователей модели, легкость интерпретации результатов, наличие четкой документации.

   Эти критерии позволяют комплексно оценить качество разработанной модели злоумышленника и определить направления для ее дальнейшего совершенствования.

   Процесс мониторинга и актуализации

   Актуализация модели злоумышленника — это непрерывный процесс, который гарантирует ее релевантность в постоянно меняющемся ландшафте киберугроз. Недостаточно просто создать модель один раз; ее необходимо регулярно пересматривать и обновлять.

   Важность регулярной актуализации:

   • Эволюция угроз: Постоянно появляются новые виды вредоносного ПО, совершенствуются методы социальной инженерии, обнаруживаются уязвимости нулевого дня. Модель должна отражать эти изменения.
   • Изменения в информационной системе: Внедрение новых технологий, модернизация инфраструктуры, изменение бизнес-процессов — все это может создавать новые векторы атак и менять приоритеты защиты.
   • Изменения в законодательстве: Новые нормативные акты или изменения в существующих могут требовать пересмотра подходов к моделированию и усиления определенных аспектов защиты.
   • Анализ инцидентов: Каждый инцидент безопасности, произошедший в организации или в отрасли, является ценным источником информации для корректировки модели злоумышленника.

   Рекомендуемая периодичность:
   Процесс моделирования ИБ-угроз должен проводиться регулярно для совершенствования ИБ-системы и актуализации принятых мер. Актуализацию модели угроз рекомендуется проводить не реже одного раза в год. Однако, внеплановая актуализация необходима при существенных изменениях:

   • Внедрение новых информационных систем или сервисов.
   • Изменение архитектуры существующей системы.
   • Появление новых критичных уязвимостей (особенно «нулевого дня»).
   • Обнаружение новых, ранее неизвестных типов угроз или методов атак.
   • Изменение профиля потенциального злоумышленника (например, появление нового конкурента, усиление хакерской группировки).
   • Изменение законодательства в области информационной безопасности.

   Роль внешних экспертов:
   При наличии ресурсов рекомендуется привлекать для разработки и актуализации модели угроз внешних экспертов по ИБ. Это обеспечивает:

   • Объективность: Внешние эксперты могут предложить свежий взгляд, не обремененный внутренними предубеждениями.
   • Глубокие знания рынка угроз: У них есть доступ к более широкой базе знаний об актуальных угрозах и методах атак, а также о лучших практиках защиты.
   • Специализированные навыки: Внешние консультанты обладают специфическими навыками и инструментами для проведения глубокого анализа угроз и уязвимостей.

   Оценка вероятности преднамеренных угроз в процессе актуализации:
   При актуализации модели особенно важно переоценивать вероятность преднамеренных угроз. Эта оценка зависит от:

   • Мотивации злоумышленника: Может измениться в ответ на новые условия рынка, политические события или изменения в ценности активов организации.
   • Знаний и компетенции: Киберпреступники постоянно развивают свои навыки.
   • Ресурсов: Финансовые и технические возможности злоумышленников могут расти или меняться.
   • Привлекательности активов: Ценность информации или системы для злоумышленника также может меняться.

   Согласно методике ФСТЭК России от 2021 года, оценка вероятности реализации угроз учитывает потенциал нарушителя (наличие знаний, средств, доступа), наличие уязвимостей в системе и условия, способствующие реализации угрозы. Таким образом, актуализация модели — это не только технический, но и стратегический процесс, направленный на поддержание адекватного уровня кибербезопасности организации.

   Практические аспекты и инструментарий для моделирования

   Теоретические знания и методологии приобретают реальную ценность только тогда, когда они могут быть применены на практике. В современном мире информационная безопасность немыслима без специализированных инструментов, которые автоматизируют рутинные операции, повышают точность анализа и позволяют эффективно управлять угрозами.

   Обзор инструментов автоматизированного моделирования угроз (BAS)

   Инструменты для моделирования кибератак, известные как Breach and Attack Simulation (BAS), стали неотъемлемой частью арсенала специалистов по информационной безопасности. Они помогают выявлять уязвимости, тестировать защитные механизмы, проверять эффективность модели злоумышленника и, в конечном итоге, повышать общий уровень безопасности. Основная идея BAS заключается в имитации реальных атак, чтобы понять, как система поведет себя в условиях реального кибернападения.

   Среди наиболее известных и эффективных инструментов можно выделить:

   1. BreachLock: Это платформа для автоматизированного тестирования на проникновение. Она способна анализировать безопасность веб-приложений, API и корпоративных сетей. BreachLock использует комбинацию технологий для имитации действий злоумышленников, выявляя уязвимости до того, как их смогут использовать реальные хакеры.

   2. Foreseeti: Инструмент, специализирующийся на моделировании угроз и прогнозировании возможных уязвимостей и путей атак. Он позволяет создавать цифровую модель сети и систем, а затем запускать симуляции атак, чтобы понять, как злоумышленник мог бы проникнуть в инфраструктуру, и какие точки являются наиболее слабыми.

   3. Infection Monkey: Бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, разработанный для тестирования сетевой безопасности. Он имитирует действия червя, перемещающегося по сети, ищет уязвимости и потенциальные векторы для горизонтального перемещения, помогая организациям понять, насколько устойчива их внутренняя сеть к компрометации.

   Российские решения:
   Особое внимание стоит уделить российским разработкам, которые учитывают специфику национальных регуляторных требований.

   • Сервис «Цифровая модель угроз» от компании «Актив»: Этот сервис автоматизирует процесс создания и актуализации моделей угроз в соответствии с требованиями ФСТЭК России. Он позволяет существенно сократить ресурсы на ручное создание и редактирование моделей угроз, снизить порог входа для специалистов и получать готовый документ, полностью соответствующий рекомендациям «Методики оценки угроз безопасности информации» ФСТЭК России от 2021 года. Это особенно актуально для организаций, которые обязаны следовать строгим предписаниям регулятора.

   Использование таких инструментов позволяет не только автоматизировать процесс моделирования, но и непрерывно тестировать защитные механизмы, обеспечивая проактивный подход к информационной безопасности.

   Использование Банка данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России

   В процессе построения и актуализации модели злоумышленника критически важно иметь доступ к актуальной и систематизированной информации об угрозах и уязвимостях. Таким источником в Российской Федерации является Банк данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России.

   Что такое БДУ ФСТЭК России?
   БДУ — это официальный государственный ресурс, поддерживаемый Федеральной службой по техническому и экспортному контролю. Он представляет собой систематизированный источник информации о:

   • Угрозах безопасности информации: Описание различных типов угроз, их характеристик, методов реализации.
   • Уязвимостях программного обеспечения и оборудования: Подробная информация о выявленных уязвимостях, их критичности, способах эксплуатации и рекомендациях по устранению.
   • Методах их эксплуатации: Как злоумышленник может использовать ту или иную уязвимость.
   • Способах защиты: Рекомендации по предотвращению или нейтрализации угроз и уязвимостей.

   Значение БДУ для моделирования злоумышленника:

   1. Актуальность информации: Данные в БДУ регулярно обновляются, что позволяет получать самую свежую информацию о новых угрозах и уязвимостях. Это критически важно для поддержания релевантности модели злоумышленника.
   2. Обоснование угроз: БДУ предоставляет экспертно подтвержденные данные, которые можно использовать для обоснования включения тех или иных угроз в модель. Это повышает доверие к модели и ее соответствие регуляторным требованиям.
   3. Идентификация уязвимостей: Помогает выявить конкретные уязвимости в используемом ПО и оборудовании, которые могут быть использованы потенциальным злоумышленником. БДУ содержит информацию о более чем 12 000 уязвимостей и 3000 угроз, что делает его исчерпывающим источником.
   4. Сценарии атак: Описания угроз и методов их эксплуатации в БДУ могут служить основой для разработки детализированных сценариев атак, которые злоумышленник может реализовать.
   5. Выбор средств защиты: Информация о способах защиты от конкретных угроз помогает в выборе адекватных средств и мер по обеспечению безопасности.
   6. Соответствие регуляторным требованиям: Использование БДУ ФСТЭК России является важным шагом для организаций, которые обязаны соблюдать требования российского законодательства в области ИБ, особенно в части создания и актуализации моделей угроз.

   Таким образом, БДУ ФСТЭК России является незаменимым инструментом для любого специалиста, занимающегося моделированием злоумышленника. Он не только предоставляет обширную базу знаний, но и служит гарантом того, что разработанная модель будет актуальной, обоснованной и соответствующей национальным стандартам информационной безопасности.

   Заключение

   Построение модели злоумышленника в информационной безопасности — это не просто теоретическое упражнение, а краеугольный камень эффективной и проактивной стратегии защиты. В условиях, когда киберландшафт меняется с калейдоскопической скоростью, понимание мотивов, квалификации и ресурсов потенциального противника становится не просто желательным, а жизненно необходимым. Только зная «врага в лицо», можно выстроить адекватную, многоуровневую оборону, способную противостоять как целевым атакам высококвалифицированных хакеров, так и случайным инцидентам, вызванным внутренними ошибками.

   Наше исследование показало, что комплексная методология построения модели злоумышленника включает в себя глубокое погружение в теоретические основы, тщательную классификацию потенциальных нарушителей и угроз, следование структурированным этапам разработки, строгое соблюдение нормативно-правовой базы и активное применение математических аппаратов для количественной оценки рисков. Мы подчеркнули, что адекватная модель нарушителя является гарантией построения адекватной системы обеспечения информационной безопасности, позволяя оптимизировать распределение ресурсов и выбор средств защиты.

   Особое внимание было уделено деталям, которые часто упускаются в других источниках: углубленный анализ математических теорий, таких как теория игр, теория вероятностей, графы и нечеткие множества, которые позволяют формализовать и количественно оценить сложное взаимодействие между злоумышленником и защищаемой системой. Были представлены конкретные формулы для расчета риска (R = P × U) и экономического ущерба (ALE = ARO × SLE), демонстрирующие практическую ценность такой формализации.

   Российская нормативно-правовая база, в частности, методические документы ФСТЭК России, играет определяющую роль в этом процессе, задавая строгие требования к содержанию и порядку разработки моделей. Использование инструментов автоматизированного моделирования угроз (BAS) и Банка данных угроз безопасности информации (БДУ) ФСТЭК России значительно упрощает и ускоряет процесс, обеспечивая актуальность и обоснованность создаваемых моделей.

   В заключение, модель злоумышленника — это не статичный документ, а динамический, постоянно развивающийся инструмент. Его регулярная актуализация, основанная на мониторинге угроз, анализе инцидентов и изменениях в информационной инфраструктуре, является залогом долгосрочной эффективности системы информационной безопасности. Перспективы дальнейших исследований лежат в области совершенствования математических моделей для более точного прогнозирования поведения злоумышленников, разработки адаптивных систем защиты на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, а также интеграции моделей угроз в непрерывные процессы разработки и эксплуатации программного обеспечения (DevSecOps). Только комплексный, проактивный и научно обоснованный подход позволит нам успешно противостоять вызовам современного киберпространства.

   Список использованной литературы

   1. Стандарт Банка России СТО БР ИББС 1.0-2014. Обеспечение информационной безопасности организации банковской системы Российской Федерации. М.: 2014.
   2. Баймакова И.А. Обеспечение защиты персональных данных. М.: Изд-во 1С-Паблишинг, 2010. 216 с.
   3. Герасименко В.А., Малюк А.А. Основы защиты информации. М.: МИФИ, 1997.
   4. Грибунин В.Г., Чудовский В.В. Комплексная система защиты информации на предприятии. М.: Академия, 2009. 416 с.
   5. Гришина Н.В. Комплексная система защиты информации на предприятии. М.: Форум, 2010. 240 с.
   6. Комплексная система защиты информации на предприятии. Часть 1. М.: Московская Финансово-Юридическая Академия, 2008. 124 с.
   7. Корнеев И.К., Степанов Е.А. Защита информации в офисе. М.: ТК Велби, Проспект, 2008. 336 с.
   8. Максименко В.Н., Афанасьев В.В., Волков Н.В. Защита информации в сетях сотовой подвижной связи. М.: Горячая Линия – Телеком, 2007. 360 с.
   9. Малюк А.А., Пазизин С.В., Погожин Н.С. Введение в защиту информации в автоматизированных системах. М.: Горячая Линия – Телеком, 2011. 146 с.
   10. Разработка частной модели угроз. URL: http://www.itsec.ru/articles2/pravo/razrabotka-chastnoi-modeli-ygroz-po-dannim-aydita-informacionnoi-bezopasnosti (дата обращения: 12.10.2025).
   11. ГОСТ Р 53114-2008. Обеспечение информационной безопасности в организации.
   12. Как составить модель угроз в 2024: подробно о методике ФСТЭК.
   13. Методика оценки угроз безопасности информации: обзор методического документа ФСТЭК России.
   14. Моделирование угроз ИБ: различные подходы.
   15. Модели угроз информационной безопасности — Falcongaze.
   16. Модели угроз: что это такое, как создаются модели угроз информационной безопасности — Солар.
   17. Модель угроз безопасности персональных данных в ИСПДн: что такое и как составлять.
   18. Модель угроз ФСТЭК — Security Vision.
   19. Нарушитель ИБ: кто это такой, классификация по категориям? — Солар.
   20. Новые и перспективные подходы к моделированию угроз ИБ.
   21. Профессиональная разработка модели угроз ИБ — Dynamicsun.
   22. С чего начать моделирование угроз безопасности персональных данных — Б-152.
   23. Угрозы информационной безопасности — Anti-Malware.ru.
   24. Цифровая модель угроз: упрощаем и автоматизируем процесс создания — Habr.
   25. Энциклопедия безопасника — Отраслевой портал — Информационная безопасность бизнеса.
   26. Алгоритм построения модели нарушителя в системе информационной безопасности с применением теории игр. Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка.
   27. Документирование модели угроз и нарушителя безопасности информации.
   28. Как составить модель нарушителя информационной безопасности | zakon152.ru.
   29. Классификация злоумышленников.
   30. Математическая модель нарушителя (злоумышленника).
   31. Модели угроз безопасности информации и модели нарушителя в Министерстве чрезвычайных ситуаций Республики Крым.
   32. Модель нарушителя — Википедия.
   33. Модель нарушителя — YouTube.
   34. модель нарушителя ИБ — это… | Словарь информационной безопасности.
   35. Таблица 1 – Форма представления модели нарушителя информационной безопасности.
   36. Тема 2 — Угрозы и модель нарушителя информационной безопасности.
   37. А.Ю. Щеглов, К.А. Щеглов — Университет ИТМО.
   38. Базовая модель угроз информационной безопасности ФСТЭК: что это такое?
   39. Виды угроз информационной безопасности — Академия Selectel.
   40. Идентификация уязвимостей — Методика защиты информации в организациях — Bstudy.
   41. Классификация и методика определения угроз информационной безопасности.
   42. Математические модели в информационной безопасности.
   43. Методики построения модели угроз информационной безопасности — Гладиаторы ИБ.
   44. Обзор проекта новой методики моделирования угроз безопасности информации — Habr.
   45. Оценка и управление рисками: как работает модель угроз информационной безопасности — ИНФАРС.
   46. Оценка угроз и уязвимостей — InfoSecRisk.ru.
   47. Первое знакомство с требованиями информационной безопасности при разработке ГИС системы / Хабр — Habr.
   48. Prudnik _019.pdf — Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники.
   49. Разработка и системный анализ математической модели угроз, модели нарушителя, процедур защиты Web приложений на всех этапах функционирования. Текст научной статьи по специальности — КиберЛенинка.

   С этим материалом также изучают

   Разработка комплексной системы обеспечения информационной безопасности коммерческого предприятия: системный и нормативно-правовой подход

   Разработка комплексной СИБ для бизнеса по требованиям ФЗ-152 и ФСТЭК. Системный подход, четыре компонента защиты, моделирование угроз и расчет экономической эффективности (Кзи).

   Необходимость создания системы обеспечения информационной безопасности АСЗИ 2

   ... 8. Гришина Н.В. Комплексная система защиты информации на предприятии. – М.: Форум, 2010. – 240 с. 9. Громов, Ю.Ю. Информационная безопасность и защита информации: Учебное пособие / Ю.Ю. ...

   Экономическое обоснование управленческих решений по внедрению системы обеспечения информационной безопасности

   ... следующих факторов: ростом угроз информационной безопасности, принятием ряда нормативных документов и стандартов защиты информации на федеральном уровне и необходимостью приведения в соответствие системы информационной безопасности на предприятиях ...

   Информационная безопасность (защита информации) на основе предприятия.

   ... технической защите конфиденциальной информации (Утверждены приказом Гостехкомиссии России от 30.08.2002 №282). 21. Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах ...

   Понятие и система обеспечения информационной безопасности

   ... в информационной системе, на предмет ее ценности, секретности.Провести анализ информационной системы как объекта защиты, на предмет наличия в ней максимально возможного числа угроз информационной безопасности, а также вид угроз. Система ...

   расработка автоматизированной системы обеспечения информационной безопасности электронной коммерции в онлайн-банке ООО

   ... информационной безопасности и защиты информации 562.2 Информационное обеспечение задачи 662.2.1 Информационная модель ... угрозы, с которыми он может столкнуться, а также то, что системы ... В. И. Информационная безопасность: Учебник для студентов вузов. ...

   Экспертная система управления информационной безопасностью компании

   ... способов обработки данных для экспертных систем 15 1.3. Анализ моделей представления знаний в экспертных системах 18 1.4. Анализ существующих методов управления информационной безопасностью предприятия 23 Выводы ...

   Методология анализа уязвимостей и оценки угроз в курсовой работе по информационной безопасности

   Разбираем все этапы написания курсовой по анализу уязвимостей. В статье: классификация угроз, методики ФСТЭК, обзор ФЗ-152 и практические советы.

   Разработка и реализация 3D-сцены «Модель Солнечной системы» для курсовой работы на C++ и OpenGL

   Детальное руководство по курсовой работе: создаем 3D модель Солнечной системы на OpenGL с нуля. Пошагово настроим Code::Blocks, напишем код и подготовим документацию.

   Разработка актуального регламента аудита информационной безопасности для коммерческой организации (на примере ООО «ИнформАльянс») в условиях современных вызовов и стандартов

   Разработка актуального регламента аудита ИБ для ООО "ИнформАльянс" в 2025 году: защита платежных данных, удаленных сотрудников и соответствие PCI DSS.