Ankey ASAP (Advanced Security Analytics Platform) предназначен для углублённого изучения событий по информационной безопасности с функциями поведенческого анализа. Программный комплекс получает данные от СЗИ и информационных систем, формирует контент для помощи в расследовании киберинцидентов и анализирует поведение пользователей и компонентов корпоративной сети. У продукта появились новые возможности, расскажем о них.
Введение
Увеличивающиеся риски целевых атак, новые требования регуляторов вместе с уходом иностранных вендоров с российского рынка заставили отечественные компании существенно пересмотреть подход к существующим внутри организаций средствам и методам обеспечения информационной безопасности. Не менее острой за прошедший год стала проблема определения и предотвращения инсайдерских атак. В некоторых случаях детектировать их имеющимися СЗИ представляется почти невозможным, так как во многих случаях это требует детального анализа пользовательского поведения внутри корпоративной сети, что, несомненно, влечёт за собой значительное увеличение затрат на обеспечение ИБ в организации. Одним из возможных решений проблемы можно назвать внедрение системы поведенческого анализа пользователей (UEBA).
Ankey ASAP — программный комплекс, являющийся аналитической платформой кибербезопасности с функциями поведенческого анализа. Основываясь на данных, которые поставляются в систему в нормализованном виде из SIEM и иных средств защиты информации, Ankey ASAP анализирует поведение различных пользователей, устройств, других систем корпоративной сети с целью выявить признаки потенциальных киберугроз и целевых атак, а также злонамеренных действий инсайдеров. С момента последней публикации на Anti-Malware.ru статьи об Ankey ASAP платформа была комплексно переработана: от интерфейса до функциональных решений. Рассмотрим подробнее эти изменения.
Интерфейс Ankey ASAP
UX- / UI-дизайн системы претерпел комплексный рефакторинг, начиная от страницы аутентификации и заканчивая панелью визуализации инцидентов. Минимизация рабочей нагрузки на операторов системы (администраторов ИБ, аналитиков) путём частичного перекладывания ряда рабочих задач на платформу является одним из главных принципов при разработке системы. В этом Ankey ASAP помогают расширенные средства визуализации, навигации и работы со внутренним контентом.
Рисунок 1. Панель визуализации инцидентов
Удобная навигация между карточками позволяет легко ориентироваться во всех активах, а также связанных с инцидентами событиях. Система способна получать скоррелированные события изо внешних систем типа SIEM и выявлять ИБ-инциденты, происходящие в корпоративной сети, на основе алгоритмов поведенческого анализа. Благодаря средствам расширенной визуализации и обновлённым виджетам оператор платформы может выделить для себя наиболее значимые объекты анализа. В определении наиболее значимых инцидентов ему призваны помочь система гибкого скоринга и тесно связанная с ней система генерации уведомлений. Не стоит забывать и о постоянно растущем списке поддерживаемых системой источников.
Модуль UEBA
Была существенно переработана функциональная часть Ankey ASAP. Изменения коснулись как отдельных компонентов архитектуры проекта, так и принципов работы ряда анализаторов, входящих в технологический блок UEBA-системы. О действующей функциональности этих анализаторов и пойдёт речь далее в статье.
Рисунок 2. Подробные сведения об инцидентах
Анализатор терминальных команд
За детектирование аномального поведения объектов наблюдения в Ankey ASAP отвечает ряд анализаторов, разделяемых по функциональному назначению. Одним из них является анализатор терминальных команд, призванный в первую очередь детектировать попытки реализации атак типа «Living-off-the-Land», то есть выявлять выполнение деструктивных терминальных команд при использовании легитимных или встроенных системных утилит (CMD, PowerShell, netcat и другие). На вход анализатора подаются события запуска процесса, а он по обученной заранее модели проводит классификацию: похоже это на LotL-атаку или нет.
Рисунок 3. Принцип работы анализатора терминальных команд
При сравнении методов работы существующих решений по безопасности следует особо отметить, что детектировать LotL-атаки возможно также и сигнатурными методами, однако там основой служат константные выражения в терминальных командах. Иначе говоря, для детектирования с помощью SIEM LotL-атаки с применением netcat необходимо, чтобы введённая команда содержала «nc» и некоторые определённые флаги. Переименовываем «netcat» в «моя секретная программа» — правила SIEM перестают работать; в ASAP же модель для классификации лишь немного потеряет в степени уверенности, что применяется именно netcat. Она также вынесет вердикт по оставшейся информации — например, по тем же самым флагам, которые были переданы в качестве аргументов.
Анализатор первых действий
Говоря о сигнатурных методах определения злонамеренной пользовательской активности, стоит также упомянуть, что рассматриваемые решения обычно позволяют детектировать уже реализованную угрозу. Однако одной из основных задач системы поведенческой аналитики является определение и пресечение потенциальной угрозы на более ранних этапах киберцепочки угроз (Cyber Kill Chain). Частично за выполнение этой задачи в Ankey ASAP отвечает анализатор первых действий сущностей. Внутренний контент платформы содержит в себе уже описанные аналитиками триггеры первых пользовательских действий, которые по всем своим признакам могут соответствовать легитимной модели поведения, однако их нетипичность применительно к определённым временным промежуткам свидетельствует об определённой степени «аномальности» подобного поведения.
Такими триггерами могут быть:
- первое переключение пользователя в «root»;
- подключение к ИС нового съёмного носителя;
- обращение изо внутренней сети к новому внешнему хосту и др.
Такие события вызывают в системе значительное изменение скоринга карточки анализируемого актива. Обо всех резких изменениях скоринга, а также о превышении определённого «безопасного» порога система сигнализирует соответствующими уведомлениями на информационной панели, что помогает оператору платформы своевременно реагировать и детектировать нетипичное для пользователя поведение.
Анализатор базовой линии
На основе множества показателей, к которым относятся как собственное типичное поведение (например, учёт рабочего времени, проводимого конкретным пользователем за рабочим местом), так и признаки свойственные определённым группам сущностей (администратор, внешний нарушитель, вредоносные программы), анализатор формирует так называемые профили поведения для каждого объекта анализа. Так, любое отклонение поведения объекта от базового будет вызывать рост его скоринга в соответствии с описанной для данного сценария моделью.
Анализатор позволяет предотвращать и детектировать инциденты в информационной безопасности, основываясь, например, на:
- нетипичном времени входа в систему;
- нетипичных операциях с сетевыми папками;
- нетипичных действиях по управлению политиками и др.
Работа анализаторов в действии
Для наглядности описания продемонстрируем работу анализаторов в одном из возможных сценариев. Находясь в разделе «Мониторинг» или «Инциденты», оператор платформы обнаруживает созданный системой инцидент о превышении скоринга для учётной записи «barbar».
Рисунок 4. Раздел «Инциденты» в Ankey ASAP
Перейдя к самой карточке учётной записи и установив фильтр по датам на интересующий нас временной промежуток, видим зафиксированные сигналы об аномальном поведении учётной записи, а также о начислении скоринга по каждому из них.
Рисунок 5. Карточка инспектируемой учётной записи
Обратимся к началу списка уведомлений, зарегистрированных для данной учётной записи.
Рисунок 6. Список сгенерированных уведомлений для учётной записи
Анализатор базовой линии фиксирует вход в нетипичное для данного пользователя время, о чём свидетельствует соответствующий сигнал. Затем уже следующий анализатор (первых действий) фиксирует просмотр и копирование содержимого сетевых папок, с которыми прежде пользователь не взаимодействовал. Уже на данном этапе система создаёт инцидент о резком росте скоринга в сутки (выше допустимых 100 баллов).
Рисунок 7. Результат работы анализатора первых действий
Двигаемся дальше: видим сгенерированное уведомление о попытке отправки архива через электронную почту. Инцидент, поступивший из SIEM, свидетельствует о том, что это действие было зарегистрировано DLP-системой, вследствие чего произошла блокировка отправки данных. Затем система отмечает подключение USB-накопителя, совершаемое впервые. Следующая за ним попытка копирования данных на съёмный носитель также зарегистрирована и блокирована DLP-системой. Больше никаких инцидентов от SIEM не поступало, поэтому можно посчитать, что отправка данных была успешно заблокирована.
Однако, обращаясь к следующим сигналам, можно увидеть результат работы анализатора базовой линии: пользователь скопировал нетипичное для себя количество данных.
Рисунок 8. Результат работы анализатора базовой линии
Сразу за ним следует уведомление от анализатора терминальных команд. Видим, что пользователь всё же отправил данные во внешний репозиторий в обход DLP-защиты, применяя низкоуровневые механизмы взаимодействия (в данном случае — при помощи утилиты datasvcutil). DLP-система не регистрирует это событие, так как используемая утилита является штатной, что в данной ситуации эквивалентно «легитимной». Поскольку каждый сгенерированный системой сигнал вызывал своим появлением увеличение скоринга пользователя, Ankey ASAP создаёт инцидент по превышению скоринга, с чего и начинается расследование.
Таким образом, в примерах из этого сценария мы можем разглядеть поведение типичного инсайдера. Анализируя события и инциденты в области безопасности раздельно, администратор ИБ может не получить полноценной картины проводимой атаки, особенно в тех случаях, когда злонамеренные действия пользователя сильно размыты во времени. Ситуация может быть осложнена тем, что некоторые СЗИ, использующие в своей работе сигнатурные методы обнаружения, порой упускают важный контекст из обрабатываемой информации, как, например, в описанном выше методе реализации LotL-атаки. Используемые в Ankey ASAP технологии машинного обучения, возможность подключения различных источников, аккумулирующий эффект скоринга способны значительно снизить подобные риски.
Возможности по разработке собственного UEBA-контента
Отдельное внимание разработчики уделили созданию собственного внутреннего контента для платформы. Её функциональность может расширяться со стороны не только разработчика системы, но и пользователей. Для просмотра и редактирования существующего контента в платформе используется внутренний редактор конфигурационных правил. При необходимости администратор может править существующие модели, поставляемые вместе с платформой, а также на основе уже имеющихся создавать свои собственные. В этом разработчику контента способен помочь набор внутренних функций, используемых анализаторами. Все доступные функции подробно описаны в эксплуатационной документации.
Выводы
Использование платформ наподобие Ankey ASAP администраторами или аналитиками по ИБ способно значительно оптимизировать их рабочие процессы. Ankey ASAP помогает администратору выявлять аномальные или вредоносные действия пользователей или устройств: платформа может быть как инструментом активного мониторинга защищённости сети, так и конечной точкой аккумуляции всех сведений, которые необходимы для проведения расследований.
В настоящее время активно ведётся работа по расширению уже имеющейся функциональности Ankey ASAP. Из планов на ближайшее будущее стоит выделить:
- поддержку новых источников данных, в частности — программного комплекса для мониторинга рабочего времени сотрудников StaffCop (ООО «Атом Безопасность»);
- расширение библиотеки анализаторов поведения;
- расширение имеющейся библиотеки виджетов панели мониторинга;
- реализацию отдельного дашборда по матрице MITRE ATT&CK;
- интеграцию с продуктами ООО «Газинформсервис» (линеек Ankey и Efros).
Авторы:
Андрей Шабалин, аналитик ИБ, компания «Газинформсервис»
Расул Манкаев, инженер-аналитик, компания «Газинформсервис»
