Sellel aastal alustasime suurt projekti küberpoligoni loomiseks – platvormi erinevate valdkondade ettevõtete küberharjutusteks. Selleks peate looma virtuaalsed infrastruktuurid, mis on "looduslikele sarnased" – et need kordaksid panganduse, energiafirma jne tüüpilist sisevõrgu struktuuri, ja mitte ainult ettevõtte sektoris. Veidi hiljem räägime küberpoligoni panganduse ja muude infrastruktuuridest, aga täna – kuidas me lahendasime seda ülesannet tööstusettevõtte tehnoloogiasektoris.
Muidugi, teema küberõppustest ja küberpoligonidest ei ole uus. Läänes on juba pikka aega saavutatud konkurentsivõimeliste pakkumiste ring ja erinevad lähenemised küberõppustele, samuti parimad praktikad. IT-turbe „head kombed” on perioodiliselt harjutada valmidust küberrünnakute tõrjumiseks praktikas. Venemaal on see siiski alles uus teema: jah, väikseid pakkumisi on olemas ja need on ilmunud mõni aasta tagasi, kuid nõudlus, eriti tööstusharudes, on hakanud alles viimase ajal järk-järgult tekkima. Me arvame, et sellel on kolm peamist põhjust – need on samas probleemid, mis on juba üsna ilmekaks muutunud.
Maailm muutub liiga kiiresti
Kümme aastat tagasi ründasid häkkerid peamiselt neid organisatsioone, kust nad said kiiresti raha välja viia. Tootmissektoris ei olnud see oht nii oluline. Praegu näeme, et nende huvi on suunatud ka valitsusasutuste, energia- ja tööstusettevõtete infrastruktuurile. Siin seisame silmitsi sagedamate šantaažikatsete, andmete varguste erinevatel eesmärkidel (konkurentsivõime, šantaž) ning infrastruktuuris kohaloleku punktide hankimisega, et neid hiljem huvi tundvatele osalistele edasi müüa. Lihtsad lunavara tüübist WannaCry on samuti tabanud palju selliseid sihtmärke üle kogu maailma. Seetõttu nõuavad kaasaegsed reaalsused, et infotehnoloogide spetsialistid arvestaksid neid riske ja kujundaksid uusi infotehnoloogia protsesse. Eelkõige tuleb regulaarselt tõsta kvalifikatsiooni ja harjutada just praktilisi oskusi. Töötajatel, kes tegelevad tööstusobjektide operatiivjuhtimisega, peab olema selge arusaam, milliseid samme astuda küberrünnaku korral. Kuid küberharjutuste läbiviimine oma infrastruktuuris – vabandage, riskid kaaluvad selgelt üles võimaliku kasu.
Mõistmatus kurjategijate tegelike võimaluste osas ASU TP ja IIoT-süsteemide häkkimiseks
See probleem eksisteerib organisatsioonide kõikidel tasanditel: isegi mitte kõik spetsialistid ei mõista, mis nende süsteemiga tõeliselt juhtuda võib, millised rünnakute suunad võivad sellega seotud olla. Mis siis veel rääkida juhtkonnast.
Turvaeksperdid viitavad sageli "õhuvahedele", mis väidetavalt ei lase kurjategijal edasi liikuda korporatiivsest võrgust välja, kuid praktika näitab, et 90% organisatsioonidest on seos korporatiivse ja tehnoloogilise segmendi vahel. Samuti on tehnoloogiliste võrkude loomise ja haldamise elemendid sageli haavatavad, nagu me näiteks nägime seadmeid uurides. ja .
On keeruline ehitada adekvaatset ohumudelit
Viimastel aastatel on pidevalt toimunud informatsiooniliste ja automatiseeritud süsteemide keerukuse suurenemine ning üleminek küberfüüsilistele süsteemidele, mis eeldavad arvutusressursside ja füüsilise varustuse integreerimist. Süsteemid muutuvad nii keerukaks, et analüütiliste meetoditega küberrünnakute kõiki tagajärgi ennustada lihtsalt ei õnnestu. Räägime siin mitte ainult organisatsioonile tekkinud majanduslikest kahjudest, vaid ka tagajärgede hindamisest, mis on arusaadavad tehnoloogile ja tööstusele – näiteks elektrienergia alatarbimine või muu toote alatarbimine, kui räägime nafta- ja gaasitööstusest või naftakeemiast. Kuidas sellises olukorras prioriteete seada?
See ongi meie arvates kõik, mis on muutunud küberharjutuste ja küberpoligonide kontseptsiooni tekkimise eeltingimusteks Venemaal.
Kuidas on üles ehitatud küberpoligoni tehnoloogiline segment?
Küberpolügoon on virtuaalsete infrastruktuuride kompleks, mis kordab erinevate valdkondade ettevõtete tüüpilisi infrastruktuure. See võimaldab "katehnikat katsetada" – spetsialistide praktiliste oskuste harjutamist ilma riskita, et midagi läheb valesti, mis võiks kahjustada reaalse ettevõtte tegevust. Suured Infotehnoloogia teenuseid pakuvad ettevõtted alustavad selle suuna arendamist ning selliseid küberõppusi mängulises formaadis on võimalik näha näiteks üritusel Positive Hack Days.
Tüüpiline võrguinfrastruktuuri skeem tingimuslikult suure ettevõtte või korporatsiooni jaoks on piisavalt standardsed serverite, lauaarvutite ja erinevate võrguseadmete komplekt, millel on samuti tüüpiline komplekt ettevõtte tarkvarast ja infosüsteemide kaitsesüsteemidest. Küberpolügoon valdkonnas tähendab sama, aga tõsise spetsiifikaga, mis keeruliselt muudab virtuaalset mudelit.
Kuidas me küberpolügooni reaalsusele lähemale tõime
Konceptsionaalselt sõltub küberpolügooni tööstuslik välimus valitud meetodist keerukate küberfüüsiliste süsteemide modelleerimiseks. Peamisi modelleerimise lähenemisviise on kolm:
Igal neist lähenemistest on omad plussid ja miinused. Erinevates olukordades, sõltuvalt lõppeesmärgist ja olemasolevatest piirangutest, võivad kõik kolm mainitud modelleerimisviisi olla kasutatavad. Nende valikuks koostasime järgmise algoritmi:
Erinevate modelleerimismeetodite plusse ja miinuseid saab esitada diagrammina, kus y-telg näitab uurimisvaldkondade katvust (st modelleerimistööriista paindlikkust) ning x-telg näitab modelleerimise täpsust (kumbeneb, kui hästi see vastab tegelikule süsteemile). Tulemuseks on peaaegu Gartneri kvadrat:
Seega on optimaalseim täpsuse ja paindlikkuse suhe nn poollooduslik modelleerimine (hardware-in-the-loop, HIL). Sellise lähenemise raames modelleeritakse küberfüüsiline süsteem osaliselt reaalse varustuse ja osaliselt matemaatiliste mudelite kaudu. Näiteks võib elektrialajaam olla esindatud reaalsete mikroprotsessoriseadmetega (kaitseterminalide) ja automaatjuhtimissüsteemide serveritega ning muu teise vara abil, samas kui füüsikalised protsessid, mis toimuvad elektrivõrgus, rakendatakse arvutimudeli kaudu. Okei, metodoloogias oleme nõus. Järgmiseks tuleb välja töötada küberpolügoonide arhitektuur. Et küberõppused oleksid tõeliselt kasulikud, peavad kõik reaalsete keerukate küberfüüsiliste süsteemide omavahelised seosed olema polügoonil maksimaalselt täpselt reprodutseeritud. Seetõttu koosneb tehnoloogiaosa küberpolügoonist, nagu reaalsetes olukordades, mitmest omavahel koostoimivast tasandist. Tuletan meelde, et tüüpiline tööstusvõrkude infrastruktuur hõlmab kõige madalamat taset, kuhu kuulub nn „esmane varustus“ — see võib olla valguskaabel, elektrivõrk või midagi muud — sõltuvalt valdkonnast. See vahetab andmeid ja seda juhivad spetsialiseeritud tööstuslikud kontrollerid, kes omakorda saavad juhtimist SCADA-süsteemidelt.
Oleme alustanud tehnikakompleksi valmistamist energeetikasektorist, mis on meie jaoks praegu prioriteet (plaanis on nafta- ja gaasitööstus ning keemiatööstus).
Ilmselt ei ole võimalik esmase varustuse taset saavutada naturaalses simuleerimises reaalseid objekte kasutades. Seetõttu töötasime esimeses etapis välja energiaobjekti ja sellele kuuluva energia süsteemi matemaatilise mudeli. See mudel hõlmab kõiki jaotusjaamade jõu varustust - elektriülekande jooni, transformatoreid jne, ning töötab spetsiaalses tarkvarakompleksis RSCAD. Selle moodustatud mudelit saab töödelda reaalajas arvutisüsteemi, mille peamine omadus on see, et protsessi aeg reaalsetsüsteemis ja mudelis on absoluutselt identsed - see tähendab, et kui reaalses võrku toimub lühiseisaku ajal kaks sekundit, siis simuleeritakse seda RSCADis ka täpselt sama pikkusega. Me saame „elava” elektrienergia süsteemi ja selle toimimise kõikide füüsikaseaduste järgi, reageerides isegi välismõjudele (näiteks relvade kaitse ja automaatika-terminalide reageerimine, lülitite väljalülitamine jne). Koostöö välisseadmetega saavutati spetsialiseeritud seadistatavate side liideste kaudu, mis võimaldavad matemaatilisel mudelil suhelda juhtseente tasemega ja automatiseeritud süsteemide tasemega.
Nüüd saavad energiaobjekti kontrolleri ja automatiseeritud juhtimissüsteemide tasemed olla loodud tõelise tööstusaruandlusega (kuigi vajadusel saame kasutada ka virtuaalseid mudeleid). Nendel kahel tasemel asuvad vastavalt kontrollerid ja automatiseerimisvahendid (RZA, PMU, USPD, loendurid) ning automatiseeritud juhtimissüsteemid (SCADA, OIK, AIISKUÉ). Naturaalsed modelleerimised võimaldavad oluliselt suurendada mudeli realistlikkust ja seega ka küberõppusi, kuna meeskonnad suhtlevad reaalse tööstusseadmega, millel on oma eripärad, vead ja haavatavused.
Kolmandas etapis rakendasime matemaatilise ja füüsilise mudeli koostööd spetsialiseeritud riistvara ja tarkvara liideste ning signaalivõimendite abil.
Kokkuvõttes näeb infrastruktuur välja umbes nii:
Kõik polügooni seadmed suhtlevad omavahel just nii, nagu reaalses kübersüsteemis. Täpsemalt öeldes kasutasime selle mudeli koostamisel järgmist varustust ja arvutusvahendeid:
- RTDS arvutikompleks reaalajas arvutuste tegemiseks;
- Operaatori automatiseeritud töökoht (ARMS) koos tehnoloogilise protsessi ja elektri alajaamade esmase varustuse modelleerimise tarkvaraga;
- Sidevarustuse kapid, RZA terminalid ja arenguharu automaatika varustus;
- Võimendite kapid, mis on mõeldud analoogsignaalide võimendamiseks RTDS simulaatori digitaal-analoog konverteri plaadilt. Igas võimendi kapis on erinev komplekt võimendamisplokke, mida kasutatakse voolu ja pinge sisendsignaalide vormimiseks uuritavatele RZA terminalidele. Sisendsignaalid tehakse piisavaks, et tagada RZA terminalide normaalne töö.
See ei ole ainus võimalik lahendus, kuid arvame, et see on optimaalseim küberharjutuste läbiviimiseks, kuna see kajastab enamikku kaasaegsete alajaamade tegelikku arhitektuuri ning seda saab kohandada, et võimalikult täpselt rekonstrueerida konkreetse objekti omadusi.
Kokkuvõtteks
Küberpolügoon on suur projekt ja ees on veel palju tööd. Me, ühelt poolt, õppime Lääne kolleegide kogemust, teisalt peame palju tegema, toetudes oma kogemusele Venemaa tööstusettevõtetega, kuna eri sektoritel ja erinevates riikides on oma eripärad. See on keeruline ja huvitav teema.
Siiski oleme veendunud, et oleme Venemaal saavutanud, nagu öeldakse, "valmiduse taseme", kui ka tööstuses tekib arusaam küberharjutuste vajadusest. See tähendab, et peagi tekivad ka tööstuses oma parimad tavad ning kaitsmise tase, loodetavasti, tugevneb.
Autorid
Oleg Arhangelski, projekti „Tööstuslik küberpolügoon” juhtanalüütik-metoodik.
Dmitri Syutov, projekti „Tööstuslik küberpolügoon” peainsener;
Andrei Kuznetsov, projekti juht «Tööstuslik kübersill», Kyberjulgeoleku labori asejuhataja ASU TP tootmise alal
Allikas: habr.com
