Обзор платформы кибербезопасности Varonis

Платформа кибербезопасности Varonis — мощное средство борьбы с внутренними и внешними угрозами, основанное на классификации, мониторинге и защите конфиденциальных данных в сочетании с анализом поведения пользователей. Платформа даёт понимание того, где хранятся и как используются конфиденциальные данные; гарантирует, что доступ к данным имеют только те сотрудники, которым он действительно нужен; выявляет и предотвращает внутренние угрозы и продвинутые кибератаки; автоматизирует процессы управления информационной безопасностью без необходимости «ручного» вмешательства.

1. Введение. Подход Varonis к кибербезопасности
2. Состав платформы кибербезопасности Varonis
3. Как работает платформа кибербезопасности Varonis
1. 3.1. Категоризация и классификация конфиденциальных данных, составление картины их использования
2. 3.2. Выявление нарушений доступа к данным и аномалий в поведении пользователей
3. 3.3. Устранение нарушений правил доступа к данным
4. 3.4. Постоянный мониторинг и поддержание порядка в автоматизированном режиме
4. Технические условия работы
5. Выводы

Введение. Подход Varonis к кибербезопасности

Рост количества утечек информации в 2019 году показал, что риск злоупотребления правами доступа остаётся актуальной проблемой, в том числе — для корпораций с высокотехнологичной защитой периметра. Даже при строгом регулировании политик и правил любая крупная организация рано или поздно сталкивается с ростом числа уязвимостей, связанных с постоянным увеличением объёмов неструктурированных данных (т.е. таких, по отношению к которым непонятно, какую именно информацию они содержат) на файловых серверах и в других хранилищах.

По мнению аналитиков Gartner, доля неструктурированных и полуструктурированных информационных ресурсов в компаниях достигает 80%. Подобным образом хранятся активы всех подразделений, выгрузки из баз данных и промышленных систем, журналы банкоматов и другие конфиденциальные сведения. Проблема их защиты состоит также и в том, что они пластичны (то есть постоянно изменяются и перемещаются из одного места хранения в другое).

При создании файловых ресурсов ИТ-департамент руководствуется принципами удобства пользователей и не предопределяет, может ли в них содержаться конфиденциальная информация. IDM-продукты не решают эту проблему, поскольку они лишь обозначают роли пользователей, ничего не зная о том, какая роль должна быть у пользователя и к какой именно информации он получает доступ (контекст данных). Соответственно, ролевая модель для неструктурированных данных не работает, поскольку они хаотично перемещаются и постоянно изменяются.

Varonis, в свою очередь, сопоставляет матрицу доступа с контекстом данных (их содержанием) и показывает, кто из пользователей не должен иметь доступ к определённым файлам или папкам. Разрозненные отчёты о правах доступа и статистике использования информационных активов собраны в единую базу с общим динамическим интерфейсом.

Varonis — пионеры в области классификации метаданных и анализа реально используемых прав доступа к неструктурированным материалам, поэтому возможности их продукта принципиально отличаются от решений класса IDM. Современный подход Varonis к кибербезопасности выходит за пределы управления неструктурированными данными, дополнительно охватывая задачи выявления сложных усовершенствованных кибератак и противодействия им.

Рисунок 1. Подход Varonis к выявлению комплексных кибератак

Злоумышленники обычно проникают внутрь компании путём взлома периметра сети либо используя наиболее уязвимые каналы — например, почту (фишинг). После этапа разведки киберпреступник компрометирует реквизиты легитимной учётной записи (как правило, Active Directory), после чего для большинства используемых средств защиты он становится абсолютно законным пользователем системы. Это даёт ему возможность получить доступ к наименее защищённым платформам (таким как файловые ресурсы), совершать там операции и выводить данные наружу.

Учитывая эту логику, Varonis осуществляет мониторинг каналов входа в периметр компании, отслеживает действия с Active Directory, анализирует файловые ресурсы, почту и другие активы, строит поведенческие профили и оповещает об аномалиях с высокой эффективностью и низким количеством ложных срабатываний.

Особенностью технологии Varonis является то, что она позволяет отслеживать цепочку событий, характерных для большинства усовершенствованных кибератак (kill chain). Это помогает с высокой точностью определять, является ли конкретное событие инцидентом, и заметно упрощает первоначальное расследование.

Состав платформы кибербезопасности Varonis

Платформа кибербезопасности объединяет информацию о пользователях и их правах, а также о данных, их конфиденциальности и модели их использования, обеспечивая тем самым их защиту согласно политикам безопасности в системах хранения неструктурированных сведений. Сбор метаданных с периметровых систем, таких как DNS, VPN или прокси-серверы, и применение поведенческого анализа позволяют выявлять аномальную активность пользователей.

В базовый состав платформы входит модуль DatAdvantage — средство сбора и анализа данных из файловых ресурсов, почты и каталога Active Directory. Далее этот основной блок можно обогащать дополнительными инструментами. Полный состав модулей и их функций представлен в таблице ниже.

Таблица 1. Функции и модули платформы кибербезопасности Varonis

Система кибербезопасности Varonis позволяет собрать управление доступом к данным на различных платформах в единый процесс.

Поддерживаемые платформы:

• Active Directory/LDAP
• Windows
• UNIX/Linux
• SharePoint
• Exchange
• Dell EMS
• Nasuni
• HPE
• NetApp NAS
• HP NAS
• Hitachi NAS
• IBM Storewize V7000
• Office 365
• OneDrive
• Box

Как работает платформа кибербезопасности Varonis

Платформа обеспечивает полный цикл поддержания безопасности данных в актуальном состоянии. Он включает следующие этапы.

1. Категоризация и классификация конфиденциальных данных.
2. Определение актуальной модели их использования.
3. Настройка политик безопасности — определение идеальной картины использования конфиденциальных данных.
4. Выявление нарушений и аномалий.
5. Принятие мер по их ликвидации.
6. Выявление и назначение бизнес-владельцев данных для их вовлечения в процесс настройки прав доступа к конфиденциальным данным.
7. Постоянный мониторинг и поддержание порядка в автоматизированном режиме.

Рассмотрим функциональность модулей системы в соответствии с этими стадиями.

Категоризация и классификация конфиденциальных данных, составление картины их использования

DatAdvantage — «сердце» платформы кибербезопасности Varonis. Модуль предоставляет функции, которые служат основой для выстраивания всех остальных описанных выше этапов.

DatAdvantage агрегирует данные о правах доступа к неструктурированным (файловые и облачные сервисы) и полуструктурированным (SharePoint, Active Directory и др.) данным. DatAdvantage показывает, кто на самом деле пользуется (или не пользуется) правами доступа и кому ещё доступен конкретный объект через файловые и почтовые системы. Сопоставление прав с реальными пользователями позволяет видеть, какие данные подвержены риску. Отчёт о правах доступа можно сформировать в двустороннем порядке — как по информационному объекту (щёлкнув по папке, сайту или почтовому ящику), так и по пользователю (нажав на карточку или группу). Здесь же можно сформировать новые правила доступа и проанализировать последствия любых изменений в песочнице; более подробно этот инструмент рассмотрим далее. 

Рисунок 2. Отчёты модуля Varonis DatAdvantage для анализа прав доступа в Active Directory

В сочетании с модулем Data Classification Engine платформа определяет места хранения конфиденциальной информации, показывая её в срезе существующих прав доступа и статистики использования. Data Classification Engine содержит около 50 встроенных правил и более 400 терминов для выявления конфиденциальных данных и сведений, охраняемых требованиями регуляторов (PCI DSS, GDPR и др.).

Словари Data Classification Engine содержат следующие категории:

• персональные данные (номера кредитных карт, паспортные данные, номера водительских удостоверений, номера социального страхования и т.д.);
• финансовая информация;
• международные стандарты (GDPR, HIPAA, PHI, PCI и т.д.).

Поддерживается более 60 форматов файлов, включая офисные документы, архивы, сообщения электронной почты, базы данных и т.д. Встроенный модуль OCR позволяет производить полнотекстовый поиск информации в скан-копиях и других графических файлах, что поможет выявить инцидент утечки данных на этапе его подготовки.

Ключевой особенностью Data Classification Engine является инкрементальное сканирование: первоначально сканируется весь массив данных, а при следующем запуске решение анализирует только новые и измененные файлы, а не всю базу целиком. Благодаря такому подходу снижается нагрузка на систему и повышается оперативность.

Рисунок 3. Интерфейс Data Classification Engine

После определения общей картины пользования данными Varonis показывает разницу между реальным и желаемым состоянием модели доступа — и тут же предоставляет возможность её легализовать в едином интерфейсе с помощью меток, или «флагов». Разметив папки и пользователей, можно определить дополнительные права, не предусмотренные стандартными ролями — например, разрешить хранить в конкретной общей папке персональные данные или позволить конкретному пользователю доступ к финансовым материалам.

Рисунок 4. Разметка прав доступа пользователей в модуле Varonis DatAdvantage

Выявление нарушений доступа к данным и аномалий в поведении пользователей

Модуль DatAlert — основной инструмент для выявления нарушений и аномалий, а также реагирования на инциденты.

С одной стороны, DatAlert выявляет нарушения преднастроенных политик безопасности: размещения конфиденциальной информации, доступа к ней и так далее. Важно отметить, что две трети политик безопасности относятся к классу поведенческой аналитики (UEBA) и срабатывают после обучения системы на реальных данных, включающего построение стандартных поведенческих моделей для пользователей и администраторов.

Помимо выявления нарушений, DatAlert также находит признаки аномального поведения в системе, оповещает о нестандартной активности и предоставляет инструменты реагирования на инцидент, чтобы предотвратить его распространение и минимизировать последствия. Мониторинг аномальной активности позволяет выявлять потенциальные угрозы, которые не покрываются заданными политиками безопасности. К примеру, в рамках политик пользователю разрешено удалять конфиденциальные данные, но если происходит массовое удаление (и к тому же из неизвестного местоположения), то система может посчитать такую активность аномальной и предложить офицеру безопасности расследовать событие, невзирая на формальную легитимность операции.

Для выявления аномалий в системе предустановлена 161 модель угроз, база поведенческих моделей регулярно пополняется. Можно выделить из их числа, например, следующие:

• постепенное увеличение числа блокировок отдельной пользовательской или административной учётной записи;
• нестандартное количество событий входа на личные устройства;
• сброс пароля администратора или пользователя и последующий доступ к данным, содержащим конфиденциальные сведения;
• потенциальная атака типа ticket harvesting;
• потенциальная кража учётной записи на основе пониженного шифрования;
• эскалация привилегий рядовой учётной записи до уровня администратора домена.

Active Directory — центральное звено ИТ-инфраструктуры и наиболее уязвимая её часть. По этой причине большая часть встроенных моделей угроз связана именно с Active Directory. 

Рисунок 5. Панель оповещений DatAlert

В связке с модулем Edge платформа выявляет аномалии, которые можно обнаружить лишь благодаря наблюдению за периметром организации. Edge добавляет «новый слой» к обеспечению безопасности данных: например, пользователь действует легитимно в рамках своих прав, но его действия тем не менее расцениваются как аномальные. Edge дополняет информацию о правах пользователей и о моделях использования конфиденциальных сведений метаданными, собранными с периметра сети:

• события входа в корпоративную сеть через VPN;
• работа в сети «Интернет» через прокси-сервер и DNS.

Рисунок 6. Панель мониторинга периметра сети в интерфейсе модуля Edge

Edge позволяет настроить автоматический запуск скрипта PowerShell для немедленного принятия мер по предотвращению вторжения в корпоративную сеть.

Проникая внутрь корпоративной сети и получая доступ к учётным записям Active Directory, злоумышленник становится «невидимым» для большинства систем защиты, поскольку действует от лица легитимного пользователя. Однако для платформы кибербезопасности Varonis такой пользователь будет выглядеть подозрительным, поскольку система сопоставляет метаданные с поведенческими моделями и аналитикой периметра сети.

Все актуальные зоны риска отображаются на главном экране веб-интерфейса системы в динамическом режиме. Из общего отчёта можно перейти к событию, и наоборот (принцип drill-down).

Рисунок 7. Обзорная панель с оповещениями о рисках в платформе Varonis

В едином журнале событий системы фиксируются журналы и метаданные любых действий с объектами — создание, открытие, удаление, изменение. Такая информация будет полезной для детализации прав доступа и для ретроспективных расследований в случае возникновения инцидентов.

Рисунок 8. Карточка документа с информацией об изменениях в системе Varonis

Устранение нарушений правил доступа к данным

Платформа предлагает несколько вариантов реагирования на инциденты:

• Пассивное реагирование (информирование посредством электронной почты или SMS, передача протоколов инцидента в SIEM). Система фиксирует все изменения конфигураций файлов и данных, поэтому любые попытки входа в учётную запись, доступа к серверу и изменения информации будут доступны для дальнейшего расследования.

Рисунок 9. Создание подписки на отчёты DatAdvantage по электронной почте для владельцев данных

• Активная защита (автоматический запуск произвольного скрипта PowerShell или EXE-файла при срабатывании политики или выявлении аномальной активности). Такая функция будет полезна, например, при начале криптовирусной атаки — выключение заражённой станции, карантин документа и оповещение сотрудника смогут остановить распространение заражения.

Кроме того, платформа Varonis способствует решению проблемы избыточных прав доступа с помощью «песочницы». Основная причина, по которой пользователям предоставляют лишний доступ к ресурсам, — страх перед снижением эффективности бизнес-процессов, когда сотрудники не могут работать с нужными им файлами. В модуле DatAdvantage можно смоделировать последствия изменения прав. После настройки новых правил система сформирует список пользователей, которые не попадают в рамки новых политик, но при этом регулярно обращались к защищаемым файлам. Даже в крупной компании такой список обычно насчитывает не более пары десятков человек, работу с которыми целесообразно провести вручную — отправить запросы руководителям подразделений и владельцам данных для подтверждения или отказа в доступе для этих сотрудников. Таким образом, принцип наименьших привилегий будет соблюдаться безболезненно для бизнеса.

Рисунок 10. Матрица доступа к документам в модуле DatAdvantage

Выявление и назначение бизнес-владельцев данных для их вовлечения в процесс настройки прав доступа к конфиденциальным данным

Платформа предоставляет возможность управлять правами доступа в активном и пассивном режимах.

• Пассивный режим предполагает вовлечение бизнес-владельцев в управление правами доступа к конфиденциальным данным. Это логично, так как сотрудники отделов ИТ и ИБ не могут знать обо всех бизнес-процессах в организации. Пассивный режим основан на возможностях DatAdvantage и удобен тем, что пользователям не нужно предпринимать никаких активных действий — модуль самостоятельно формирует отчёты (кто и как работает с конфиденциальными данными, какие у пользователей есть права, что за изменения прав доступа происходят и т.д.), а затем отправляет их владельцам бизнес-данных.
• Активный режим предполагает использование модуля DataPrivilege. Это — портал самообслуживания, который даёт возможность предоставлять и запрашивать права доступа. Модуль работает на уровне групп Active Directory, а они, в свою очередь, могут регулировать доступ пользователей к съёмным устройствам, к помещениям, на парковку, в интернет и т.д. Таким образом, через DataPrivilege можно управлять правами доступа и к этим ресурсам.  

Для каждой папки или группы можно назначить владельца — сотрудника, который фактически её администрирует. Этот работник будет получать регулярные отчёты по доступу и активности в его папках и документах.

Рисунок 11. Отчёт системы Varonis об обращениях к документам для бизнес-владельца

Через веб-интерфейс владелец процесса может самостоятельно управлять правами доступа для других сотрудников независимо от их ролей в компании. Удобно, что можно нарушать иерархию папок при выдаче прав — например, пользователь получит разрешение на чтение файла в одной из вложенных папок, но при этом корневая папка останется недоступной. Интерфейс можно интегрировать через API с кадровой системой или любым другим средством менеджмента.

Рисунок 12. Веб-интерфейс для запроса доступа к документу в системе Varonis

Постоянный мониторинг и поддержание порядка в автоматизированном режиме

После оптимизации использования ресурсов и обучения системы нормальному поведению пользователей политики безопасности будут работать в фоновом режиме с минимальным количеством ложных срабатываний.

Единый интерфейс для управления правами доступа к разрозненным информационным системам — наиболее удобный вариант с точки зрения экономии рабочего времени администратора. Помимо прочего, упрощение процесса позволяет реализовать принцип наименьших привилегий и без больших усилий поддерживать такую систему прав в актуальном состоянии.

Платформа Varonis может полностью автоматизировать исправление прав доступа с помощью модуля Automation Engine. Он удаляет глобальные группы доступа и заменяет их целевыми группами, которые обращались к данным. Кроме того, перед началом чистки глобальных групп Automation Engine находит и исправляет папки с некорректными списками ACL.

Выявлять некорректные места хранения файлов поможет модуль Data Transport Engine. При обнаружении в общих папках конфиденциальной и регулируемой информации система переместит её в карантин и оповестит владельца. Поисковый робот решения индексирует только недавно созданные или изменённые данные, поэтому для выявления аномалии требуется не более суток.

Этот же модуль позволяет решать задачу миграции данных между различными файловыми системами и серверами с сохранением модели прав доступа. В связке с модулями анализа частоты обращений к файлам такая функция поможет сэкономить дисковое пространство за счёт архивации или переноса на более дешёвые серверы устаревших и неиспользуемых данных.

Рисунок 13. Интерфейс модуля Varonis Data Transport Engine для архивации неиспользуемых документов

Технические условия работы

На момент написания обзора платформа Varonis работает в режиме двух панелей управления — на «толстом клиенте» и на «тонком» с веб-интерфейсом. В ближайшее время разработчики собираются полностью перейти на «тонкий клиент».

Язык интерфейса — английский. Модуль DataPrivilege локализован на русский язык.

В компании среднего размера, базовую функциональность мониторинга и классификации файловых ресурсов, отслеживания Active Directory и почтовых серверов можно реализовать на одном физическом или виртуальном сервере со следующими параметрами: 4 ядра ЦП, 16 ГБ оперативной памяти, 200 ГБ на жёстком диске, ОС Windows Server 2012R2 / 2016, СУБД MS SQL Server 2014 / 2016.

Для работы ПО потребуется доменная технологическая учётная запись с полномочиями на контролируемых серверах, минимально необходимыми для сканирования прав доступа и контента (только на чтение, без административных привилегий).

Сбор информации об операциях с файлами не требует включения встроенного аудита Windows на уровне папок; вместо этого используется легковесный агент, создающий нагрузку не более 1% ЦП и занимающий несколько мегабайт в оперативной памяти.

Выводы

Платформа кибербезопасности Varonis находится на стыке двух областей — управления неструктурированными данными (Data Governance) и поведенческого анализа (UEBA), который постепенно и вполне справедливо перестаёт рассматриваться как отдельная категория и становится частью других сфер, в том числе DAG.

С одной стороны, платформа позволяет навести порядок в хранилищах неструктурированных данных и поддерживать его на постоянной основе. Возможность автоматически проверять и корректировать в едином окне права доступа делает возможным соблюдение принципа наименьших привилегий. С другой стороны, посредством мониторинга каналов входа в периметр компании, отслеживания действий с Active Directory и анализа файловых ресурсов, почты и построения поведенческих профилей Varonis отслеживает и оповещает об аномалиях с высокой эффективностью и низким количеством ложных срабатываний.

Большое количество встроенных политик безопасности помогут быстро интегрировать систему в рабочие процессы организации. Более 150 моделей угроз описывают наиболее важные сценарии использования данных, в том числе защищаемых регуляторами (GDPR, PCI DSS и другие). Важно, что основной массив этих правил построен на алгоритмах поведенческой аналитики, что снижает количество ложноположительных срабатываний и повышает ценность отчётов как реально работающего инструмента.

Платформа Varonis снижает трудовые издержки офицеров безопасности за счёт упрощения процессов расследования — тотальное протоколирование метаданных и истории работы с файлами могут обогатить и дополнить сведения, собираемые DLP-системой.

Решение хорошо интегрируется со смежными продуктами по API, встраивается в SIEM-, DLP-, IDM-системы, поддерживает различные протоколы Linux и Unix, что позволяет создать единую ИТ-инфраструктуру для поддержания безопасности.

Преимущества платформы кибербезопасности Varonis:

• Полный аудит неструктурированных данных, электронной почты и действий пользователей и администраторов.
• Наглядные отчёты о фактическом использовании данных и оповещения в реальном времени при наступлении определённых событий (установленных производителем либо заданных пользователем).
• Более 150 преднастроенных моделей угроз, база поведенческих моделей угроз постоянно пополняется. 
• Алгоритмы поведенческой аналитики, основанные на сложных математических моделях для выявления аномалий в пользовании данными.
• Песочница для моделирования прав доступа и предварительной проверки планируемых изменений.
• Классификация и полнотекстовый поиск конфиденциальных данных в масштабах предприятия.
• Автоматизация заявок на предоставление прав доступа и утверждения этих заявок владельцами данных.
• Возможности интеграции со смежными системами (IDM, DLP, SIEM и другими)
• Модульная структура платформы удобна для адаптации к задачам компании.

Недостатки:

• Стоимость решения.
• Решение ориентировано исключительно  на крупные организации (не для среднего бизнеса).
• Отсутствие русскоязычного интерфейса.
• В России продукт представлен только через интеграторов, нет возможности приобрести его напрямую у вендора.