Опубликовано

UDV Group: заменит ли искусственный интеллект первую линию аналитиков

Центры мониторинга ИБ все активнее внедряют AI/ML-модели, UEBA и LLM-ассистентов: автоматический триаж алертов, корреляция событий, приоритизация инцидентов и первичный анализ уже частично выполняются без участия человека. На этом фоне все чаще звучит вопрос — действительно ли искусственный интеллект способен заменить первую линию SOC или речь идет лишь об интеллектуальной автоматизации рутинных операций? Cyber Media разбирает, где проходит граница между «цифровым аналитиком» и необходимостью живой экспертизы, и как меняется сама роль L1-аналитика в эпоху AI.

Первая линия SOC: традиционная модель и пределы масштабирования

Традиционная роль первой линии SOC сегодня напоминает работу диспетчера на сверхскоростной магистрали. Через аналитиков проходит колоссальный трафик событий, где за доли секунды нужно отличить штатную активность админа от начала целевой атаки.

В рамках текущего техстека L1 выполняет роль «первого эшелона». Основной функционал завязан на трех китах:

  • Первичный анализ. Верификация и фильтрация входящего потока из SIEM-системы.
  • Обогащение контекстом. Проверка репутации файлов, сопоставление времени входа и активности учетных записей.
  • Принятие решения. Закрытие тикета как False Positive или эскалация инцидента на экспертов L2/L3.

Однако индустрия столкнулась с кризисом модели volume-based security. Экстенсивный рост инфраструктур породил феномен Alert Fatigue. Когда поток уведомлений становится бесконечным, аналитик неизбежно теряет бдительность, превращаясь в «робота по закрытию тикетов».

Это ведет к критическим последствиям для бизнеса и команды. Специалисты быстро выгорают от монотонности и стресса, а SOC превращается в конвейер по обучению новичков, которые увольняются быстрее, чем успевают принести реальную пользу. Масштабировать безопасность простым наймом людей в 2026 году уже невозможно — скорость генерации логов всегда будет выше скорости человеческой реакции.

В этих условиях автоматизация становится не «фичей», а единственным способом выживания подразделения. Использование SOAR-систем позволяет переложить всю механическую работу на алгоритмы: от автоматического сбора данных о вредоносе до мгновенной изоляции узлов.

Это не замена человека кодом, а его освобождение. Только убрав рутину, мы можем вернуть аналитикам возможность заниматься реальной безопасностью и Threat Hunting, превращая L1 из слабого звена в интеллектуальный барьер.

Делегирование рутины: где алгоритмы эффективнее аналитика

Говоря об автоматизации SOC, часто возникает ложное ощущение, что мы пытаемся заменить экспертизу кодом. На деле же AI в 2026 году берет на себя роль «интеллектуального фильтра», решая задачи, с которыми человеческий мозг справляется медленно или с множеством ошибок из-за биологических ограничений.

Михаил Хлебунов, ServicePipe

Индустрия SOC в 2025-2026 годах переживает фундаментальную трансформацию. По прогнозам Gartner, к 2026 году AI увеличит эффективность SOC на 40% по сравнению с 2024 годом, а 90% и более алертов первой линии будут обрабатываться автономно. Это не футурология — это операционная реальность, к которой рынок движется прямо сейчас.

Наибольший эффект AI демонстрирует в задачах с высокой повторяемостью и формализуемой логикой: первичный триаж, дедупликация и группировка алертов по активам, обогащение контекстом из TI-фидов, корреляция событий из разных источников. Современные agentic-платформы выполняют полный цикл — от категоризации до формирования отчета с вердиктом — за минуты вместо часов. При среднем потоке в 960 алертов в сутки для типичной организации (и свыше 3 000 для крупных предприятий) это критически важно: без автоматизации команды физически не справляются с объемом.

Самым же технологичным этапом становится автоматическая корреляция логов. Построение полной цепочки Kill Chain вручную — это детективная работа, требующая сопоставления данных из SIEM, EDR и почтовых шлюзов. AI справляется с этим на лету, связывая разрозненные, на первый взгляд, события в единую историю атаки.

Илья Одинцов, Менеджер по продукту NGR Softlab

ML, обученный на реальных данных заказчика/компании, действительно сильно снижает количество false positive. Не стоит забывать про кейсы с заведением инцидента по обращению: тут LLM справится достаточно неплохо, собрав данные и направив информацию в нужную очередь. Дедупликация — это не задача ML. Если ваш SIEM сам не может проверить и обеспечить дедупликацию, то AI вам тут не поможет. А вот повысить риск-скор, исходя из количества событий — это решаемая задача. Что касается контекстного анализа, то реализация этой возможности тесно связана с вопросом о том, доверяете ли вы компании-разработчику данной ИИ свою конфиденциальную и критичную информацию и согласны ли вы в принципе передавать сведения за периметр. В ручном режиме — да, контекстный анализ помогает. В автоматизированном режиме — есть вопросы к реализации.

В итоге первая линия получает не сырой массив логов, а готовую реконструкцию инцидента. Такой подход кардинально меняет роль аналитика: из «оператора поиска» он превращается в специалиста, принимающего финальное решение на основе уже подготовленных данных.

Обратная сторона автоматизации: «уверенные ошибки» и новые векторы риска

Несмотря на весь технологический драйв, слепое доверие к алгоритмам порождает специфический класс угроз, к которым индустрия только начинает адаптироваться. Основная проблема здесь — ложная уверенность моделей. В отличие от человека, который может сомневаться или перепроверить данные, AI выдает результат с математической точностью, даже если он ошибочен. Если модель классифицирует сложную атаку как легитимный процесс с вероятностью 99%, аналитик L1, привыкший доверять системе, вряд ли станет подвергать это решение сомнению.

Станислав Прищеп, Руководитель направления систем управления ИБ STEP LOGIC

Риск «уверенных ошибок» AI зависит от многих факторов. Основными из них можно назвать точность переданного для выполнения задания (инструкций, промта), объем знаний ИИ-модели, полноту анализируемого контекста инцидента. Каждый из этих пунктов включает в себя большой объем технических задач, которые еще предстоит решить, чтобы технологии AI заслужили доверие. Пока можно сказать, что ИИ уже вносят большой вклад в повышение эффективности SOC, но выступают только в качестве ассистента. Окончательное решение при обработке инцидента остается за человеком.

Такая «уверенность» создает серьезный риск автоматического разрешения инцидентов. Когда мы отдаем на откуп алгоритмам право закрывать тикеты без участия человека, мы открываем окно возможностей для атакующих, знающих особенности работы конкретных ML-моделей. Ошибка фильтрации на входе приводит к тому, что инцидент просто исчезает из видимости, так и не дойдя до глаз специалиста.

Андрей Жданухин, Руководитель группы аналитики L1 GSOC «Газинформсервис»

Риск false negative и false positive с высокой уверенностью действительно существует. Особенно опасны ситуации, когда модель классифицирует активность как легитимную из-за смещения обучающей выборки, например, нестандартные админские действия могут привести к тому, что в будущем нестандартные действия обычных пользователей будут классифицироваться как что-то нормальное. Для второй линии это означает либо худший расклад с пропуском инцидентов, либо большую нагрузку в связи с неверной классификацией FP. Поэтому эскалация без участия человека и жестких SLA на пересмотр решений AI создает определенные риски.

В конечном счете доверие к AI становится новым фактором уязвимости SOC. Формируется опасная зависимость: команда перестает развивать навыки глубокого анализа, полагаясь на «черный ящик» автоматизации. В критической ситуации, когда алгоритм столкнется с нестандартной техникой обхода, аналитики могут оказаться не готовы к ручному управлению. Автоматизация должна быть инструментом усиления, а не заменой критического мышления, иначе SOC рискует превратиться в систему, которая очень быстро и уверенно принимает неправильные решения.

Где AI все еще «слеп» без человека

Несмотря на всю мощь алгоритмов, существуют зоны, где AI оказывается в тупике из-за отсутствия критического мышления. Машина отлично ищет аномалии в математических моделях, но она абсолютно «слепа» к ситуациям, которые требуют понимания контекста за пределами бинарного кода.

Артемий Новожилов, Архитектор систем ИБ компании «Гарда»

Несмотря на развитие больших языковых моделей (LLM), есть типы инцидентов и источников данных, где без человеческой интуиции и контекстного знания бизнеса не обойтись.

Во-первых, это сложные атаки с длительным присутствием (APT), особенно когда злоумышленник «действует тихо» и находится в инфраструктуре годами, используя легитимные инструменты (техники Living-off-the-Land). В таких случаях ИИ часто не видит явных аномалий в логах: поведение выглядит нормальным, а «чистого» исторического эталона либо нет, либо он уже подпорчен долгим присутствием атакующего. Правда, если же такой эталон есть и модель хорошо на нем обучена, то отклонения в профиле будут выявлены довольно быстро.

Во-вторых, атаки на логику бизнес-процессов. ИИ способен уверенно ловить типовые технические паттерны, например, брутфорс, массовые попытки входа, но крайне редко распознает манипуляции с транзакциями, которые выглядят легитимно на уровне протоколов и прав доступа, но нарушает логику конкретной компании.

В-третьих, социальная инженерия нового поколения. Дипфейки и персонализированный фишинг, сгенерированный другим ИИ, все чаще обходят традиционные детекторы. Здесь аналитик выступает в роли «последнего рубежа», способного верифицировать контекст общения вне цифровых каналов.

В этих условиях человеческая интерпретация остается ключевым звеном защиты. Аналитик обладает тем, чего нет у самой продвинутой нейросети — пониманием уникальной бизнес-логики компании. Он осознает, что «странный» запрос к базе данных может быть не кражей информации, а специфическим отчетом бухгалтерии или багом после ночного релиза, о котором не знала система мониторинга.

Интуиция и опыт позволяют специалисту связывать события, которые для AI выглядят как шум. Способность вовремя сопоставить звонок в техподдержку и создание временной учетной записи требует адаптивности — умения мгновенно перестроить логику расследования, если в игре появилась уязвимость нулевого дня. Без этой «человеческой» надстройки даже самый дорогой AI-инструмент остается лишь генератором гипотез, а не полноценным защитником.

Трансформация роли L1-аналитика

Под влиянием технологий профиль работы на первой линии неизбежно меняется: из «линейного персонала» аналитик превращается в инженера, управляющего сложной экосистемой алгоритмов. Это переход от механического перебора событий к осознанному управлению автоматикой. В новой реальности L1 не конкурирует с AI, а выступает его главным контролером и наставником.

Андрей Скороходов, Руководитель исследовательских проектов UDV GROUP

С применением технологий ML/AI аналитик хоть и не должен будет выполнять привычную работу, однако это не снимет с него требований к глубокому пониманию предметной области, в противном случае он не сможет качественно проверить результаты работы моделей. С другой стороны, при правильном построении процесса, за счет освобождения от рутинных операций у аналитика появится больше времени для улучшения своих навыков в предметной области.

Центральным элементом этой трансформации становится концепция Human-in-the-loop. Теперь основной задачей аналитика является не поиск угроз в сырых данных, а контроль качества решений, принятых машиной. Это требует иного уровня экспертизы: нужно понимать, почему алгоритм счел событие подозрительным и где он мог ошибиться. Аналитик становится «последней милей», которая подтверждает вердикт системы перед тем, как будет запущено автоматическое реагирование.

Игорь Плотников, Руководитель направления развития сервисов информационной безопасности T1 Облако

С внедрением AI смещается фокус навыков L1-аналитика: от рутинного скрининга сотен низкокачественных алертов к роли валидатора и контролера действий ИИ. Критически важными становятся не столько умение писать сложные запросы и анализировать поток неструктурированных логов, сколько продвинутые критическое мышление и экспертиза в предметной области. Аналитик должен уметь быстро проверять, интерпретировать и дополнять выводы AI, выявляя его «галлюцинации» или ошибки логики.

Дополнительно возрастает ценность коммуникативных навыков. L1-аналитик превращается в ключевое звено между автоматизированной системой и человеком. Он должен грамотно общаться с AI, формулируя точные промты, и ясно доносить до L2-L3-аналитиков суть инцидента, который был обнаружен и изучен с помощью AI. Умение работать с AI-инструментами, управлять автоматизированными плейбуками реагирования (SOAR) и валидировать и документировать решения AI в новой гибридной среде становится обязательным базисом.

В итоге работа в SOC перестает быть монотонной. Новая норма — это когда человек берет на себя самые интеллектуально емкие задачи: интерпретацию сложных инцидентов и непрерывное обучение систем защиты. Такой подход не просто повышает эффективность безопасности, но и превращает позицию L1 в серьезную школу для будущих экспертов, где вместо кликов по кнопкам они учатся понимать логику работы современных киберугроз и защитных систем.

Распределение ролей в SOC будущего

Если раньше SOC был похож на воронку, где люди на входе отсеивали мусор, то теперь структура меняется на горизонтальную. AI забирает на себя всю «физику» процесса, оставляя человеку функции управления и этического контроля.

В этом новом распределении ролей автоматика и аналитик разделяют зоны влияния следующим образом:

  • Автономия в рамках «песочницы». Системе делегируется право на мгновенное реагирование в низкорисковых сегментах. Например, блокировка учетки при явном брутфорсе или изоляция хоста с известным шифровальщиком. Это происходит без участия L1, просто по факту детекции.
  • AI как «второе мнение». При расследовании сложных инцидентов аналитик использует модель не для получения готового ответа, а для быстрой проверки своих догадок на огромных массивах исторических данных, что раньше требовало написания сложных скриптов.
  • Верификация рекомендаций. Работа аналитика L1 теперь больше напоминает работу пилота — он смотрит на показания приборов и дает санкцию на критические действия, которые могут затронуть бизнес-логику компании.

Главный водораздел между автоматизацией и человеком проходит по линии ответственности за последствия. AI может с филигранной точностью выявить аномалию, но он не может оценить ущерб от остановки конвейера или репутационные потери от блокировки VIP-клиента. Машина оперирует вероятностями, а человек — последствиями для бизнеса.

Роман Малышкин, Аналитик отдела мониторинга ИБ Спикател

AI может частично заменить первую линию в зрелых SOC с хорошо нормализованными логами, устойчивыми процессами, типовыми сценариями атак, большим объемом однотипных событий. В менее зрелых SOC, а также при защите сложных, динамичных инфраструктур, роль AI остается вспомогательной. Он ускоряет работу и снижает рутину, но не заменяет человека как носителя контекста и ответственности.

В таком сценарии первая линия SOC превращается в «центр управления полетами». Мы уходим от модели, где аналитик — это фильтр алертов, и приходим к модели, где он — диспетчер, координирующий работу автоматизированных систем. Это не столько замена, сколько смещение фокуса с механического труда на принятие решений в условиях высокой неопределенности.

Заключение

SOC будущего — это не безлюдный цех, а симбиоз, где AI забирает на себя «математику», а человек — «смыслы». Аналитик перестает быть фильтром для алертов и становится архитектором контекста, который управляет доверием к алгоритмам и достраивает общую картину там, где код бессилен.

Перестаньте обучать аналитиков-фильтров — начинайте растить «пилотов» автоматизации. Инвестируйте в развитие навыков интерпретации и верификации моделей уже сегодня. Помните: AI лишь кратно усиливает существующую экспертизу, но не способен заменить ее отсутствие.

Источник: https://securitymedia.org/info/ai-v-soc-zamenit-li-iskusstvennyy-intellekt-pervuyu-liniyu-analitikov.html

Опубликовано

UDV Group: NDR как следующий этап в развитии SOC

Михаил Пырьев, менеджер продукта UDV NTA, рассказал о принципиальных отличиях NDR от традиционных средств мониторинга сети, сложностях внедрения, неочевидных угрозах, которые закрывает NDR, а также о ключевых тенденциях развития NDR-технологий.

— В чем принципиальное отличие NDR от традиционных средств мониторинга сети?

Ключевое отличие — в назначении и глубине аналитики. Традиционные инструменты мониторинга в первую очередь фиксируют состояние инфраструктуры через метрики и базовые сетевые показатели. NDR-системы работают иначе: они формируют поведенческую модель сети, используют механизмы глубокой инспекции пакетов и встроенные средства обнаружения вторжений, что позволяет анализировать взаимодействие конкретных узлов в динамике.

По сути, если классические системы мониторинга — это “жизнеобеспечение” инфраструктуры, то NDR — ее “иммунная система”, способная выявлять скрытые аномалии и предлагать оператору контекстуализированные решения по реагированию.

— Какие угрозы NDR позволяет выявлять, которые остаются незамеченными традиционными системами?

NDR закрывает целые пласт угроз, принципиально не видимый классическим инструментам:

* Горизонтальное перемещение злоумышленника — малошумное и почти незаметное по стандартным метрикам.

* Активность заражённых узлов, включая типичное для ботнетов периодическое обращение к C&C-инфраструктуре (beaconing).

* Zero-day атаки, определяемые через отклонение от “нормального” поведения конкретного хоста.

Благодаря анализу временных рядов и набору поведенческих признаков NDR фиксирует не просто факт сетевого события, а его контекст и аномальность.

— Как NDR интегрируется в SOC и с какими сложностями обычно сталкиваются при внедрении?

NDR становится для SOC дополнительным уровнем глубины — “книгой учёта” сети, где аналитик может проверить гипотезы и быстро получить подтверждение или опровержение.

Обычно NDR передает уведомления и артефакты расследований в SIEM, обеспечивая возможность перехода по ссылке на интерфейс для углублённого анализа и реагирования. В ряде сценариев NDR становится единым окном для работы и постепенно разворачивается в сторону XDR-подхода.

Основные сложности внедрения связаны с корректным размещением сенсоров, подготовкой инфраструктуры и необходимостью обеспечить полноту сетевой телеметрии — особенно в высоконагруженных средах.

— Как NDR повышает эффективность реагирования и сокращает время обнаружения инцидентов?

NDR обеспечивает аналитика SOC ключевыми компонентами: сетевой видимостью, контекстом и механизмами реагирования.

Благодаря этому рутинные задачи расследования типовых атак сокращаются в разы — аналитик сразу получает необходимые данные, а не собирает их из разных источников.

Использование поведенческих и статистических методов детектирования позволяет точно фиксировать практически любую аномалию и быстро переходить к разбору её первопричин.

— Можно ли считать NDR шагом к более «умному» и автоматизированному SOC?

Да, NDR — одна из ключевых технологий SOC нового поколения. В архитектуре SOC 2.0 такие системы играют роль интеллектуального слоя предобработки данных, снижая нагрузку на аналитиков и исключая ручной поиск дополнительной информации.

Продукты класса detection & response берут на себя рутинные операции, превращая аналитика SOC из “человека-оркестра” в управляющего процессом эксперта, который фокусируется на принятии решений, а не на сборе данных.

— Какие тенденции определяют развитие NDR-технологий, и как они повлияют на сетевую безопасность в ближайшие годы?

Отрасль движется в сторону более точных и контекстных механизмов принятия решений.

Сегодня один из ключевых барьеров — опасения заказчиков по поводу автоматизированного реагирования и возможных ложноположительных срабатываний. Тенденция ближайших лет — углублённая интеграция NDR с бизнес-процессами компании, использование дополнительных источников обогащения и введение риск-ориентированного скоринга критичности узлов.

Параллельно будет уменьшаться порог входа: интерфейсы станут проще, сценарии реагирования — более преднастроенными, а развёртывание — менее ресурсоёмким. Это сделает NDR не только высокотехнологичным, но и доступным инструментом для более широкого круга организаций.

Опубликовано

UDV Group: Зрелость процессов против сложных инструментов — почему правильно организованные команды выигрывают

Николай Нагдасев, ведущий специалист департамента кибербезопасности UDV Group

Внедрить сложное ИБ-решение значительно проще, чем выстроить процесс его эффективного использования. В российских компаниях технологический стек нередко расширяется быстрее, чем формируется операционная дисциплина: появляются новые платформы, консоли и алерты, но управляемость при этом не растет. В результате инструменты начинают подменять процессы вместо того, чтобы их усиливать. О том, как выстроить операционную модель так, чтобы технологии усиливали процессы, а не создавали иллюзию контроля, рассказывает Николай Нагдасев, ведущий специалист департамента кибербезопасности UDV Group.

Когда технологии не работают: эффект отсутствия процессов

Сложные ИБ-инструменты не дают ожидаемого эффекта в тех случаях, когда они внедряются в среду с незрелыми или неформализованными процессами. Проблема здесь, как правило, не в качестве технологий, а в отсутствии операционной модели, которая должна обеспечивать их работу.

Характерный пример — внедрение полнофункционального SIEM-решения для покрытия распределенной или филиальной инфраструктуры. Инвестиции существенные, проект формально реализован, система развернута. Однако через год эксплуатации она продолжает работать в базовой конфигурации и фактически не влияет на уровень защищенности. Причина обычно лежит не в инструменте, а в отсутствии регламентированной операционной схемы: не определены роли и зоны ответственности, не закреплено, кто обрабатывает алерты первой линии, как осуществляется эскалация, в какие сроки происходит закрытие инцидентов. В результате поток событий накапливается, часть алертов остается без обработки, а критичность определяется на уровне субъективного решения специалиста.

Аналогичная ситуация наблюдается при внедрении решений класса VulnerabilИТy Management. Наличие сканера уязвимостей само по себе не означает появления процесса управления уязвимостями. Инструмент фиксирует текущее состояние инфраструктуры, но не обеспечивает закрытие выявленных проблем. Если не определены регламентированные сроки устранения, порядок ранжирования по критичности, процедура проверки применимости уязвимости к конкретной среде и механизм контроля повторного возникновения, решение начинает выполнять исключительно диагностическую функцию. Отчеты формируются, но реальный уровень защищенности остается прежним.

Почему инструменты «включили и забыли» перестают работать

Типовые ошибки в организации процессов часто приводят к тому, что функциональность ИБ-инструментов формально присутствует, но практически не используется.

Первая распространенная ошибка — подход «включили и забыли». Система информационной безопасности не является статичным оборудованием, которое можно установить и эксплуатировать без изменений. Любое решение требует регулярного тюнинга и адаптации. Инфраструктура компании развивается: появляются новые сервисы, меняются схемы взаимодействия, трансформируется архитектура. Одновременно эволюционирует и ландшафт угроз — появляются новые техники атак и способы обхода защитных механизмов. Если инструмент не адаптируется к этим изменениям, его эффективность постепенно снижается.

Вторая составляющая — изменение требований. Корректировки внутренних регламентов, отраслевых стандартов или требований регуляторов нередко требуют пересмотра конфигураций и сценариев использования средств защиты. При отсутствии процесса актуализации инструменты продолжают работать в старой логике, которая уже не соответствует действующим задачам.

Еще одна типовая ошибка — отсутствие формализации и документирования. На практике часто система или отдельный процесс держатся на компетенции одного специалиста. В моменте это может работать эффективно, однако при увольнении или длительном отсутствии сотрудника инструмент фактически остается без владельца. Технология продолжает функционировать, но операционная логика ее использования теряется. Такая зависимость от персонального опыта создает управленческий риск.

Зрелая модель предполагает закрепленные роли, задокументированные процедуры и возможность воспроизводимости процессов независимо от конкретного исполнителя.

Как зрелость процессов влияет на требования к инструментам и архитектуре

Базовые направления защиты понятны: межсетевое экранирование, защита конечных точек, резервное копирование, анализ событий, контроль удаленного доступа, защита веб-приложений. По мере развития ИТ-ландшафта добавляются более специфические задачи — безопасность контейнерных сред, облачных платформ, инструментов искусственного интеллекта. Но глубина этих требований всегда определяется уровнем зрелости самой организации.

Если компания развита технологически, ее потребности становятся сложнее. Однако при выборе инструментов ключевой вопрос — не «что умеет продукт», а «для какой задачи и в каком процессе он будет использоваться».

На примере SIEM это особенно заметно. Цель системы — не агрегировать события и демонстрировать корреляцию по базовым правилам, а выявлять инциденты, критичные именно для конкретной инфраструктуры, с учетом значимости активов и сценариев атаки. Без четкого понимания процессов SIEM превращается в хранилище логов с минимальным прикладным эффектом.

Компании, которые только формируют процессную модель, нередко приобретают решения с максимально широким функционалом «на вырост». Логика понятна: лучше закрыть потенциальные потребности заранее. Однако без четко описанных сценариев использования и закрепленных ролей значительная часть возможностей остается невостребованной. Инструмент оказывается технически мощным, но не встроенным в операционную модель.

Именно зрелость процессов меняет логику выбора. Когда команда понимает, какие задачи решает, какие сценарии должны поддерживаться и какие показатели надо контролировать, требования к инструменту становятся конкретными. Архитектура при этом становится гибкой и сервис-ориентированной: замена одного компонента — антивируса, средства мониторинга или другого элемента — не разрушает систему, потому что процессы остаются стабильными. В такой модели инструменты выбираются под задачи и процессы, а не наоборот.

Почему распределение ролей важнее сложности инструментов

Процессы информационной безопасности почти всегда пересекают несколько подразделений. ИТ отвечает за инфраструктуру и доступность сервисов, производственные или бизнес-направления — за прикладные системы и технологические сегменты, ИБ — за выявление угроз и ограничение распространения атак. На границах этих зон и возникают основные риски.

Типичная ситуация: аппаратная платформа формально относится к зоне ответственности ИТ, но фактически часть оборудования размещена в закрытом технологическом контуре и обслуживается другим подразделением. В результате общие политики управления операционными системами, обновлениями и конфигурациями, принятые в ИТ, в этом сегменте не применяются. Цепочка управления и контроля там иная. Это напрямую влияет на безопасность. Процедуры ИБ, встроенные в ИТ-процессы, не «наследуются» в технологическом сегменте, а формируются заново или не формируются вовсе. Возникает разрыв между архитектурной моделью и фактической эксплуатацией.

В управлении инцидентами проблема усиливается. Если роли в процессе реагирования не закреплены, возникает эффект распределенной ответственности: каждый считает, что инцидент находится в зоне другого подразделения. Теряется время, растет напряжение между командами, а технические инструменты, требующие совместного владения, фактически остаются без операционного управления. В таких условиях увеличение числа решений не повышает уровень защиты. Критичным становится четкое распределение зон ответственности — именно они обеспечивают реальное функционирование инструментов внутри единой архитектуры.

Какие метрики действительно отражают зрелость процессов

Определить зрелость процессов только по наличию регламентов невозможно. Формально описанный процесс может существовать на бумаге, но не работать на практике. Реальную картину дают операционные и результативные метрики.

Если говорить о процессе управления инцидентами, стандартный набор показателей делится на две группы. К операционным относятся время обнаружения, реагирования и восстановления, количество инцидентов в работе и их распределение по критичности. Эти метрики показывают загрузку и темп работы команды. Метрики эффективности отражают качество процесса. Это процент ложных срабатываний, доля инцидентов, закрытых в рамках SLA, количество повторных инцидентов и процент случаев, по которым проведен анализ коренных причин.

Ключевыми индикаторами зрелости можно считать несколько показателей.

  1. Среднее время обнаружения. Насколько быстро команда понимает, что инцидент действительно происходит.
  2. Среднее время реагирования, то есть интервал от обнаружения до фактического сдерживания или остановки атаки.
  3. Количество повторных инцидентов. Если схожие сценарии регулярно воспроизводятся, значит первопричина не устранена. Зрелая модель предполагает не только закрытие инцидента, но и изменение конфигураций, политик или настроек средств защиты для предотвращения повторения.

Четвертый показатель более стратегический — время, необходимое атакующему для достижения критической цели внутри инфраструктуры. Он отражает эффективность эшелонированной защиты и количество барьеров на пути атаки. Оценивать его целесообразно проактивно, через пентесты и киберучения, не дожидаясь реального инцидента.

Именно динамика этих метрик, а не их разовое значение, позволяет судить о том, что процесс развивается и становится зрелым. Однако сами по себе метрики не повышают устойчивость — они лишь фиксируют состояние системы. Возникает практический вопрос: какие управленческие и инженерные шаги позволяют улучшать эти показатели без постоянного расширения технологического стека?

Как повысить эффективность команды без усложнения технологического ландшафта на примере процесса управления инцидентами

Первый элемент — формализация сценариев реагирования. Задача не должна звучать абстрактно как «расследовать инцидент». Для типовых ситуаций (заражение вредоносным ПО, компрометация учетной записи, попытка несанкционированного доступа и т.д.) должна быть зафиксирована согласованная последовательность действий. Фактически речь идет о чек-листах: изолировать хост, собрать артефакты, проверить хеши, зафиксировать события, инициировать восстановление. Такой подход снижает зависимость от субъективной интерпретации и позволяет отслеживать выполнение каждого шага.

Второй практикой является обязательный разбор инцидентов. Приоритет — анализ причин: где именно произошел сбой, почему информация не была замечена, на каком этапе нарушена логика контроля. Цель — устранение процессных и процедурных пробелов, а не поиск виновных. В большинстве случаев корректировка процессов дает больший эффект, чем установка дополнительного сенсора.

Третья практика — регулярные киберучения и тренировки. Они позволяют проверить работоспособность сценариев, оценить готовность команды и выявить узкие места без наступления реального инцидента. Такой формат дает объективную картину задержек, несогласованности действий и проблем эскалации. В результате корректировки вносятся проактивно, а не в условиях кризиса.

Эти практики усиливают управляемость без расширения технологического стека. В зрелой модели сначала настраивается дисциплина исполнения и воспроизводимость процессов, и только затем принимаются решения о расширении инструментов. Игнорирование этой последовательности и приводит к одной из самых распространенных управленческих ошибок — масштабированию ИБ за счет новых решений при сохранении прежней организационной модели.

Ошибки масштабирования: когда инструменты подменяют процессы

Одна из самых распространенных ошибок — попытка решить организационный хаос технологическим способом. Если в компании не выстроен процесс управления инцидентами, отсутствуют закрепленные роли и понятная эскалация, появление нового инструмента не устранит эти пробелы. Например, руководство видит, что команда не справляется с потоком событий, и принимает решение внедрить SIEM или EDR, рассчитывая, что система «сама найдет и расследует» угрозы.

Фактически же без предварительной настройки операционной модели новый инструмент становится еще одним источником данных. Появляется дополнительная консоль, новый поток алертов и еще больше событий, которые необходимо анализировать. При отсутствии распределенной ответственности и регламентированных сценариев обработки нагрузка на команду только возрастает.

До покупки решения необходимо ответить на несколько базовых вопросов: кто отвечает за первичный анализ, какие критерии критичности используются, как происходит эскалация, какие шаги обязательны при разных типах инцидентов. Нередко оказывается, что проблема заключается не в нехватке технологии, а в отсутствии сценариев и регламента. В ряде случаев даже без дорогостоящего инструмента можно сократить время реагирования за счет формализации процесса.

Заключение: три принципа, чтобы инструменты усиливали процессы, а не подменяли их

Если обобщить практику внедрения ИБ-решений, можно выделить несколько принципов, которые стоит зафиксировать на управленческом уровне.

Первый принцип — сначала процесс, потом инструмент. До закупки решения необходимо описать логику его использования: как движется информация, кто принимает решения, кто нажимает какие кнопки и в какой последовательности. Инструмент можно сравнить с ускорителем — он повышает скорость уже существующего процесса. Если процесс не сформирован, технология не приведет к результату.

Второй принцип — инструмент не компенсирует управленческие проблемы. Конфликт полномочий, размытые зоны ответственности или отсутствие регламентов не устраняются внедрением новой платформы. Более того, сложное решение в такой среде способно усилить напряжение, добавив новые точки контроля и споров. Управленческие вопросы должны быть решены до масштабирования технологического ландшафта.

Третий принцип — простота как индикатор зрелости. Зрелость не измеряется количеством экранов в центре мониторинга или объемом внедренных решений. Она определяется тем, насколько короткой и понятной является цепочка действий от обнаружения угрозы до ее нейтрализации. Архитектура и инструменты должны сокращать эту цепочку, делать процессы прозрачными и воспроизводимыми.

В конечном счете технология должна усиливать уже выстроенные процессы, а не подменять их. Там, где есть дисциплина, распределенная ответственность и понятная логика действий, инструменты действительно дают эффект. Там, где этого нет, они лишь усложняют картину, не повышая уровень реальной защищенности.

Источник: https://www.novostiitkanala.ru/news/detail.php?ID=194276

Опубликовано

UDV Group: выстраиваем зрелую систему ИБ в условиях ограничений рынка

Ограничения рынка и санкционное давление быстро показали: зрелую систему информационной безопасности больше нельзя просто «закупить». Сегодня её приходится выстраивать – инженерно, последовательно и с расчётом на долгую эксплуатацию. Для ИТ-директоров российских компаний этот сдвиг становится ключевым вызовом.

Когда недоступен полный технологический стек и нельзя опираться на прежние вендорские экосистемы, фокус смещается с продуктов на архитектуру, процессы и управляемость. Практика показывает: устойчивость ИБ определяется не количеством средств защиты, а целостностью системы и её способностью работать в условиях ограниченных ресурсов и постоянно меняющейся инфраструктуры.

Какие ошибки на старте начинают проявляться через один–два года эксплуатации? И какие принципы позволяют сохранить устойчивость ИБ в долгосрочной перспективе? Об этом – в колонке Николая Нагдасева, ведущего специалиста департамента кибербезопасности UDV Group.

Три кита зрелой системы информационной безопасности

На практике все эти вопросы сводятся к одному: что делает систему ИБ управляемой и устойчивой не в теории, а в реальной эксплуатации? Опыт крупных российских компаний показывает, что при всём разнообразии отраслей и ИТ-ландшафтов принципы построения зрелой системы ИБ во многом совпадают.

Если говорить упрощённо, в таких организациях зрелая система информационной безопасности опирается на три базовых элемента.

Первый элемент – люди, их компетенции и выстроенные вокруг них процессы. Речь идёт не просто о наличии специалистов по ИБ, а о том, как организованы отдельные процессы: безопасность сетевого периметра, антивирусная защита, мониторинг, управление уязвимостями, реагирование на инциденты и т.д. За каждым процессом стоят конкретные зоны ответственности и понятные правила взаимодействия между ИБ, ИТ и бизнесом. Без этого компания быстро скатывается в реактивную модель с постоянным «тушением пожаров».

Второй элемент – архитектура и документы. Это инженерная основа системы: инвентаризация активов, модели угроз, сетевая сегментация и понимание потоков данных. Политики и регламенты по ключевым направлениям ИБ формализуют единые правила игры и позволяют связать отдельные меры в целостную систему. Без этой основы безопасность перестаёт быть управляемой и начинает фрагментироваться.

Третий элемент – средства защиты информации как часть архитектуры. Их ценность определяется не количеством и классом решений, а тем, насколько они интегрированы в единую системы информационной безопасности. Именно связность средств защиты обеспечивает управляемость, наблюдаемость и сокращение слепых зон. В противном случае даже дорогие продукты легко превращаются в разрозненный набор инструментов, не дающий целостного эффекта.

С чего начинать построение ИБ, если весь стек внедрить невозможно

Если невозможно внедрить весь стек решений по информационной безопасности сразу, начинать стоит не с перечня конкретный средств зищиты, а с понимания контекста. Архитектура ИБ всегда должна учитывать особенности конкретной компании – универсальных рецептов здесь не существует. Отправной точкой становятся критичные бизнес-процессы и связанные с ними информационные системы. Именно они задают приоритеты защиты и определяют, какие меры действительно важны для устойчивости бизнеса. Кибербезопасность выстраивается не абстрактно, а с фокусом на последствия для ключевых процессов.

С архитектурной точки зрения базовым шагом остаётся сегментация сети и выстраивание эшелонированной защиты. Задача – изолировать наиболее критичные активы и снизить риск распространения атак внутри инфраструктуры. С технической стороны средства защиты логично рассматривать по слоям. Базовый слой включает антивирусную защиту, межсетевое экранирование, резервное копирование, защиту веб-приложений, безопасность удалённого доступа и двухфакторную аутентификацию для критичных и ресурсов, доступных из сети интернет. Сегодня к этому минимуму в полной мере относятся инструменты для сканирования уязвимостей внешнего периметра и критичных систем, а также использование SIEM-функциональности для централизованного анализа событий безопасности.

Следующий уровень напрямую зависит от зрелости компании и готовности процессов. Здесь появляются системы управления привилегированным доступом, платформы управления инцидентами и собственный или внешний SOC.

Все остальные меры не являются универсальными. Их необходимость определяется спецификой бизнеса, отраслевыми требованиями и регуляторными ограничениями, и именно с этой точки зрения их стоит рассматривать при проектировании системы ИБ.

К чему приводят архитектурные компромиссы в проектах по построению ИБ

Ограничения рынка почти неизбежно приводят к архитектурным компромиссам, и их последствия, как правило, проявляются не сразу, а через год–два эксплуатации.

Одна из наиболее частых ошибок – внедрение точечных решений без учёта общей архитектуры системы безопасности. Формально задачи закрываются, но на практике компания получает набор слабо связанных инструментов, которые сложно сопровождать и ещё сложнее развивать. Это увеличивает операционную нагрузку и снижает управляемость системы ИБ. Ситуацию усугубляет дефицит специалистов. Нередко решения оказываются внедрёнными, но не обеспеченными ресурсами для полноценной эксплуатации. В результате средства защиты не дают ожидаемого эффекта, а инвестиции в ИБ фактически не работают. Чтобы этого избежать, архитектуру системы безопасности необходимо проектировать с учетом реальных возможностей эксплуатации и заранее продумывать связность решений, как минимум на уровне мониторинга и управления.

Вторая типовая проблема связана с изменениями ИТ-инфраструктуры без учёта требований ИБ. В этом случае в инфраструктуре появляются сервисы и сегменты, не покрытые существующими средствами защиты. Такие зоны напрямую увеличивают уровень риска и подрывают целостность системы. Если процессы обеспечения информационной безопасности выстроены с учётом актуальных рисков и планов развития ИТ-инфраструктуры, а решения по защите информации закладываются в проекты еще на этапе их проектирования, эти риски существенно снижаются. ИБ должна развиваться синхронно с инфраструктурой, а не догонять её постфактум.

В долгосрочной перспективе ключевая задача – не допустить превращения ИБ в разрозненный набор решений с высокой операционной нагрузкой. Иначе рост эксплуатационных затрат будет сопровождаться снижением реального уровня защищённости.

Как выстраивать приоритеты между предотвращением, мониторингом и реагированием

В условиях ограниченных ресурсов важно не пытаться развивать все направления одновременно, а выстраивать последовательную логику. Начинать стоит с предотвращения. Предотвращение – стратегическая цель, но достигается она через вполне прикладные меры: сегментацию сети, своевременное обновление систем, харденинг и регулярное устранение уязвимостей. Эти действия снижают вероятность инцидентов ещё до этапов обнаружения и реагирования.

Параллельно с этим необходимо работать с человеческим фактором. Повышение осведомлённости сотрудников о типовых угрозах, прежде всего о фишинге, остаётся важным элементом устойчивости ИБ и позволяет сократить количество инцидентов на раннем этапе.

Следующий приоритет – логирование и мониторинг. Без централизованного сбора и анализа событий предотвращение фактически работает вслепую. Мониторинг создаёт основу для уверенного обнаружения угроз и позволяет видеть, что реально происходит в инфраструктуре.

Обнаружение логически вытекает из мониторинга и зависит от качества данных и процессов анализа. Уже на этой базе становится возможным управляемое и воспроизводимое реагирование на инциденты.

Почему наблюдаемость становится базовым требованием зрелой ИБ

Прозрачность и наблюдаемость инфраструктуры сегодня перестают быть дополнительной функцией и становятся базовым признаком зрелой системы информационной безопасности. В условиях ограниченных ресурсов именно понимание того, что происходит в инфраструктуре, позволяет сохранять управляемость и принимать обоснованные решения. Движение в эту сторону логично начинать с инвентаризации. Она может быть не идеальной, но должна охватывать все критичные активы и связанные с ними элементы инфраструктуры. Важно понимать, какие системы обеспечивают ключевые бизнес-процессы, где они размещены и от каких компонентов зависят.

Второй обязательный шаг – сбор логов и мониторинг. Начинать имеет смысл с точек, дающих максимальное покрытие по угрозам: сервисов аутентификации, межсетевых экранов, средств защиты конечных точек и логов критичных серверов и информационных систем. Такой набор формирует достаточный контекст для своевременного выявления инцидентов.

Инвентаризация и базовый мониторинг создают фундамент для развития системы ИБ и интеграции последующих средств защиты. Если компания понимает, что именно она защищает и что происходит с этими системами, безопасность перестаёт быть реактивной и становится управляемой.

Для ИТ-директора при дефиците инструментов и специалистов критично держать под контролем два блока данных: перечень критичных бизнес-процессов и обеспечивающих их систем, а также сводный статус выполнения базовых мер защиты – обновлений, закрытия уязвимостей, охвата двухфакторной аутентификацией, выявленных инцидентов и выполнении технических мер по защите информации.

Какие процессы ИБ стоит автоматизировать в первую очередь

В условиях кадровых и технологических ограничений автоматизация в ИБ должна решать прикладную задачу – снижать нагрузку на специалистов за счёт ускорения рутинных и критичных по времени операций. Речь идёт не о замене людей, а о высвобождении ресурсов для более сложных и аналитических задач. Приоритет имеет автоматизация процессов, где задержка напрямую увеличивает риск инцидента. Как правило, это часто повторяющиеся процедуры с понятным регламентом, которые хорошо поддаются формализации в виде сценариев и плейбуков.

В первую очередь это касается управления инцидентами. На этапе анализа автоматизация ускоряет обогащение инцидентов контекстом за счёт данных из внутренних систем и средств защиты. На этапе реагирования она позволяет сократить время реакции и повысить точность и воспроизводимость действий – от блокировки учётных записей и обновления правил фильтрации до изоляции скомпрометированных узлов.

Почему без правильной эксплуатации система ИБ неизбежно деградирует

Зрелость информационной безопасности определяется не наличием отдельных средств защиты, а тем, насколько устойчиво и предсказуемо выстроены процессы управления информационной безопасностью компании. Именно на этапе эксплуатации чаще всего возникают проблемы, которые со временем подтачивают систему ИБ. Инфраструктура постоянно меняется: появляются новые сервисы, обновляются ИТ-системы, меняются конфигурации. Если система информационной безопасности не развивается синхронно с этими изменениями, возникают обходы политик, устаревшие регламенты и неактуальные настройки средств защиты. Формально ИБ существует, но всё хуже отражает реальное состояние инфраструктуры.

Чтобы этого избежать, необходим регулярный контроль и тестирование безопасности, прежде всего для точек входа в инфраструктуру, ресурсов доступных из сети Интернет и критичных информационных систем. Такой контроль позволяет выявлять расхождения между требованиями и фактическими настройками до того, как они приведут к инциденту. Не менее важна жёсткая связка ИБ с процессами изменения ИТ-инфраструктуры. Любые внедрения, миграции и обновления должны проходить оценку с точки зрения ИБ и соответствия действующим политикам. Дополняют эту модель регулярные тренировки по реагированию на инциденты, максимально приближённые к реальным сценариям. Они помогают поддерживать навыки команды и выявлять слабые места в процессах и технологиях, которые не всегда видны при формальном анализе.

Какие принципы стоит зафиксировать, чтобы система ИБ оставалась устойчивой

В долгосрочной перспективе устойчивость системы информационной безопасности определяется не столько текущим набором средств защиты, сколько принципами, заложенными в архитектуру изначально. Эти ориентиры важно зафиксировать заранее, независимо от рыночных условий.

Первый принцип – технологическая автономия и отказ от жёсткой зависимости от одного вендора. Архитектура ИБ должна учитывать ограничения поставок, изменения условий поддержки и возможный уход решений с рынка. Монолитные экосистемы могут ускорять внедрение, но в долгосрочной перспективе вендор-лок увеличивает риски для устойчивости системы.

Второй принцип – опора на базовые инженерные меры, которые не теряют актуальности со временем. Сегментация сети, строгая аутентификация и минимальные привилегии остаются фундаментом защиты независимо от технологического стека и внешних факторов.

Отдельного внимания требует готовность к инцидентам. В компании должен существовать понятный план реагирования, а его эффективность необходимо регулярно проверять на практике – через учения и тренировки, приближённые к реальным сценариям.

Наконец, устойчивость невозможна без измеримости. Метрики состояния защищённости позволяют объективно оценивать эффективность мер ИБ, управлять рисками и обосновывать инвестиции как внутри ИТ, так и на уровне бизнеса и руководства.

Заключение

В условиях ограничений рынка устойчивость информационной безопасности определяется не набором продуктов, а качеством инженерных решений и зрелостью эксплуатации. Зрелая ИБ – это баланс между предотвращением и обнаружением, автоматизацией и ручной экспертизой, архитектурной гибкостью и операционной простотой, который невозможно купить или зафиксировать раз и навсегда. Для ИТ-директора сегодня важно выстроить не «идеальную», а управляемую систему ИБ, способную сохранять устойчивость в реальной эксплуатации – при изменениях инфраструктуры, дефиците ресурсов и нестабильных внешних условиях.

Источник: https://globalcio.ru/discussion/57732/

Опубликовано

ГИГАНТ Компьютерные системы: рост спроса на инфраструктуру дата-центров в 2026 году

Игорь Юрин, технический директор (CTO) компании «ГИГАНТ Компьютерные системы», рассказал о росте спроса на инфраструктуру дата-центров в 2026 году, драйверах увеличения мощностей и перспективах развития локальных ЦОД.

— Наблюдаете ли вы рост спроса со стороны заказчиков? Продолжится ли он в 2026 году и как сильно?

По итогам 2025 года мы фиксируем устойчивый и системный рост спроса на инфраструктуру дата-центров. Он проявляется как в сегменте модульных ЦОДов, так и в проектах по наращиванию вычислительных мощностей внутри корпоративных площадок. Заказчики – промышленность, телеком, госсектор, крупные корпоративные структуры – активно инвестируют в собственные ИТ-мощности, поскольку цифровые сервисы, аналитика и ИИ-нагрузки становятся не вспомогательным, а базовым элементом бизнеса. Речь идет уже не о точечном расширении, а о стратегическом планировании инфраструктуры на 3-5 лет вперед.

В 2026 году мы ожидаем сохранения двузначных темпов роста рынка. Драйверы остаются прежними – развитие ИИ, рост требований к хранению и обработке данных, импортонезависимость технологического стека и перераспределение нагрузок в сторону локальных инфраструктур. По нашей оценке, спрос продолжит расти заметно выше средних темпов ИТ-рынка в целом.

— С чем связан резкий рост мощностей и продолжится ли он в ближайшие годы?

Резкий рост мощностей в 2025 году обусловлен сразу несколькими факторами. Во-первых, это кратный рост вычислительных нагрузок, связанных с внедрением ИИ-моделей, аналитических платформ и сервисов обработки больших данных. Во-вторых, усиливается тренд на консолидацию и модернизацию устаревшей инфраструктуры – заказчики переходят к более плотным конфигурациям стоек и более энергоемким архитектурам. В-третьих, заметно ускорился цикл принятия решений: бизнес стремится заранее зарезервировать мощности, чтобы не столкнуться с дефицитом ресурсов.

Мы считаем, что рост мощностей продолжится в ближайшие годы. Однако он станет более структурированным: рынок перейдет от экстенсивного масштабирования к более точному планированию с учетом энергоэффективности, плотности размещения и совокупной стоимости владения. Устойчивый спрос на высокоплотные решения и модульные архитектуры сохранится.

— Насколько активно в дальнейшем будет развиваться тренд на локальные дата-центры?

Тренд на локальные дата-центры будет развиваться активно и, по сути, станет одним из ключевых архитектурных направлений рынка. Заказчики все чаще стремятся приблизить вычислительные ресурсы к источнику данных – это снижает задержки, повышает управляемость и позволяет обеспечить непрерывность бизнес-процессов. Особенно это актуально для промышленности, распределенных сетей, телеком-инфраструктуры и проектов с жесткими требованиями к времени отклика.

Кроме того, локальные и модульные решения позволяют быстрее развернуть инфраструктуру в регионах, масштабировать ее по мере роста нагрузки и снизить зависимость от крупных централизованных площадок. Мы видим, что для многих организаций это уже не экспериментальная модель, а стратегический элемент ИТ-архитектуры. В ближайшие 2-3 года доля таких проектов будет расти, особенно в сегментах, где критичны отказоустойчивость и автономность.

Опубликовано

UDV Group: новые реалии ransomware-атак

Виталий Рабец, директор ИТ департамента UDV Group рассказал о том, что ransomware-атаки на российский бизнес приобретают новые формы: злоумышленники все чаще используют репутационный шантаж, атаки через подрядчиков и сложные схемы психологического давления, а также объяснил, почему в первые часы после инцидента нельзя отключать системы без подготовки.

— Какие новые техники вымогателей вы наблюдали в последних атаках на российский бизнес (например, угроза DDoS-атакой, звонки партнёрам и клиентам, публикация данных в даркнете с аукционом)?

Не сказал бы, что техника новая, но она обретает дополнительную популярность. Речь о ситуации, когда злоумышленникам удалось получить хоть какие-то внутренние данные, даже не являющиеся важными, и они используют сам факт проникновения как способ воздействия на партнёров. Мол: «мы расскажем всем вашим партнёрам, что мы вас взломали». Это шантаж риском потери репутации. Лучший способ защиты от этого — рассказать о факте взлома самому, раньше, чем это сделают злоумышленники.

Также сейчас становится очень популярным способ взлома через дочерние компании или подрядчиков/аутсорсеров, которых «головная» компания пускает в свою сеть. Способ достаточно действенный, так как крупная компания обычно хорошо защищает свой периметр от внешних воздействий, но для подрядчиков или дочерних организаций делает «послабления», упрощающие доступ. В то же время сами подрядчики или «дочки» защищены слабо, и злоумышленники используют их как некий «шлюз», чтобы пробраться к крупной рыбе.

— Если отбросить стандартный совет про «бэкапы», какой класс защиты или конкретная мера, по вашему опыту, наиболее эффективно предотвращает распространение шифровальщика внутри сети после первоначального проникновения?

Лучшая защита от распространения любого вируса внутри сети — это строгое разграничение сетей по VLAN. Изоляция критически важных серверов и, в целом, сегментация. Также немаловажным является строгий контроль учётных записей и их доступов к файлам и ресурсам. Точкой входа для проникновения может быть компьютер рядового сотрудника, но если пользовательская сеть отрезана от сети с критичными данными, а доступы учётных записей строго ограничены, то это сильно усложнит распространение шифровальщика и, в целом, возможности злоумышленников для дальнейшего развития атаки.

Также очень важным является наличие систем анализа сетевого трафика (реклама нашего NTA). Такие системы способны обнаруживать аномалии в сети, попытки доступа к данным от сущностей, от которых таких попыток быть не должно. Также они способны в целом анализировать сеть и указывать на проблемные зоны и потенциальные дыры в структуре предприятия до того, как это станет «точкой входа» для злоумышленников.

— Каков пошаговый алгоритм действий в первые 24 часа для команды реагирования, помимо отключения систем? На что чаще всего не хватает времени или ресурсов, что усугубляет последствия?

Я бы сказал, что «отключение систем» — не совсем правильное действие. Системы нужно отключать постепенно и с умом. Отключение «всего сразу» может привести к потере важных данных и логов, которые хранятся в памяти и будут очень нужны для дальнейшего расследования инцидента. Первое и очень важное — выявить точку входа. Найти нулевого пациента, и именно его нужно изолировать в первую очередь. Параллельно, и не менее важно, остановить все процессы репликации данных. Все бэкапы, дампы и создание любых резервных копий нужно срочно прекратить. После этого необходимо сохранить все логи и сделать дампы важной для расследования информации. И только после этого стоит «отключать системы».

В первую очередь важно отключать системы именно после остановки скриптов и автоматизации репликаций, потому что после включения системы процесс репликации может заразить шифровальщиком все ваши бэкапы.

Далее уже процедура вполне стандартная — анализ логов и развёртывание полномасштабного расследования.

Немаловажно отметить, что процесс последующего восстановления системы из резервных копий тоже имеет определённые правила. Например, не стоит сразу восстанавливать критически важные данные, а лучше в первую очередь восстанавливать второстепенные системы, чтобы убедиться в «чистоте» и целостности бэкапов. Также важно восстанавливать систему не откатом, а именно полным восстановлением, чтобы не было шансов случайно оставить заражённые данные.

— Был ли у вас или ваших коллег опыт переговоров с вымогателями? Какие выводы или тактические приёмы можно из этого извлечь?

Опыт был. Самое важное — не поддаваться панике и не вестись на провокации. Злоумышленники в 100% случаев будут пугать вас тем, что захватили полный, стопроцентный контроль, что всё в их власти и что последствия ужасны и невообразимы. По факту же, в моём частном случае, это оказалось чистым блефом, а данные, к которым получили доступ хакеры, были неважные и совершенно не давали им никакого контроля над системой.

Добавлю, что во время переговоров со злоумышленниками важно тянуть время, отвечать лояльно, не провоцировать и прикидываться ничего не понимающей жертвой, чтобы усыпить бдительность злодеев настолько, насколько это возможно, в первую очередь — чтобы выиграть время на оценку масштабов проникновения и заражения.

— Какой самый неочевидный, но критически важный шаг при восстановлении инфраструктуры после ransomware-атаки, о котором часто забывают?

О нём я, наверное, уже писал выше — это определить порядок восстановления. Восстанавливать сервисы необходимо по порядку критичности, начиная с самых неважных. Об этом часто забывают, потому что самое критичное нужно для работы уже «прямо сейчас», и сотрудники не могут ждать простоя важных сервисов — всем нужно работать, ведь бизнес теряет деньги.

Думаю, сюда также стоит добавить полное и подробное документирование действий, которое в будущем может пригодиться при возможных юридических разбирательствах с заказчиками.

Опубликовано

UDV Group: как компании восстанавливаются после катастроф и предотвращают простои

Катастрофы в ИТ не ограничиваются отказом одного сервера или ошибкой администратора. Современная инфраструктура — распределенная, нагруженная и завязанная на десятки сервисов, без которых бизнес останавливается. Чтобы минимизировать простои и потери, компании выстраивают системный подход к Disaster Recovery. Cyber Media разбирает, как правильно планировать RTO и RPO, проверять резервные копии и тестировать готовность инфраструктуры к сбоям.

Почему DR стал критичнее, чем когда-либо

Современный бизнес крепко завязан на цифровые сервисы. Даже кратковременный сбой в одной системе может парализовать десятки процессов — от онлайн-продаж до бухгалтерии. Простои уже не воспринимаются как мелкая неприятность: каждая минута реально бьет по доходам и репутации.

Инфраструктура компаний стала сложнее: микросервисы, распределенные базы данных, гибридные облака. Без продуманного DR-плана восстановление даже одного узла превращается в сложный квест. Основные вызовы сегодня:

  • консистентность данных между распределенными хранилищами;
  • зависимости между микросервисами;
  • готовность критичных ресурсов без перегрузки инфраструктуры;
  • тестирование DR-процессов на реальные сценарии сбоев.

Требования к скорости восстановления и потере данных растут с каждым годом. RTO и RPO уже давно не формальность: компании реально измеряют, сколько минут сервис может быть недоступен и сколько данных допустимо потерять.

Экономическая цена простоев впечатляет: это и потерянный доход, и штрафы за SLA, и удар по доверию клиентов. Disaster Recovery перестал быть «страховкой на всякий случай» — это ключевой элемент стабильности современной компании.

Формирование DR-стратегии: от классификации систем до выбора уровней защиты

Построение DR-стратегии начинается с трезвого понимания, что именно в вашей инфраструктуре критично для бизнеса. Не все сервисы одинаково важны, и правильная классификация — это не просто список «важно/не важно». Это детальный анализ: какие сервисы останавливаются мгновенно при отказе, какие могут пережить короткий простой без серьезного ущерба, а какие связаны с цепочками зависимостей, где сбой в одном узле приведет к каскадным отказам.

Федор Маслов. Менеджер продукта UDV DATAPK Industrial Kit

Требования к RPO и RTO формируются при разработке стратегии по защите данных и опираются на критичность бизнес-процессов, обеспечиваемых защищаемыми системами. В первую очередь, владельцы бизнеса должны определить критичность бизнес-процессов, далее — выявить максимально допустимое время их остановки. Затем — сформировать списки ИТ-сервисов и систем, реализующих эти бизнес-процессы, и определить максимально допустимый временной период потери данных в этих сервисах, его последствия. Помимо этого, необходимо определить требования к сроку хранения данных как на стороне как бизнеса, так и со стороны регуляторов, поскольку длительный срок хранения, в совокупности с RPO, продиктует требования к СХД для резервных копий и реплик данных, а это, в свою очередь, непосредственно повлияет на бюджет системы СРК, что также может оказать обратное влияние на требования к RPO. Понимание данных метрик и факторов позволит организациям точно определить необходимые RTO и RPO, а также уложиться в бюджет.

Ключевой момент — баланс между доступностью и стоимостью. Многие компании стараются «застраховать все», создавая активные и резервные контуры для каждого сервиса. Результат? Перегруженные ресурсы, низкая эффективность и дорогостоящие простои при переключении. Опытные ИБ-специалисты используют подход, при котором ресурсы распределяются с прицелом на реальную нагрузку, а резервные контуры активируются по мере необходимости.

И наконец, DR-стратегия должна быть живой, а не статичной. Это не бумажная схема, которую подписали и забыли. Каждая новая интеграция, обновление микросервисов или изменение архитектуры требует пересмотра приоритетов, RTO/RPO и схем распределения нагрузки.

Резервные копии: как проверять, что они действительно восстановятся

Наличие резервных копий — это базовый элемент любой DR-стратегии, но наличие бэкапов само по себе ничего не гарантирует. Большинство проблем возникает не из-за отсутствия копий, а из-за того, что они не проходят проверку и не готовы к реальному восстановлению.

Для критичных систем важно иметь минимальный набор тестов, которые проверяют не только наличие файлов, но и их пригодность. Это включает:

  • контроль целостности;
  • тестовое развертывание;
  • восстановление на стендах, имитирующих продакшн.

Такой подход позволяет выявить скрытые проблемы на раннем этапе и не получить неприятный сюрприз во время настоящего сбоя.

Федор Показаньев. Руководитель направления виртуализации и СРК «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

Критичность систем определяет подход к организации их восстановления. У каждой системы должна быть инструкция, описывающая восстановление после инцидентов и регламентирующая действия специалистов. Для Mission Critical систем должен быть организован тестовый контур, где специалисты могут регулярно проводить учения по восстановлению системы.

Несмотря на трудоемкость данного процесса, именно такая практика обеспечивает бизнесу гарантии консистентности данных и оперативной готовности команды к действиям в нештатных ситуациях.

В итоге, резервные копии из «страховки на бумаге» превращаются в реально работающий инструмент Disaster Recovery, который позволяет бизнесу уверенно справляться с любыми сбоями.

Infrastructure Redundancy: построение активных и резервных контуров

Построение устойчивой инфраструктуры — это не просто наличие резервного оборудования. В современных распределенных системах важно правильно организовать активные и резервные контуры, чтобы они реально работали, а не лежали «холодными» до момента сбоя.

Одним из ключевых решений является выбор архитектуры: active-active или active-passive. В active-active оба контура работают параллельно, обеспечивая высокую доступность и равномерное распределение нагрузки. Это снижает риски простоев, но увеличивает стоимость и сложность управления. В active-passive один контур работает в нормальном режиме, а резерв включается только при сбое. Такая схема проще и дешевле, но требует тщательного тестирования переключений, чтобы не столкнуться с неожиданными проблемами.

Федор Показаньев. Руководитель направления виртуализации и СРК «Софтлайн Решения» (ГК Softline)

Оптимальным решением будет использование облачных ресурсов по модели Pay as you go. Данный подход позволяет оплачивать исключительно фактически потребленные ресурсы, исключая расходы за «нагрев воздуха». При сохранении собственной инфраструктуры в качестве резервного контура, ее можно эффективно задействовать для размещения некритичных сервисов, песочниц, лабораторий и т. д., обеспечивая тем самым максимальное использование всех доступных ресурсов.

С точки зрения архитектуры и эксплуатации стоит учитывать несколько практических моментов:

  • Использовать географически разнесенные кластеры, чтобы сбой в одном дата-центре не парализовал весь сервис.
  • Подключать резервные ресурсы к реальному трафику, даже частично, чтобы они «не застывали» в простое.
  • Настроить автоматическое распределение нагрузки между основным и резервным контуром с возможностью быстрого перераспределения при сбое.
  • Регулярно проверять время переключения и нагрузку на резервные контуры в реальных сценариях, включая высокие пики и нестандартные нагрузки.

Такой подход позволяет построить инфраструктуру, которая реально готова к сбоям, минимизирует простой и экономит ресурсы, не снижая доступности критичных сервисов.

Вызовы микросервисов и распределенных данных: как восстанавливать консистентно

В микросервисной архитектуре восстановление после сбоя становится гораздо сложнее, чем в монолитных системах. Каждый сервис зависит от десятков других, и сбой в одном узле может вызвать цепочку проблем, которые трудно локализовать. Простое восстановление данных без учета этих зависимостей может привести к неконсистентному состоянию всей системы.

Особую сложность создают распределенные хранилища. Данные могут быть размазаны по разным кластерам и регионам, и в момент восстановления важно сохранить согласованность между ними. Даже небольшие расхождения в состоянии сервисов могут вызвать ошибки, потерю транзакций или некорректное поведение приложений.

Федор Маслов. Менеджер продукта UDV DATAPK Industrial Kit

Регулярная автоматизированная проверка возможности восстановления, соблюдение правила 3-2-1-1-0, а также верификация резервных копий и реплик машин на предмет целостности посредством механизмов СРК позволяют свести к нулю возможность возникновения таких ситуаций.

Для работы с этими вызовами существует ряд проверенных практик, которые помогают поддерживать консистентность и минимизировать риски:

  • Idempotency — повторная обработка запроса не изменяет результат, что предотвращает дублирование данных.
  • Distributed transactions — распределенные транзакции с гарантией атомарности для критичных операций.
  • Versioning — хранение версий данных и схем, чтобы корректно обрабатывать откаты и изменения.
  • Event sourcing — фиксация всех событий, которые изменяют состояние системы, для точного воспроизведения данных при восстановлении.

Использование этих практик позволяет построить систему, которая восстанавливается корректно даже при сложных сбоях, минимизирует риск неконсистентных данных и делает микросервисную архитектуру управляемой в плане Disaster Recovery.

Тестирование DRP: как проверять план, чтобы тесты отражали реальные сбои

Наличие DR-плана — это только половина дела. Настоящая проверка его эффективности начинается с тестирования. Многие компании ограничиваются формальными проверками или «проверкой на бумаге», но это не отражает реальных условий. Чтобы план сработал, нужно моделировать реальные сбои и оценивать, как система и команда реагируют на них.

Существует несколько основных типов DR-тестов: tabletop, partial failover и full failover. Tabletop — это «столовые» упражнения, где команда обсуждает сценарий сбоя и свои действия, без воздействия на продакшн. Partial failover включает переключение только части систем или сервисов на резервный контур, чтобы проверить готовность без полного отключения. Full failover — полное переключение всех сервисов на резерв, максимально приближенное к настоящему инциденту.

Федор Маслов. Менеджер продукта UDV DATAPK Industrial Kit

Конечно, при отработке катастрофичных сценариев, необходимо, в первую очередь, учитывать принципиальную возможность восстановления. При этом, ключевой метрикой всегда будет оставаться скорость восстановления обеспечивающих бизнес-процесс систем и сервисов, а также скорость возврата к исходному состоянию после восстановления ранее утерянных сервисов (failback).

Также мы рекомендуем обращать внимание на требования к отчетности в рамках таких инцидентов, поскольку данная информация может быть критичной для ИБ, в случае, если катастрофа была вызвана злонамеренными действиями злоумышленников, поскольку к организации могут предъявляться требования по отчетности об инцидентах ИБ.

Практические рекомендации для моделирования реальных инцидентов:

  • Сетевые разрывы — отключение сегментов сети или имитация отказа маршрутизаторов.
  • Потеря узла — выключение одного или нескольких серверов в кластере.
  • Отказ хранилища — имитация сбоя СХД или блоков данных.
  • Деградация производительности — нагрузочные тесты на узлах, чтобы увидеть, как система ведет себя при снижении ресурсов.

Только регулярные и реалистичные тесты позволяют убедиться, что DR-план не просто существует, а реально защищает бизнес от непредвиденных сбоев и помогает команде действовать быстро и слаженно в критических ситуациях.

Заключение

Не стоит относиться к Disaster Recovery, как к «страховке на бумаге». В современном бизнесе любая минута простоя — это не только финансовые потери, но и удар по репутации, доверию клиентов и внутренним процессам. Настоящая устойчивость бизнеса строится на продуманной, проверяемой и адаптивной DR-стратегии. Компании, которые действуют заранее, тестируют сценарии отказа и держат сервисы под контролем, получают уверенность в работе систем и минимизируют последствия любых катастроф.

Источник: https://securitymedia.org/info/disaster-recovery-2026-kak-kompanii-vosstanavlivayutsya-posle-katastrof-i-predotvrashchayut-prostoi.html?sphrase_id=1220

Опубликовано

ГИГАНТ Компьютерные системы: как бизнесу защитить данные при работе с ИИ

Согласно исследованию «Солар», передача конфиденциальной информации от сотрудников российских компаний в зарубежные ИИ‑сервисы, такие как Chat GPT, выросла в 30 раз. Насколько серьёзна эта угроза и как бизнесу защитить свои данные? Своим мнением с «Телеспутником» поделились Алексей Колодка, директор по продажам компании «ГИГАНТ Компьютерные системы» и Ярослав Якимов, директор по развитию технологий искусственного интеллекта GS Labs.

Основной причиной участившихся утечек Алексей Колодка называет стремление сотрудников к личной эффективности. В погоне за быстрым решением задач работники часто пренебрегают правилами информационной безопасности. По мнению эксперта, для людей личная эффективность в работе важнее, чем угроза безопасности компании.

По его словам, многие даже не задумываются, какие данные передают и как это может навредить организации. Низкий уровень осведомлённости о киберрисках усугубляет ситуацию — в компаниях редко разъясняют ценность конфиденциальной информации и риски использования западных сервисов.

При этом эксперт призывает не демонизировать ИИ сервисы. Он поясняет, что данные, отправленные в чат, как правило, не покидают серверы платформы и не становятся автоматически достоянием конкурентов. Однако риск возникает при обучении моделей — информация может быть использована для улучшения алгоритмов, что теоретически создаёт потенциальную уязвимость.

Эксперт обращает внимание на отсутствие в большинстве российских компаний регламентов по работе с искусственным интеллектом. Руководство зачастую даже не знает, что сотрудники применяют ИИ в рабочих процессах.

«Без этого нельзя предъявлять сотруднику какие-либо претензии или обвинять его в утечке чувствительной информации», — подчёркивает Алексей Колодка.

Он считает, что внедрение чётких правил и инструкций — первоочерёдная мера для предотвращения утечек как персональных данных, так и коммерческой тайны.

Что касается перехода на отечественные аналоги, такой массовой тенденции пока не наблюдается, отмечает эксперт. Западные сервисы остаются более функциональными и удобными для решения многих задач. Тем не менее, по словам коммерческого директора, российские разработки активно развиваются. В перспективе их возможности будут расти, что позволит бизнесу безопаснее и эффективнее внедрять ИИ технологии в свои процессы, резюмировал эксперт.

Эту логику развивает и Ярослав Якимов. По его мнению, корень проблемы лежит не столько в небрежности сотрудников, сколько в изменении самой культуры труда.

По словам эксперта, ИИ-сервисы стали тем, чем «всего 10 лет назад были Dropbox, мессенджеры и личные почты». Объем задач на сотрудников растет, отмечает эксперт, особенно на фоне кризиса найма «дополнительных рук», и они ищут пути оптимизации своей работы — и бизнес здесь всегда проигрывает гонку удобства.

«Пока в компании не появятся правила использования интеллектуальных помощников, не произойдет их легализация и встраивание в бизнес-процессы, руководители так и будут бороться с последствиями, а не с причиной», — подчеркивает Ярослав Якимов.

Также эксперт подчёркивает, что нынешние тенденции вскрывают слабость классической иерархии: сотрудник с ИИ получает интеллектуальное усиление, которое часто превосходит возможности его руководителя уследить за результатами. Особенно, если через «сарафанное радио» сотрудник распространит идею использовать подобные сервисы между своими коллегами. И даже запреты, по мнению Якимова, на использование таких инструментов перестают работать — остается только управление через правила, доверие и прозрачность. Это системный сдвиг в модели управления, а не временный тренд, резюмирует Якимов.

Итоговым решением, по мнению эксперта, должен стать переход на верифицированные решения — либо развёрнутые на собственных мощностях компании, либо предоставляемые отечественными провайдерами с полным контролем за использованием данных.

Источник: https://telesputnik.ru/materials/tech/news/ii-servisy-protiv-konfidencialnosti-eksperty-o-pricinax-utecek-i-puti-k-bezopasnym-reseniyam

Опубликовано

UDV Group: Почему видимость сети становится ключевой практикой ИБ и что мешает компаниям ее достигать

Михаил Пырьев, менеджер продукта UDV NTA компании UDV Group

Видимость сети сегодня стремительно переходит из дополнительной меры контроля в обязательную практику информационной безопасности. Под видимостью понимается способность компании отслеживать, анализировать и контролировать реальные взаимодействия между устройствами, сервисами и сегментами инфраструктуры, опираясь на фактические сетевые данные, а не на разрозненные события и предположения.

Эта тема становится всё более критичной по двум причинам. Во-первых, корпоративные сети перестали быть статичными: компании используют облачные сервисы, выносят инфраструктуру подрядчикам, работают из распределенных офисов и через удалённый доступ. Во-вторых, злоумышленники действуют не только точнее, но и проще. Появление ИИ-помощников и языковых моделей существенно снизило технический порог входа. Сегодня значительная часть подготовки атаки — сбор информации, анализ инфраструктуры, подбор уязвимостей и формирование сценариев вторжения — может быть автоматизирована. Базы знаний атакующих постоянно пополняются, а генеративные модели позволяют формировать специализированные методы вторжения под конкретную инфраструктуру. По оценкам экспертов, до 80-90% этапов планирования и разведки уже выполняются с использованием таких инструментов.

В такой среде привычная модель безопасности, когда внимание концентрируется на периметре, теряет эффективность. Количество событий растет, но понимания контекста все еще нет, и компаниям сложно определить, где ошибка системы мониторинга, а где начало атаки. В этот момент и становится очевидно, что проблема не в количестве данных, а в отсутствии целостного представления о том, что происходит внутри сети.

Почему видимость сети сложно получить на практике

Одна из ключевых причин заключается в эволюции архитектуры сети. Большинство корпоративных инфраструктур развивались годами с приоритетом на поддержку бизнес-процессов, масштабирование сервисов и обеспечение непрерывности работы. По мере развития часть решений отклонялась от первоначальных проектных схем, появлялись новые сегменты, временные подключения становились постоянными, а отдельные элементы инфраструктуры выносились за пределы основного контура. В результате фактическая структура сети со временем начинает отличаться от документированной, что усложняет понимание реальной топологии и затрудняет определение точек мониторинга, способных дать целостную картину сетевых взаимодействий.

Эта проблема усиливается тем, что контроль сети часто выстраивается на уровне ядра, но не обеспечивает полноценной видимости внутри сегментов. Компания может видеть межсегментные потоки — какие группы устройств взаимодействуют между собой, — но при этом не иметь понимания того, что происходит внутри конкретного сегмента. В результате фиксируются агрегированные связи между зонами, но теряется контекст конкретных взаимодействий. Кроме того, даже при установке точек съема трафика на уровне ядра не всегда зеркалируется весь необходимый поток. Причина может быть в некорректной настройке зеркалирования, например, отметили не все vlan или подсети или установили оптические сплиттеры не на всех требуемых линиях из-за отсутствия актуальной маркировки кабельной инфраструктуры или понимания логики маршрутов сетевых потоков. В итоге аналитик получает не целостную картину, а частичную выборку трафика. События фиксируются, сигналы поступают, но связать их в единую цепочку невозможно: непонятно, как именно трафик проходил внутри сегмента, какие узлы участвовали во взаимодействии и где сформировалась ключевая точка развития активности.

В попытке компенсировать эту фрагментарность компании часто стремятся свести весь трафик в одну точку. На практике такой подход быстро упирается в ограничения по нагрузке, масштабируемости и бюджету и не позволяет получить полноценное понимание того, что происходит в сети. Реальный эффект дает только распределенное размещение сенсоров в ключевых узлах сети — там, где проходят основные потоки и формируется взаимодействие внутри сегментов, а не попытка контролировать инфраструктуру из одного места.

Однако и в такой конфигурации задача не сводится к выбору правильных точек контроля. Даже при распределенном размещении сенсоров компания по-прежнему рискует видеть происходящее фрагментарно, Чтобы выйти за пределы отдельных событий и понять, как именно развивалась активность внутри инфраструктуры, требуется инструмент, способный объединять сетевые взаимодействия.

Инструменты, обеспечивающие связность сетевых событий

Эту задачу решают системы анализа сетевого трафика. Они не просто фиксируют отдельные события, а связывают разрозненные сетевые взаимодействия в единую последовательность и позволяют восстановить логику происходящего внутри инфраструктуры. Такой подход дает возможность перейти от самого факта инцидента к пониманию того, как он развивался и какие узлы в нем участвовали.

В основе этой связности лежит хранение детализированных сетевых взаимодействий. Система фиксирует не только сам факт соединения, но и его параметры: IP- и MAC-адреса, используемые протоколы и переданные команды, сегменты сети, роли узлов. За счет этого аналитик может вернуться к любому моменту во времени и восстановить маршрут атаки — понять, где началась активность, как она перемещалась между сегментами и какие системы оказались затронуты.

Второй важный механизм — это не просто сопоставление событий по времени, а их структурирование в независимые цепочки активности. Если система получает только отдельные события, их действительно можно выстроить в хронологию. Однако в реальной инфраструктуре в один и тот же момент времени одно устройство может взаимодействовать с десятками других. Поэтому ключевая задача — взять единый поток сетевых данных и разделить его на связанные сценарии, основываясь на сетевом контексте: адресах, ролях узлов, направлениях трафика, протоколах и характере взаимодействия. Только тогда можно понять, какие соединения относятся к одному сценарию активности, а какие — к другому. Именно такое «распараллеливание» временного потока позволяет отделить фоновую легитимную работу от потенциально вредоносной цепочки действий и увидеть развитие атаки как последовательность связанных шагов, а не как набор совпадающих по времени событий.

Третий элемент — анализ устойчивых признаков трафика, или характерных особенностей взаимодействий. Даже если злоумышленник меняет инструменты, модифицирует вредоносное ПО или использует разные техники, в его действиях часто сохраняются повторяющиеся паттерны: типичные способы установления соединений, последовательности запросов, особенности работы с протоколами. Выявление таких признаков позволяет связать между собой действия, которые на уровне отдельных событий выглядят разрозненными.

В совокупности эти механизмы формируют целостную модель сетевых взаимодействий. Аналитик получает возможность не только видеть текущую активность, но и возвращаться к уже произошедшим событиям. Это особенно важно в ситуациях, когда информация об атаке появляется постфактум: можно откатиться назад, проверить, была ли подобная активность раньше, определить ее начальную точку и понять, остался ли злоумышленник внутри инфраструктуры.

Почему наличие инструментов еще не гарантирует понимание сети

Даже когда в компании появляются инструменты анализа трафика, целостная картина складывается не автоматически. Все зависит от охвата и того, какие данные реально попадают в анализ. Если контроль ограничен внешним периметром, а внутренняя часть сети остается вне зоны видимости, то и результат будет частичным: видны отдельные эпизоды, но не видно, как активность развивалась внутри инфраструктуры.

Похожая проблема возникает, когда вместо полноценного анализа трафика используются только агрегированные данные телеметрии, такие как NetFlow или IPFIX. Такой статистики достаточно, чтобы увидеть направления сетевых соединений и объёмы переданных данных, но её недостаточно для понимания содержимого обмена и команд, переданных по протоколам. В результате фиксируется сам факт соединения и его параметры, но остаётся неясным, какие именно данные передавались, какие действия выполнялись и как развивалась активность внутри этого сеанса.

Дальше включается контекст. Если сетевые данные не связаны с информацией об активах и их владельце, аналитик вынужден работать с абстрактными адресами и вручную выяснять, что это за узел и насколько он критичен. Это увеличивает время реакции и повышает риск ошибочных решений.

И наконец, важны процессы. Если нет ответственного владельца, который превращает данные трафика в понимание происходящего, разные команды будут видеть разные фрагменты одной и той же сети. Как в известной притче о слепых мудрецах, каждый из которых ощупывает разную часть слона и делает собственный вывод о его природе, так и команды, «ощупывая» только свою часть сети, приходят к несовместимым представлениям об инфраструктуре. А без актуальной модели сети невозможно правильно выбрать точки контроля и приоритетные зоны — даже при наличии сильных инструментов.

Как выстраивать видимость сети на практике

Даже при сложной и фрагментированной инфраструктуре понимание того, что происходит в сети, можно выстраивать постепенно — главное, не пытаться «охватить все сразу». Первый шаг здесь — назначить владельца процесса. Пока ответственность размазана между ИТ, сетевой командой и ИБ, прозрачности не появится: решения будут стоять, данные будут собираться, но работать с ними будет некому. Это типовая ситуация, когда инструменты внедрены, а человека, который понимает, что именно нужно контролировать, где искать отклонения и как разбирать инциденты, просто нет. Поэтому видимость начинается не с технологий, а с конкретного владельца и его зоны ответственности.

Следующий шаг — обновить модель сети. На практике схемы устаревают очень быстро: появляются новые устройства, меняются маршруты, добавляются подрядчики, переносятся сервисы, а документация остается прежней. Поэтому перед настройкой мониторинга важно зафиксировать текущее состояние сети: какие сегменты действительно существуют, какие из них являются критичными, как устроены межсегментные связи и через какие точки осуществляется доступ — в том числе удаленный. Это не формальность и не бюрократия, а основа для того, чтобы не ошибиться с зонами контроля и не собирать данные «мимо» реальных процессов.

Дальше необходимо определить ключевые зоны, с которых имеет смысл начинать. С точки зрения практики и экономики первым шагом чаще всего становится ядро сети — именно там видно межсегментное взаимодействие и основные маршруты движения трафика. Это дает базовую картину: кто с кем общается, какие потоки существуют и как они распределяются по инфраструктуре. Следующий приоритет — серверный сегмент, поскольку именно здесь как правило расположены критичные сервисы, данные и системы, от доступности которых напрямую зависит бизнес. Отдельного внимания требует DMZ и все, что связано с внешними входами: точки удаленного доступа, шлюзы, узлы на стыке внутренних и внешних коммуникаций. Эти зоны требуют повышенного внимания, поскольку именно через них злоумышленники чаще всего переходят во внутреннюю инфраструктуру.

Когда ключевые зоны определены, подключаются технологии анализа трафика — не как «еще одна система», а как инструмент, позволяющий связать события между собой. Важно не просто фиксировать отдельные сигналы, а иметь возможность выстраивать цепочки действий, видеть последовательность взаимодействий и возвращаться к их истории. Для этого система должна уметь накапливать и сопоставлять метаданные и детали сетевых взаимодействий, а не ограничиваться временем и IP-адресами. Иначе снова получится мониторинг «точками», без понимания причин и последствий.

И только после того как сформировано базовое понимание структуры сети и логики межсегментных взаимодействий, имеет смысл расширять область контроля — в сторону пользовательского сегмента, коммутаторов доступа и отдельных площадок. Этот этап обычно идет последним, поскольку он самый объемный и затратный. Если начинать с него, легко утонуть в данных и так и не получить целостного понимания происходящего. Гораздо эффективнее выстраивать контроль поэтапно: начинать с ядра сети и критичных сегментов, а затем расширять покрытие там, где это действительно дает практический эффект.

Заключение: контроль начинается с видимости

Подводя итог, важно зафиксировать простую вещь: в современной инфраструктуре риск заключается не в том, что атака останется незамеченной, а в том, что компания не сможет понять, что именно произошло и что с этим делать. Когда решения принимаются без понимания логики сетевых взаимодействий, безопасность превращается в набор реакций — быстрых, но не всегда точных.

Системы анализа сетевого трафика меняют эту модель. Они не подменяют собой другие средства защиты, а дают то, чего обычно не хватает — связность и контекст. Возможность увидеть не отдельное событие, а цепочку действий. Не абстрактный IP-адрес, а реальное взаимодействие между узлами. Не момент времени, а историю развития активности.

Именно в этом их практическая ценность. Анализ трафика становится не инструментом «на всякий случай», а основой для осознанных решений: где необходимо немедленное вмешательство, а где дополнительных действий не требуется. В условиях распределенных сетей и целевых атак это уже не вопрос зрелости ИБ, а вопрос жизнеспособности бизнес-процессов в условиях постоянных атак.

Источник: https://www.itweek.ru/management/article/detail.php?ID=234418

Опубликовано

UDV Group: Backdoor — скрытые входы в систему

Ольга Луценко, ведущий ИБ-эксперт компании UDV Group, рассказала о том, как искать бэкдоры и с помощью каких механизмов атакующий может вернуться в систему.

Как эффективнее всего искать бэкдоры, которые не являются файлами и используют встроенные инструменты системы?

Основной метод поиска таких бэкдоров – поведенческий анализ и поиск аномалий, поскольку сигнатурные способы в данном случае неэффективны.

Мониторинг цепочек выполнения процессов. Осуществляется с использованием EDR-систем. Ключевые индикаторы: запуск powershell.exe или cscript.exe из офисных приложений или почтовых клиентов; использование системных утилит для сетевой активности.

Анализ сетевой активности. Необходимо выявлять аномальные соединения для легитимных процессов. Например, установка внешних соединений служебными процессами вроде svchost.exe или msdtc.exe. Для полного анализа требуется инспектирование TLS-трафика для верификации содержимого соединений с внешними сервисами.

Контроль целостности конфигурации. Регулярный мониторинг изменений в областях персистентности: задачи Планировщика, службы Windows, подписки WMI, автозагрузка. Любые изменения должны сверяться с эталонными конфигурациями.

Какие скрытые механизмы позволяют атакующему вернуться в систему, даже если основной бэкдор уже нашли и удалили?

Речь идет о механизмах обеспечения персистентности. Они крайне разнообразны и часто остаются нетронутыми после первичного реагирования.

Дополнительные учетные данные. Злоумышленник заранее создает резервные наборы учетных данных (логины/пароли, сертификаты, API-ключи) и размещает их в различных частях системы. Обнаружение и удаление одного бэкдора не гарантирует устранения всех методов доступа.

Персистентность через подписки на события. Например, настройка подписки Windows Event Forwarding для выполнения скрипта при определенном событии (например, вход пользователя). Это не требует изменения файлов на диске и сложно для детектирования.

Модификация учетных записей. Использование таких техник, как Skeleton Key, когда для учетной записи создается два работающих пароля, или создание скрытых клонов учетных записей с идентичными привилегиями.

Компрометация инфраструктуры доверия. Наиболее опасный сценарий — компрометация домена Kerberos. Получив его хэш, злоумышленник может в любой момент сгенерировать билет доступа к любой системе в домене, даже после полного удаления бэкдоров с конечных точек.

Компрометация резервных копий. Внедрение вредоносного кода в образы резервных копий. Процедура восстановления системы из такой резервной копии приводит к повторному заражению.

Современная защита от бэкдоров требует сдвига парадигмы от поиска вредоносных файлов к комплексному мониторингу поведения и конфигурации. Критически важны: строгий контроль цепочки поставок ПО, внедрение принципа минимальных привилегий, а также постоянный мониторинг аномальной активности на конечных точках и в сети. Необходимо исходить из допущения о компрометации и вести поиск не только точек входа, но и скрытых механизмов персистентности.