Євгенія Весна
Фінансовий сектор України продовжує залишатися однією з головних цілей для кіберзлочинців. За даними XRAY CyberSecurity з кожним роком кількість цілеспрямованих атак на банківські установи демонструє стійку тенденцію до зростання. Цей тривожний тренд вимагає відходу від традиційного реактивного підходу до кібербезпеки та впровадження проактивних стратегій, серед яких threat hunting займає центральне місце.
Еволюція загроз для фінансового сектору України
Сучасний ландшафт кіберзагроз для фінансових установ України демонструє значне ускладнення. Найбільшу небезпеку становлять APT-групи (Advanced Persistent Threat), що використовують багатоетапні атаки з тривалим терміном присутності в інфраструктурі. Такі атаки часто залишаються непоміченими протягом тривалого часу, що критично для фінансових організацій.
“Традиційні методи інформаційної безпеки, що базуються на реагуванні на відомі індикатори компрометації, вже недостатні. Успішний захист вимагає проактивного пошуку прихованих загроз у власній мережі,” — коментує XRAY CyberSecurity, компанія, фахівці якої займаються моделюванням хакерських атак.
Фінансові установи стають жертвами не лише загальних кампаній, але й цілеспрямованих операцій, розроблених спеціально для обходу стандартних механізмів захисту банківських систем. Серед найпоширеніших методів атаки виділяються цільовий фішинг керівників і співробітників з високими привілеями, експлуатація вразливостей у публічних веб-додатках, атаки на партнерську мережу та ланцюжки постачання, а також компрометація привілейованих облікових записів. Особливу небезпеку становлять “тихі” атаки, спрямовані не на миттєве викрадення коштів, а на довготривале збирання інформації та встановлення контролю над критичними системами.
Методологія побудови ефективних гіпотез
Основою ефективного threat hunting є структурований підхід до формування гіпотез. Практика показує, що найбільш продуктивною є методологія, заснована на фреймворку MITRE ATT&CK з урахуванням специфіки фінансового сектору.
Згідно аналітики XRAY CyberSecurity, оптимальний процес формування гіпотез включає:
- Аналіз тактик, технік та процедур (TTP), характерних для атак на фінансові установи
- Пріоритизацію потенційних загроз на основі оцінки ризиків
- Визначення індикаторів для валідації гіпотез
- Розробку процедур перевірки в умовах конкретної інфраструктури
Особливу увагу слід приділяти методам латерального переміщення та ескалації привілеїв, які згідно з оцінками експертів використовуються у більшості успішних атак на банківський сектор.
Формування якісних гіпотез вимагає глибокого розуміння як технічних аспектів інфраструктури, так і бізнес-процесів фінансової установи. На практиці ефективні гіпотези починаються з аналізу історичних інцидентів та загроз, після чого відбувається визначення критичних активів та процесів організації. Наступним кроком є картографування можливих векторів атак, що передбачає моделювання потенційних шляхів, якими зловмисники можуть досягти критичних активів. Завершальним етапом стає визначення індикаторів скомпрометованості — розробка ознак, що свідчать про успішну реалізацію конкретної техніки атаки.
Найбільш ефективним є використання ATT&CK-матриці з фокусом на техніки, специфічні для фінансового сектору, такі як Valid Accounts (використання викрадених облікових даних), Process Injection (впровадження шкідливого коду в легітимні процеси), Obfuscated Files or Information (обфускація шкідливого коду), Man in the Browser (перехоплення даних у браузері) та Encrypted Channel (використання шифрованих каналів для приховування комунікацій).
Технічна інфраструктура для threat hunting
Для ефективного виявлення прихованих загроз фінансовим установам необхідно розгорнути комплексну інфраструктуру, що дозволить охопити всі потенційні вектори атак. Оптимальний стек рішень включає SIEM-системи з розширеними можливостями аналітики та кореляції подій, EDR-рішення з функціями поведінкового аналізу, NDR-платформи для моніторингу мережевого трафіку та UEBA-системи для виявлення аномальної поведінки користувачів.
Ключовим фактором успіху є не стільки наявність окремих компонентів, скільки їх правильна інтеграція та налаштування сценаріїв виявлення. Оцінка захищеності таких систем має проводитись регулярно для виявлення потенційних прогалин.
Важливо забезпечити збір та збереження необхідного обсягу даних для проведення ретроспективного аналізу. Для фінансових установ оптимальним є тривале зберігання логів, особливо для критичних систем, що дозволяє проводити розслідування складних інцидентів та виявляти ознаки тривалої присутності зловмисників.
Критичними компонентами технічної інфраструктури є централізована система управління логами для збору, нормалізації та зберігання подій безпеки з усіх компонентів ІТ-інфраструктури, системи аналізу мережевого трафіку для виявлення аномалій у мережевих комунікаціях, платформи поведінкового аналізу для моніторингу дій користувачів, інструменти для аналізу файлових систем та реєстру, а також системи пісочниці для безпечного аналізу підозрілих файлів.
Не менш важливим елементом інфраструктури є наявність інструментів для автоматизованого збору даних з кінцевих точок в режимі реального часу, що дозволяє оперативно перевіряти гіпотези та реагувати на виявлені загрози.
Інтеграція результатів пентестів у стратегію threat hunting
Тестування на проникнення є невід’ємною частиною комплексного підходу до кібербезпеки. “Проведення регулярних тестів на проникнення дозволяє не лише виявляти вразливості, але й отримувати інформацію про реальні тактики зловмисників у вашій конкретній інфраструктурі,” — зазначають інженери XRAY CyberSecurity.
Інтеграція даних penetration test у процеси threat hunting дозволяє:
- Створювати сценарії пошуку загроз на основі виявлених під час пентесту вразливостей
- Перевіряти ефективність інструментів моніторингу безпеки
- Розробляти кастомізовані правила виявлення для конкретних загроз
Аудит інформаційної безпеки та пентестинг стають джерелом даних для розробки високоточних пошукових запитів і сценаріїв автоматизації.
Продуктивний підхід до інтеграції результатів пентестів починається з детального аналізу успішних векторів проникнення — методів, які дозволили тестувальникам подолати периметр безпеки. Далі відбувається ідентифікація слідів, залишених під час тесту на проникнення, що дозволяє визначити артефакти та індикатори компрометації для створення правил виявлення. На основі отриманих даних розробляються кастомізовані сценарії пошуку загроз — специфічні запити та правила для виявлення подібних атак у майбутньому. Завершальним етапом є тестування та валідація розроблених сценаріїв — перевірка ефективності нових правил на історичних даних та в ході наступних пентестів.
Інтеграція результатів тестування на проникнення в стратегію threat hunting дозволяє значно підвищити ефективність виявлення прихованих загроз та скоротити час між компрометацією та її виявленням.
Автоматизація процесів threat hunting
Автоматизація рутинних операцій дозволяє суттєво підвищити ефективність threat hunting та знизити вплив людського фактору. Впровадження автоматизації в процеси пошуку загроз суттєво підвищує швидкість виявлення інцидентів.
Ключові напрямки автоматизації включають розробку скриптів для автоматичного збору та аналізу даних, створення повторюваних пошукових запитів та впровадження алгоритмів машинного навчання для виявлення аномалій. Важливо, що автоматизація не заміняє експертів, а підвищує їх продуктивність, дозволяючи зосередитися на аналізі складних сценаріїв атак.
Сучасні підходи до автоматизації threat hunting включають використання спеціалізованих мов запитів (таких як KQL, SPL або EQL), інструментів оркестрації (наприклад, SOAR-платформ) та методів машинного навчання для виявлення аномалій.
Найбільший ефект досягається при автоматизації регулярного сканування інфраструктури на наявність відомих індикаторів компрометації та безперервного моніторингу критичних систем. Також важливим є автоматичне збирання додаткового контексту при виявленні потенційного інциденту, кореляція подій з різних джерел для виявлення складних атак та генерація звітів і сповіщень для швидкого реагування команди безпеки.
Використання SOAR-платформ (Security Orchestration, Automation and Response) дозволяє не лише автоматизувати рутинні операції, але й створювати складні робочі процеси, що інтегрують різні інструменти безпеки та автоматично виконують послідовність дій при виявленні потенційних загроз.
Для успішного впровадження threat hunting в фінансовій установі, згідно з рекомендаціями експертів XRAY CyberSecurity, необхідно розробити методологію, адаптовану до специфіки організації та її бізнес-процесів, а також забезпечити належний рівень видимості всіх компонентів ІТ-інфраструктури. Важливо регулярно проводити оцінку захищеності та тести на проникнення, інвестувати в розвиток компетенцій персоналу в галузі threat hunting та впроваджувати автоматизацію для підвищення ефективності процесів.
