Каталоги
- Сертификаты СЗИ - Государственный реестр сертифицированных средств защиты информации опубликованный Федеральной службой по техническому и экспортному контролю, может быть использован для контроля актуальности используемых СЗИ в организации.
- CVE уязвимости - общедоступная публичная база уязвимостей Common Vulnerabilities and Exposures (CVE). Миссия программы CVE заключается в выявлении, определении и каталогизации публично раскрываемых уязвимостей в сфере кибербезопасности. Для каждой уязвимости в каталоге существует одна запись CVE. Уязвимости обнаруживаются, затем присваиваются и публикуются организациями по всему миру, которые сотрудничают с программой CVE. Партнеры публикуют записи CVE для единообразного описания уязвимостей. Специалисты в области информационных технологий и кибербезопасности используют записи CVE, чтобы убедиться, что они обсуждают одну и ту же проблему, и координировать свои усилия по определению приоритетности и устранению уязвимостей.
- БДУ ФСТЭК уязвимости - раздел Уязвимости Банка данных уязвимостей опубликованная Федеральной службой по техническому и экспортному контролю совместно с Государственным научно-исследовательским испытательным институтом проблем технической защиты информации. Одной из целей создания банка данных угроз безопасности информации является объединение специалистов в области информационной безопасности для решения задач повышения защищенности информационных систем.
- НКЦКИ уязвимости - общедоступная публичная база уязвимостей Национального координационного центра по компьютерным инцидентам (НКЦКИ), обеспечивающего координацию деятельности субъектов КИИ по обнаружению, предупреждению, ликвидации последствий компьютерных атак и реагированию на компьютерные инциденты.
- MITRE ATT&CK – Adversarial Tactics, Techniques & Common Knowledge – Тактики, техники и общеизвестные знания о злоумышленниках. Это основанная на реальных наблюдениях база знаний компании Mitre, содержащая описание тактик, приемов и методов, используемых киберпреступниками. База создана в 2013 году и регулярно обновляется, цель – составление структурированной матрицы используемых киберпреступниками приемов, чтобы упростить задачу реагирования на киберинциденты.
- БДУ ФСТЭК и Новая БДУ ФСТЭК – раздел Угрозы Банка данных угроз, опубликованный в 2015 году Федеральной службой по техническому и экспортному контролю и Государственным научно-исследовательским испытательным институтом проблем технической защиты информации, обязателен при моделировании угроз при построении систем защиты персональных данных, критической информационной инфраструктуры, государственных информационных систем.
CVE, БДУ ФСТЭК и НКЦКИ
Интерфейс каталогов идентичен и содержит следующие блоки:
- Метрики:
- Найденные уязвимости – отображает количество найденных в отчетах от сканеров уязвимостей которые связаны с уязвимостями из каталога, при нажатии на виджет перенаправляет в модуль Технические уязвимости с установленным фильтром по названию каталога (тип фильтра Группа уязвимостей);
- Уязвимые хосты – отображает количество хостов на которых обнаружены уязвимости связанные с уязвимостями из каталога, при нажатии на виджет перенаправляет в модуль Технические уязвимости с установленным фильтром по названию каталога (тип фильтра Группа уязвимостей).
- Табличную часть Каталог уязвимостей:
- Фильтр по полю Идентификатор - особенностью данного фильтра является автоматический разбор текста с последующим извлечением из текста идентификаторов. Для этого необходимо вставить произвольный текст с идентификаторами в поле и добавить в фильтр через кнопку плюс;
- Табличную часть с полями для каталогов CVE и БДУ ФСТЭК:
- Идентификатор - id уязвимости в базе уязвимостей;
- Описание - текстовое описание уязвимости;
- Обнаружено - флаг, данный статус отображается если уязвимость обнаружена в отчетах о сканировании;
- CVSS - числовая оценка уязвимости согласно источнику, с указанием даты выявления уязвимости экспертами, оценка отображается цветом согласно оценке CVSS 0.1 – 3.9 Low Зеленый,
4.0 – 6.9 Medium Желтый, 7.0 – 8.9 High Оранжевый, 9.0 – 10.0 Critical Красный.
- Табличную часть с полями для каталогов CVE :
- Дата бюллетеня - информация о дате публикации бюллетеня содержащего уязвимости;
- Идентификатор - id уязвимости в базе уязвимостей;
- Информация - текстовое описание уязвимости;
- Вектор атаки - локальный или сетевой вектор атаки;
- Обнаружено - флаг, данный статус отображается если уязвимость обнаружена в отчетах о сканировании;
- Наличие обновления - - флаг, данный статус отображается если база уязвимостей содержит информацию о наличии обновлений от производителя уязвимого ПО;
- Дата выявления - даты выявления уязвимости экспертами.
- Чекбокс «Только обнаруженные уязвимости» - устанавливает фильтр на табличную часть для отображения только обнаруженные уязвимости.
- Функционал для экспорта всех уязвимостей каталога.
- Для каталога добавляется функционал Варианты отображения:
- Бюллетени - изменяет отображение табличной части на реестр бюллетеней, отображает общее количество уязвимостей в бюллетени в поле Уязвимостей в бюллетени и статус по обнаружению в поле Обнаружено - данный статус отображается если хотя бы одна уязвимость из бюллетеня обнаружена в инфраструктуре.
- Уязвимости.
MITRE ATT&CK, БДУ ФСТЭК, Новая БДУ ФСТЭК
Каждый из указанных каталогов сформирован по собственной схеме данных, которая не соответствует подходу оценки риска, используемому в сервисе. Но в основе своей указанные базы описывают все те же риски информационной безопасности, каждый под своим углом. Поэтому они добавлены в сервис и как отдельные компоненты и как основа для создания рисков, угроз или уязвимостей.
Каталоги могут использоваться в сервисе с целью:
- Облегчения процесса формирования рисков, угроз и уязвимостей;
- Обогащения информации по рискам (угрозам, уязвимостям) созданным в сервисе.
- Взгляда на компанию и оценку рисков через публичные каталоги угроз.
- Уязвимости могут быть связаны с угрозами БДУ ФСТЭК, техниками ATT&CK и способами реализации Новой БДУ ФСТЭК.
- Угрозы могут быть связаны с угрозами БДУ ФСТЭК, техниками ATT&CK, угрозами и последствиями Новой БДУ ФСТЭК.
- Риски могут быть связаны с угрозами БДУ ФСТЭК, техниками ATT&CK, угрозами, способами реализации и последствиями Новой БДУ ФСТЭК.
Для рисков, угроз и уязвимостей из базы Community связи с каталогами угроз уже установлены.
Связь с каталогом угроз может быть прямой или косвенной. Например, если уязвимость связана с угрозой из БДУ ФСТЭК то и все риски, в составе которых есть данная уязвимость будут автоматически связаны с угрозой из БДУ ФСТЭК.
Каталог БДУ ФСТЭК - это реестр рисков от банка данных угроз безопасности информации ФСТЭК России.
Каждая угроза содержит описание, рекомендации к каким типам активов может быть применена эта угроза, классификация по свойствам информации и вероятные источники угрозы. Дополнительно в блоке Связанные риски указаны связанные риски, а в блоке Каталоги указываются связи с записями из других каталогов.
Каталог Новая БДУ ФСТЭК от банка данных угроз безопасности информации ФСТЭК России содержит:
- матрицу Способы реализации (возникновения угроз) - каждая ячейка которых содержит описание поверхности атаки: группу способов, уровень возможностей нарушителя, возможные реализуемые угрозы, компоненты объектов воздействия, возможные меры защиты;
- Негативные последствия - перечень негативных последствий в классификации ФСТЭК в виде кода и описания;
- Угрозы - реестр угроз с описанием, каждая угроза содержит возможные объекты воздействия и возможные способы реализации угроз;
- Объекты - перечень объектов последствий с описанием и компонентами которые могут входить в состав объекта;
- Компоненты - перечень компонентов объектов воздействия с указанием объектов воздействия на которых они могут располагаться;
- Нарушители - уровни возможностей нарушителей классифицированные по возможностям и компетенции;
- Меры защиты - в терминологии SECURITM это список требований выполнение которых сокращает возможности нарушителя.
- Матрица - содержит тактики и техники злоумышленника, позволяет на основании тактики или техники создать риск или уязвимость, в матрице указаны связи с рисками в базе Community и с рисками в базе команды;
- Тактики - направления действия нарушителя на том или ином этапе cyberkillchane;
- Техники - конкретные действия нарушителя для достижения цели на конкретном шаге cyberkillchane;
- Контрмеры - в терминологии SECURITM это список требований выполнение которых сокращает возможности нарушителя;
- Преступные группы - описание APT группировок и их особенности и модель поведения;
- Инструменты - ПО используемое нарушителями для вредоносного воздействия.
Сертификаты СЗИ
- Имеющиеся СЗИ - отображает количество активов у которых заполнено поле Номер сертификата СЗИ;
- Скоро будут просрочены - отображает количество активов у которых срок действия сертификата меньше 90 календарных дней;
- Просроченные сертификаты - отображает количество активов у которых срок действия сертификата уже истек;
- Истекшая поддержка - отображает количество активов у которых срок действия сертификата уже истек.
- Номер сертификата;
- Дата внесения в реестр;
- Срок действия сертификата;
- Срок окончания тех. поддержки;
- Наименование средства (шифр);
- Схема сертификации;
- Испытательная лаборатория;
- Орган по сертификации;
- Заявитель;
- Наименования документов соответствия;
- Реквизиты заявителя.
Masquerading: Masquerade File Type
Other sub-techniques of Masquerading (11)
Adversaries may masquerade malicious payloads as legitimate files through changes to the payload's formatting, including the file’s signature, extension, icon, and contents. Various file types have a typical standard format, including how they are encoded and organized. For example, a file’s signature (also known as header or magic bytes) is the beginning bytes of a file and is often used to identify the file’s type. For example, the header of a JPEG file, is 0xFF 0xD8 and the file extension is either `.JPE`, `.JPEG` or `.JPG`.
Adversaries may edit the header’s hex code and/or the file extension of a malicious payload in order to bypass file validation checks and/or input sanitization. This behavior is commonly used when payload files are transferred (e.g., Ingress Tool Transfer) and stored (e.g., Upload Malware) so that adversaries may move their malware without triggering detections.
Common non-executable file types and extensions, such as text files (`.txt`) and image files (`.jpg`, `.gif`, etc.) may be typically treated as benign. Based on this, adversaries may use a file extension to disguise malware, such as naming a PHP backdoor code with a file name of test.gif. A user may not know that a file is malicious due to the benign appearance and file extension.
Polygot files, which are files that have multiple different file types and that function differently based on the application that will execute them, may also be used to disguise malicious malware and capabilities.(Citation: polygot_icedID)
Примеры процедур |
|
| Название | Описание |
|---|---|
| AvosLocker |
AvosLocker has been disguised as a .jpg file.(Citation: Trend Micro AvosLocker Apr 2022) |
| Raspberry Robin |
Raspberry Robin has historically been delivered via infected USB drives containing a malicious LNK object masquerading as a legitimate folder.(Citation: RedCanary RaspberryRobin 2022) |
| Lumma Stealer |
Lumma Stealer has used payloads that resemble benign file extensions such as .mp3, .accdb, and .pub, though the files contained malicious JavaScript content.(Citation: Netskope LummaStealer 2025) |
| Brute Ratel C4 |
Brute Ratel C4 has used Microsoft Word icons to hide malicious LNK files.(Citation: Palo Alto Brute Ratel July 2022) |
| MagicRAT |
MagicRAT can download additional executable payloads that masquerade as GIF files.(Citation: Cisco MagicRAT 2022) |
| StrelaStealer |
StrelaStealer has been distributed as a DLL/HTML polyglot file.(Citation: DCSO StrelaStealer 2022)(Citation: IBM StrelaStealer 2024) |
| Kapeka |
Kapeka masquerades as a Microsoft Word Add-In file, with the extension `.wll`, but is a malicious DLL file.(Citation: Microsoft KnuckleTouch 2024)(Citation: WithSecure Kapeka 2024) |
| OSX_OCEANLOTUS.D |
OSX_OCEANLOTUS.D has disguised it's true file structure as an application bundle by adding special characters to the filename and using the icon for legitimate Word documents.(Citation: Trend Micro MacOS Backdoor November 2020) |
| ANDROMEDA |
ANDROMEDA has been delivered through a LNK file disguised as a folder.(Citation: Mandiant Suspected Turla Campaign February 2023) |
| QakBot |
The QakBot payload has been disguised as a PNG file and hidden within LNK files using a Microsoft File Explorer icon.(Citation: Group IB Ransomware September 2020)(Citation: Trend Micro Black Basta October 2022) |
| BlackByte |
BlackByte masqueraded configuration files containing encryption keys as PNG files.(Citation: FBI BlackByte 2022) |
| Volt Typhoon |
Volt Typhoon has appended copies of the ntds.dit database with a .gif file extension.(Citation: Secureworks BRONZE SILHOUETTE May 2023) |
Контрмеры |
|
| Контрмера | Описание |
|---|---|
| Behavior Prevention on Endpoint |
Behavior Prevention on Endpoint refers to the use of technologies and strategies to detect and block potentially malicious activities by analyzing the behavior of processes, files, API calls, and other endpoint events. Rather than relying solely on known signatures, this approach leverages heuristics, machine learning, and real-time monitoring to identify anomalous patterns indicative of an attack. This mitigation can be implemented through the following measures: Suspicious Process Behavior: - Implementation: Use Endpoint Detection and Response (EDR) tools to monitor and block processes exhibiting unusual behavior, such as privilege escalation attempts. - Use Case: An attacker uses a known vulnerability to spawn a privileged process from a user-level application. The endpoint tool detects the abnormal parent-child process relationship and blocks the action. Unauthorized File Access: - Implementation: Leverage Data Loss Prevention (DLP) or endpoint tools to block processes attempting to access sensitive files without proper authorization. - Use Case: A process tries to read or modify a sensitive file located in a restricted directory, such as /etc/shadow on Linux or the SAM registry hive on Windows. The endpoint tool identifies this anomalous behavior and prevents it. Abnormal API Calls: - Implementation: Implement runtime analysis tools to monitor API calls and block those associated with malicious activities. - Use Case: A process dynamically injects itself into another process to hijack its execution. The endpoint detects the abnormal use of APIs like `OpenProcess` and `WriteProcessMemory` and terminates the offending process. Exploit Prevention: - Implementation: Use behavioral exploit prevention tools to detect and block exploits attempting to gain unauthorized access. - Use Case: A buffer overflow exploit is launched against a vulnerable application. The endpoint detects the anomalous memory write operation and halts the process. |
| Antivirus/Antimalware |
Antivirus/Antimalware solutions utilize signatures, heuristics, and behavioral analysis to detect, block, and remediate malicious software, including viruses, trojans, ransomware, and spyware. These solutions continuously monitor endpoints and systems for known malicious patterns and suspicious behaviors that indicate compromise. Antivirus/Antimalware software should be deployed across all devices, with automated updates to ensure protection against the latest threats. This mitigation can be implemented through the following measures: Signature-Based Detection: - Implementation: Use predefined signatures to identify known malware based on unique patterns such as file hashes, byte sequences, or command-line arguments. This method is effective against known threats. - Use Case: When malware like "Emotet" is detected, its signature (such as a specific file hash) matches a known database of malicious software, triggering an alert and allowing immediate quarantine of the infected file. Heuristic-Based Detection: - Implementation: Deploy heuristic algorithms that analyze behavior and characteristics of files and processes to identify potential malware, even if it doesn’t match a known signature. - Use Case: If a program attempts to modify multiple critical system files or initiate suspicious network communications, heuristic analysis may flag it as potentially malicious, even if no specific malware signature is available. Behavioral Detection (Behavior Prevention): - Implementation: Use behavioral analysis to detect patterns of abnormal activities, such as unusual system calls, unauthorized file encryption, or attempts to escalate privileges. - Use Case: Behavioral analysis can detect ransomware attacks early by identifying behavior like mass file encryption, even before a specific ransomware signature has been identified. Real-Time Scanning: - Implementation: Enable real-time scanning to automatically inspect files and network traffic for signs of malware as they are accessed, downloaded, or executed. - Use Case: When a user downloads an email attachment, the antivirus solution scans the file in real-time, checking it against both signatures and heuristics to detect any malicious content before it can be opened. Cloud-Assisted Threat Intelligence: - Implementation: Use cloud-based threat intelligence to ensure the antivirus solution can access the latest malware definitions and real-time threat feeds from a global database of emerging threats. - Use Case: Cloud-assisted antivirus solutions quickly identify newly discovered malware by cross-referencing against global threat databases, providing real-time protection against zero-day attacks. **Tools for Implementation**: - Endpoint Security Platforms: Use solutions such as EDR for comprehensive antivirus/antimalware protection across all systems. - Centralized Management: Implement centralized antivirus management consoles that provide visibility into threat activity, enable policy enforcement, and automate updates. - Behavioral Analysis Tools: Leverage solutions with advanced behavioral analysis capabilities to detect malicious activity patterns that don’t rely on known signatures. |
| Execution Prevention |
Prevent the execution of unauthorized or malicious code on systems by implementing application control, script blocking, and other execution prevention mechanisms. This ensures that only trusted and authorized code is executed, reducing the risk of malware and unauthorized actions. This mitigation can be implemented through the following measures: Application Control: - Use Case: Use tools like AppLocker or Windows Defender Application Control (WDAC) to create whitelists of authorized applications and block unauthorized ones. On Linux, use tools like SELinux or AppArmor to define mandatory access control policies for application execution. - Implementation: Allow only digitally signed or pre-approved applications to execute on servers and endpoints. (e.g., `New-AppLockerPolicy -PolicyType Enforced -FilePath "C:\Policies\AppLocker.xml"`) Script Blocking: - Use Case: Use script control mechanisms to block unauthorized execution of scripts, such as PowerShell or JavaScript. Web Browsers: Use browser extensions or settings to block JavaScript execution from untrusted sources. - Implementation: Configure PowerShell to enforce Constrained Language Mode for non-administrator users. (e.g., `Set-ExecutionPolicy AllSigned`) Executable Blocking: - Use Case: Prevent execution of binaries from suspicious locations, such as `%TEMP%` or `%APPDATA%` directories. - Implementation: Block execution of `.exe`, `.bat`, or `.ps1` files from user-writable directories. Dynamic Analysis Prevention: - Use Case: Use behavior-based execution prevention tools to identify and block malicious activity in real time. - Implemenation: Employ EDR solutions that analyze runtime behavior and block suspicious code execution. |
Ссылки
- Counter Threat Unit Research Team. (2023, May 24). Chinese Cyberespionage Group BRONZE SILHOUETTE Targets U.S. Government and Defense Organizations. Retrieved July 27, 2023.
- Kenefick, I. et al. (2022, October 12). Black Basta Ransomware Gang Infiltrates Networks via QAKBOT, Brute Ratel, and Cobalt Strike. Retrieved February 6, 2023.
- Trend Micro Research. (2022, April 4). Ransomware Spotlight AvosLocker. Retrieved January 11, 2023.
- US Federal Bureau of Investigation & US Secret Service. (2022, February 11). Indicators of Compromise Associated with BlackByte Ransomware. Retrieved December 16, 2024.
- Li, V. (2019, October 2). Polyglot Files: a Hacker’s best friend. Retrieved September 27, 2022.
- Mohammad Kazem Hassan Nejad, WithSecure. (2024, April 17). KAPEKA A novel backdoor spotted in Eastern Europe. Retrieved January 6, 2025.
- Golo Mühr, Joe Fasulo & Charlotte Hammond, IBM X-Force. (2024, November 12). Strela Stealer: Today’s invoice is tomorrow’s phish. Retrieved December 31, 2024.
- Lauren Podber and Stef Rand. (2022, May 5). Raspberry Robin gets the worm early. Retrieved May 17, 2024.
- Microsoft. (2024, February 14). Backdoor:Win64/KnuckleTouch.A!dha. Retrieved January 6, 2025.
- DCSO CyTec Blog. (2022, November 8). #ShortAndMalicious: StrelaStealer aims for mail credentials. Retrieved December 31, 2024.
- Harbison, M. and Renals, P. (2022, July 5). When Pentest Tools Go Brutal: Red-Teaming Tool Being Abused by Malicious Actors. Retrieved February 1, 2023.
- Joe Slowik. (2018, October 12). Anatomy of an Attack: Detecting and Defeating CRASHOVERRIDE. Retrieved December 18, 2020.
- Asheer Malhotra, Vitor Ventura & Jungsoo An, Cisco Talos. (2022, September 7). MagicRAT: Lazarus’ latest gateway into victim networks. Retrieved December 30, 2024.
- Leandro Fróes, Netskope. (2025, January 23). Lumma Stealer: Fake CAPTCHAs & New Techniques to Evade Detection. Retrieved March 22, 2025.
- Lim, M. (2022, September 27). More Than Meets the Eye: Exposing a Polyglot File That Delivers IcedID. Retrieved September 29, 2022.
- Cashman, M. (2020, July 29). Operation North Star Campaign. Retrieved December 20, 2021.
- Magisa, L. (2020, November 27). New MacOS Backdoor Connected to OceanLotus Surfaces. Retrieved December 2, 2020.
- Hawley, S. et al. (2023, February 2). Turla: A Galaxy of Opportunity. Retrieved May 15, 2023.
- YesWeRHackers. (2021, June 16). File Upload Attacks (Part 2). Retrieved August 23, 2022.
- Breitenbacher, D and Osis, K. (2020, June 17). OPERATION IN(TER)CEPTION: Targeted Attacks Against European Aerospace and Military Companies. Retrieved December 20, 2021.
- Kessler, G. (2022, December 9). GCK'S FILE SIGNATURES TABLE. Retrieved August 23, 2022.
- Group IB. (2020, September). LOCK LIKE A PRO. Retrieved November 17, 2024.
Каталоги
Мы используем cookie-файлы, чтобы получить статистику, которая помогает нам улучшить сервис для вас с целью персонализации сервисов и предложений. Вы может прочитать подробнее о cookie-файлах или изменить настройки браузера. Продолжая пользоваться сайтом, вы даёте согласие на использование ваших cookie-файлов и соглашаетесь с Политикой обработки персональных данных.