Honeypot vs Deception Xello-ს მაგალითზე

Habré-ზე უკვე არის რამდენიმე სტატია Honeypot-ისა და Deception ტექნოლოგიების შესახებ (1 სტატია, 2 სტატია). თუმცა, ჩვენ ჯერ კიდევ ვაწყდებით დამცავი აღჭურვილობის ამ კლასებს შორის განსხვავების გაგების ნაკლებობას. ამისთვის ჩვენი კოლეგები გამარჯობა მოტყუება (პირველი რუსი დეველოპერი პლატფორმის მოტყუება) გადაწყვიტა დეტალურად აღეწერა ამ გადაწყვეტილებების განსხვავებები, უპირატესობები და არქიტექტურული მახასიათებლები.

მოდით გაერკვნენ, რა არის "თაფლის ქოთნები" და "მოტყუებები":

ინფორმაციული უსაფრთხოების სისტემების ბაზარზე "მოტყუების ტექნოლოგიები" შედარებით ცოტა ხნის წინ გამოჩნდა. თუმცა, ზოგიერთი ექსპერტი მაინც მიიჩნევს, რომ უსაფრთხოების მოტყუება არის უფრო მოწინავე თაფლი.

ამ სტატიაში ჩვენ შევეცდებით გამოვყოთ როგორც მსგავსება, ასევე ფუნდამენტური განსხვავებები ამ ორ გადაწყვეტას შორის. პირველ ნაწილში ვისაუბრებთ honeypot-ზე, როგორ განვითარდა ეს ტექნოლოგია და რა არის მისი დადებითი და უარყოფითი მხარეები. ხოლო მეორე ნაწილში დეტალურად ვისაუბრებთ პლატფორმების მოქმედების პრინციპებზე დეკოების განაწილებული ინფრასტრუქტურის შესაქმნელად (ინგლისური, განაწილებული მოტყუების პლატფორმა - DDP).

Honeypots-ის ძირითადი პრინციპი არის ჰაკერებისთვის ხაფანგების შექმნა. პირველივე მოტყუების გადაწყვეტილებები შეიქმნა იმავე პრინციპით. მაგრამ თანამედროვე DDP-ები მნიშვნელოვნად აღემატება თაფლის ქოთნებს, როგორც ფუნქციურობით, ასევე ეფექტურობით. მოტყუების პლატფორმები მოიცავს: მატყუარას, ხაფანგს, სატყუარას, აპლიკაციებს, მონაცემებს, მონაცემთა ბაზებს, Active Directory. თანამედროვე DDP-ებს შეუძლიათ უზრუნველყონ საფრთხის აღმოჩენის, თავდასხმის ანალიზისა და რეაგირების ავტომატიზაციის ძლიერი შესაძლებლობები.

ამრიგად, მოტყუება არის საწარმოს IT ინფრასტრუქტურის სიმულაციის და ჰაკერების შეცდომაში შეყვანის ტექნიკა. შედეგად, ასეთი პლატფორმები შესაძლებელს ხდის შეჩერდეს შეტევები კომპანიის აქტივებს მნიშვნელოვანი ზიანის მიყენებამდე. Honeypot-ებს, რა თქმა უნდა, არ აქვთ ასეთი ფართო ფუნქციონირება და ავტომატიზაციის ასეთი დონე, ამიტომ მათი გამოყენება მოითხოვს უფრო მეტ კვალიფიკაციას ინფორმაციის უსაფრთხოების დეპარტამენტების თანამშრომლებისგან.

1. Honeypots, Honeynets და Sandboxing: რა არის და როგორ გამოიყენება

ტერმინი „თაფლის ქოთნები“ პირველად 1989 წელს გამოიყენეს კლიფორდ სტოლის წიგნში „გუგულის კვერცხი“, რომელიც აღწერს ლოურენს ბერკლის ეროვნულ ლაბორატორიაში (აშშ) ჰაკერის თვალთვალის მოვლენებს. ეს იდეა 1999 წელს განხორციელდა Sun Microsystems-ის ინფორმაციული უსაფრთხოების სპეციალისტმა ლენს შპიცნერმა, რომელმაც დააარსა Honeynet Project კვლევითი პროექტი. პირველი honeypots იყო ძალიან რესურსი ინტენსიური, რთული დაყენება და შენარჩუნება.

მოდით უფრო დეტალურად განვიხილოთ რა არის ეს ცდუნებაა и თაფლის ბადეები. Honeypots არის ინდივიდუალური მასპინძლები, რომელთა დანიშნულებაა თავდამსხმელების მოზიდვა, რათა შეაღწიონ კომპანიის ქსელში და შეეცადონ მოიპარონ ღირებული მონაცემები, ასევე გააფართოვონ ქსელის დაფარვის არეალი. Honeypot (სიტყვასიტყვით ითარგმნება როგორც „თაფლის კასრი“) არის სპეციალური სერვერი სხვადასხვა ქსელური სერვისებისა და პროტოკოლების ნაკრებით, როგორიცაა HTTP, FTP და ა.შ. (იხ. სურ. 1).

თუ რამდენიმეს დააკავშირებთ ცდუნებაა ქსელში, მაშინ მივიღებთ უფრო ეფექტურ სისტემას თაფლის ბადე, რომელიც წარმოადგენს კომპანიის კორპორატიული ქსელის ემულაციას (ვებ სერვერი, ფაილების სერვერი და ქსელის სხვა კომპონენტები). ეს გამოსავალი საშუალებას გაძლევთ გაიგოთ თავდამსხმელთა სტრატეგია და შეცდომაში შეიყვანოთ ისინი. ტიპიური honeynet, როგორც წესი, მუშაობს სამუშაო ქსელის პარალელურად და სრულიად დამოუკიდებელია მისგან. ასეთი „ქსელი“ შეიძლება გამოქვეყნდეს ინტერნეტში ცალკეული არხის მეშვეობით, ასევე შეიძლება გამოიყოს IP მისამართების ცალკე დიაპაზონი (იხ. ნახ. 2).

Honeynet-ის გამოყენების მიზანია ჰაკერს აჩვენოს, რომ მან სავარაუდოდ შეაღწია ორგანიზაციის კორპორატიულ ქსელში; სინამდვილეში, თავდამსხმელი იმყოფება „იზოლირებულ გარემოში“ და ინფორმაციული უსაფრთხოების სპეციალისტების მჭიდრო ზედამხედველობის ქვეშ (იხ. სურ. 3).

აქ ასევე უნდა აღვნიშნოთ ისეთი ინსტრუმენტი, როგორიცაა "სავარჯიშოში"(ინგლისური, სავარჯიშოში), რომელიც საშუალებას აძლევს თავდამსხმელებს დააინსტალირონ და გაუშვან მავნე პროგრამა იზოლირებულ გარემოში, სადაც IT-ს შეუძლია გააკონტროლოს მათი საქმიანობა პოტენციური რისკების იდენტიფიცირებისთვის და შესაბამისი კონტრზომების მისაღებად. ამჟამად, sandboxing, როგორც წესი, დანერგილია სპეციალურ ვირტუალურ მანქანებზე ვირტუალურ მასპინძელზე. თუმცა, უნდა აღინიშნოს, რომ sandboxing მხოლოდ აჩვენებს, თუ რამდენად საშიში და მავნე პროგრამები იქცევიან, ხოლო honeynet ეხმარება სპეციალისტს გაანალიზოს "საშიში მოთამაშეების" ქცევა.

Honeynets-ის აშკარა სარგებელი არის ის, რომ ისინი შეცდომაში შეჰყავთ თავდამსხმელები, ხარჯავენ მათ ენერგიას, რესურსებს და დროს. შედეგად, რეალური სამიზნეების ნაცვლად, ისინი თავს ესხმიან ცრუ სამიზნეებს და შეუძლიათ შეწყვიტონ შეტევა ქსელზე არაფრის მიღწევის გარეშე. ყველაზე ხშირად, Honeynets ტექნოლოგიები გამოიყენება სამთავრობო უწყებებში და მსხვილ კორპორაციებში, ფინანსურ ორგანიზაციებში, რადგან ეს არის სტრუქტურები, რომლებიც აღმოჩნდებიან ძირითადი კიბერშეტევების სამიზნე. თუმცა, მცირე და საშუალო ბიზნესს (SMBs) ასევე სჭირდება ეფექტური ინსტრუმენტები ინფორმაციული უსაფრთხოების ინციდენტების თავიდან ასაცილებლად, მაგრამ SMB სექტორში Honeynets არც ისე ადვილი გამოსაყენებელია ასეთი რთული სამუშაოსთვის კვალიფიციური პერსონალის ნაკლებობის გამო.

Honeypots-ისა და Honeynets Solutions-ის შეზღუდვები

რატომ არ არის თაფლი და თაიგულები დღეს თავდასხმების წინააღმდეგ ბრძოლის საუკეთესო გამოსავალი? უნდა აღინიშნოს, რომ თავდასხმები სულ უფრო მასშტაბური, ტექნიკურად რთული და სერიოზული ზიანის მიყენების უნარის მქონე ორგანიზაციის IT ინფრასტრუქტურას, ხოლო კიბერდანაშაული მიაღწია სრულიად განსხვავებულ დონეს და წარმოადგენს მაღალორგანიზებულ ჩრდილოვან ბიზნეს სტრუქტურებს, რომლებიც აღჭურვილია ყველა საჭირო რესურსით. ამას უნდა დაემატოს „ადამიანის ფაქტორი“ (შეცდომები პროგრამულ და აპარატურულ პარამეტრებში, ინსაიდერების ქმედებები და ა.შ.), ამიტომ თავდასხმების თავიდან ასაცილებლად მხოლოდ ტექნოლოგიის გამოყენება ამ დროისთვის საკმარისი აღარ არის.

ქვემოთ ჩამოვთვლით honeypots-ის (honeynets) ძირითად შეზღუდვებსა და ნაკლოვანებებს:

1. Honeypots თავდაპირველად შეიქმნა იმ საფრთხეების იდენტიფიცირებისთვის, რომლებიც კორპორატიული ქსელის მიღმაა, უფრო მეტად გამიზნულია თავდამსხმელების ქცევის გასაანალიზებლად და არ არის შექმნილი საფრთხეებზე სწრაფად რეაგირებისთვის.

2. თავდამსხმელებმა, როგორც წესი, უკვე ისწავლეს ემულირებული სისტემების ამოცნობა და თაფლის ქოთნების თავიდან აცილება.

3. Honeynets-ს აქვს უკიდურესად დაბალი ინტერაქტიულობა და ურთიერთქმედება სხვა უსაფრთხოების სისტემებთან, რის შედეგადაც Honeypots-ის გამოყენებით ძნელია თავდასხმებისა და თავდამსხმელების შესახებ დეტალური ინფორმაციის მიღება და, შესაბამისად, ინფორმაციული უსაფრთხოების ინციდენტებზე ეფექტური და სწრაფი რეაგირება. . უფრო მეტიც, ინფორმაციული უსაფრთხოების სპეციალისტები იღებენ დიდი რაოდენობით ცრუ საფრთხის გაფრთხილებებს.

4. ზოგიერთ შემთხვევაში, ჰაკერებმა შეიძლება გამოიყენონ კომპრომეტირებული honeypot, როგორც საწყისი წერტილი ორგანიზაციის ქსელზე თავდასხმის გასაგრძელებლად.

5. პრობლემები ხშირად წარმოიქმნება honeypots-ის მასშტაბურობასთან, მაღალ ოპერაციულ დატვირთვასთან და ასეთი სისტემების კონფიგურაციასთან (მათ ესაჭიროებათ მაღალკვალიფიციური სპეციალისტები, არ აქვთ მოსახერხებელი მართვის ინტერფეისი და ა.შ.). დიდი სირთულეებია ჰონიპოტების განლაგებაში სპეციალიზებულ გარემოში, როგორიცაა IoT, POS, ღრუბლოვანი სისტემები და ა.შ.

2. მოტყუების ტექნოლოგია: უპირატესობები და მუშაობის ძირითადი პრინციპები

Honeypots-ის ყველა დადებითი და უარყოფითი მხარეების შესწავლის შემდეგ, მივედით დასკვნამდე, რომ საჭიროა სრულიად ახალი მიდგომა ინფორმაციის უსაფრთხოების ინციდენტებზე რეაგირებისთვის, რათა განვითარდეს სწრაფი და ადეკვატური რეაგირება თავდამსხმელების ქმედებებზე. და ასეთი გამოსავალი არის ტექნოლოგია კიბერ მოტყუება (უსაფრთხოების მოტყუება).

ტერმინოლოგია "კიბერ მოტყუება", "უსაფრთხოების მოტყუება", "მოტყუების ტექნოლოგია", "განაწილებული მოტყუების პლატფორმა" (DDP) შედარებით ახალია და არც ისე დიდი ხნის წინ გამოჩნდა. სინამდვილეში, ყველა ეს ტერმინი ნიშნავს „მოტყუების ტექნოლოგიების“ ან „ტექნიკის IT ინფრასტრუქტურის სიმულაციისა და თავდამსხმელების დეზინფორმაციის გამოყენებას“. მოტყუების უმარტივესი გადაწყვეტილებები არის honeypots-ის იდეების განვითარება, მხოლოდ უფრო ტექნოლოგიურად მოწინავე დონეზე, რაც გულისხმობს საფრთხის აღმოჩენისა და მათზე რეაგირების უფრო მეტ ავტომატიზაციას. თუმცა, ბაზარზე უკვე არსებობს DDP-ის კლასის სერიოზული გადაწყვეტილებები, რომლებიც ადვილად განლაგებულია და მასშტაბურია, ასევე აქვს თავდამსხმელებისთვის "ხაფანგების" და "სატყუარას" სერიოზული არსენალი. მაგალითად, Deception საშუალებას გაძლევთ მიბაძოთ IT ინფრასტრუქტურის ობიექტებს, როგორიცაა მონაცემთა ბაზები, სამუშაო სადგურები, მარშრუტიზატორები, გადამრთველები, ბანკომატები, სერვერები და SCADA, სამედიცინო აღჭურვილობა და IoT.

როგორ მუშაობს განაწილებული მოტყუების პლატფორმა? მას შემდეგ, რაც DDP განლაგდება, ორგანიზაციის IT ინფრასტრუქტურა აშენდება, თითქოს ორი ფენისგან: პირველი ფენა არის კომპანიის რეალური ინფრასტრუქტურა, ხოლო მეორე არის „ემულირებული“ გარემო, რომელიც შედგება მატყუარასა და სატყუარასგან. რეალურ ფიზიკურ ქსელურ მოწყობილობებზე (იხ. სურ. 4).

მაგალითად, თავდამსხმელს შეუძლია აღმოაჩინოს ყალბი მონაცემთა ბაზები "კონფიდენციალური დოკუმენტებით", სავარაუდოდ "პრივილეგირებული მომხმარებლების" ყალბი რწმუნებათა სიგელები - ეს ყველაფერი არის მატყუარა, რომელსაც შეუძლია დააინტერესოს დამრღვევები და ამით გადაიტანოს მათი ყურადღება კომპანიის ნამდვილი ინფორმაციის აქტივებიდან (იხ. სურათი 5).

DDP არის ახალი პროდუქტი ინფორმაციული უსაფრთხოების პროდუქტის ბაზარზე; ეს გადაწყვეტილებები მხოლოდ რამდენიმე წლისაა და ჯერჯერობით მხოლოდ კორპორატიულ სექტორს შეუძლია მათი შეძენა. მაგრამ მცირე და საშუალო ბიზნესი მალე ასევე შეძლებს ისარგებლოს მოტყუებით DDP-ის დაქირავებით სპეციალიზებული პროვაიდერებისგან „მომსახურების სახით“. ეს ვარიანტი კიდევ უფრო მოსახერხებელია, რადგან არ არის საჭირო თქვენი საკუთარი მაღალკვალიფიციური პერსონალი.

მოტყუების ტექნოლოგიის ძირითადი უპირატესობები ნაჩვენებია ქვემოთ:

• ავთენტურობა (ნამდვილობა). მოტყუების ტექნოლოგიას შეუძლია კომპანიის სრულიად აუთენტური IT გარემოს რეპროდუცირება, ოპერაციული სისტემების, IoT, POS, სპეციალიზებული სისტემების (სამედიცინო, სამრეწველო და ა.შ.), სერვისების, აპლიკაციების, სერთიფიკატების და ა.შ. მატყუარა საგულდაგულოდ არის შერეული სამუშაო გარემოსთან და თავდამსხმელი ვერ შეძლებს მათ იდენტიფიცირებას, როგორც თაფლის ქოთნებს.

• განხორციელება. DDP-ები თავიანთ მუშაობაში იყენებენ მანქანურ სწავლებას (ML). ML-ის დახმარებით უზრუნველყოფილია სიმარტივე, პარამეტრების მოქნილობა და Deception-ის განხორციელების ეფექტურობა. „ხაფანგები“ და „მატყუარა“ ძალიან სწრაფად ახლდება, თავდამსხმელს კომპანიის „ცრუ“ IT ინფრასტრუქტურაში იზიდავს და იმავდროულად ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებულ მოწინავე ანალიზის სისტემებს შეუძლიათ ჰაკერების აქტიური ქმედებების აღმოჩენა და მათი აღკვეთა (მაგალითად, Active Directory-ზე დაფუძნებულ თაღლითურ ანგარიშებზე წვდომის მცდელობა).

• ოპერაციის გამარტივება. თანამედროვე განაწილებული მოტყუების პლატფორმები მარტივია შენარჩუნება და მართვა. ისინი, როგორც წესი, იმართება ლოკალური ან ღრუბლოვანი კონსოლის მეშვეობით, კორპორატიულ SOC-თან (უსაფრთხოების ოპერაციების ცენტრთან) ინტეგრაციის შესაძლებლობით API-ით და მრავალი არსებული უსაფრთხოების კონტროლით. DDP-ის მოვლა და ექსპლუატაცია არ საჭიროებს მაღალკვალიფიციური ინფორმაციული უსაფრთხოების ექსპერტების მომსახურებას.

• მასშტაბურობა. უსაფრთხოების მოტყუება შეიძლება განლაგდეს ფიზიკურ, ვირტუალურ და ღრუბლოვან გარემოში. DDP-ები ასევე წარმატებით მუშაობენ სპეციალიზებულ გარემოებთან, როგორიცაა IoT, ICS, POS, SWIFT და ა.შ. მოწინავე მოტყუების პლატფორმებს შეუძლიათ „მოტყუების ტექნოლოგიების“ პროექტირება მოშორებულ ოფისებში და იზოლირებულ გარემოში, დამატებითი სრული პლატფორმის განლაგების საჭიროების გარეშე.

• ურთიერთქმედება. მძლავრი და მიმზიდველი სატყუარების გამოყენებით, რომლებიც დაფუძნებულია რეალურ ოპერაციულ სისტემებზე და ჭკვიანურად მოთავსებულია რეალურ IT ინფრასტრუქტურაში, Deception პლატფორმა აგროვებს ვრცელ ინფორმაციას თავდამსხმელის შესახებ. შემდეგ DDP უზრუნველყოფს საფრთხის შესახებ სიგნალების გადაცემას, ანგარიშების გენერირებას და ინფორმაციის უსაფრთხოების ინციდენტებზე ავტომატურად რეაგირებას.

• თავდასხმის საწყისი წერტილი. თანამედროვე Deception-ში ხაფანგები და სატყუარა მოთავსებულია ქსელის დიაპაზონში და არა მის გარეთ (როგორც ეს ხდება თაფლის ქოთნების შემთხვევაში). ეს მატყუარა განლაგების მოდელი ხელს უშლის თავდამსხმელს გამოიყენოს ისინი, როგორც ბერკეტი, კომპანიის რეალურ IT ინფრასტრუქტურაზე თავდასხმისთვის. მოტყუების კლასის უფრო მოწინავე გადაწყვეტილებებს აქვთ ტრაფიკის მარშრუტირების შესაძლებლობები, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ მიმართოთ თავდამსხმელთა ტრაფიკს სპეციალურად გამოყოფილი კავშირის საშუალებით. ეს საშუალებას მოგცემთ გაანალიზოთ თავდამსხმელების საქმიანობა კომპანიის ღირებული აქტივების რისკის გარეშე.

• "მოტყუების ტექნოლოგიების" დამაჯერებლობა. თავდასხმის საწყის ეტაპზე თავდამსხმელები აგროვებენ და აანალიზებენ მონაცემებს IT ინფრასტრუქტურის შესახებ, შემდეგ იყენებენ მას კორპორატიულ ქსელში ჰორიზონტალურად გადასაადგილებლად. "მოტყუების ტექნოლოგიების" დახმარებით თავდამსხმელი აუცილებლად მოხვდება "ხაფანგებში", რომლებიც მას ორგანიზაციის რეალური აქტივებისგან მიიყვანს. DDP გააანალიზებს კორპორატიულ ქსელში რწმუნებათა სიგელების წვდომის პოტენციურ გზებს და თავდამსხმელს რეალური სერთიფიკატების ნაცვლად მიაწვდის „სატყუარა სამიზნეებს“. ეს შესაძლებლობები ძალიან აკლდა Honeypot ტექნოლოგიებს. (იხ. სურათი 6).

მოტყუება VS Honeypot

და ბოლოს, მივედით ჩვენი კვლევის ყველაზე საინტერესო მომენტამდე. ჩვენ შევეცდებით გამოვყოთ ძირითადი განსხვავებები Deception და Honeypot ტექნოლოგიებს შორის. მიუხედავად გარკვეული მსგავსებისა, ეს ორი ტექნოლოგია მაინც ძალიან განსხვავებულია, ფუნდამენტური იდეიდან საოპერაციო ეფექტურობამდე.

1. სხვადასხვა ძირითადი იდეები. როგორც ზემოთ დავწერეთ, თაფლის ქოთნები დაყენებულია როგორც „მატყუარა“ კომპანიის ღირებული აქტივების გარშემო (კორპორატიული ქსელის გარეთ), რითაც ცდილობენ თავდამსხმელების ყურადღების გადატანას. Honeypot ტექნოლოგია ემყარება ორგანიზაციის ინფრასტრუქტურის გააზრებას, მაგრამ Honeypots შეიძლება გახდეს საწყისი წერტილი კომპანიის ქსელზე თავდასხმის დასაწყებად. მოტყუების ტექნოლოგია შემუშავებულია თავდამსხმელის თვალსაზრისის გათვალისწინებით და საშუალებას გაძლევთ ადრეულ ეტაპზე ამოიცნოთ თავდასხმა, რითაც ინფორმაციული უსაფრთხოების სპეციალისტები მნიშვნელოვან უპირატესობას იძენენ თავდამსხმელებთან შედარებით და მოიპოვებენ დროს.

2. "მოზიდვა" VS "დაბნეულობა". Honeypots-ის გამოყენებისას წარმატება დამოკიდებულია თავდამსხმელთა ყურადღების მიქცევაზე და მათ შემდგომ მოტივაციაზე გადავიდნენ სამიზნეზე თაფლში. ეს ნიშნავს, რომ თავდამსხმელმა ჯერ კიდევ უნდა მიაღწიოს თაფლს, სანამ თქვენ შეაჩერებთ მას. ამრიგად, თავდამსხმელების არსებობა ქსელში შეიძლება გაგრძელდეს რამდენიმე თვე ან მეტი, რაც გამოიწვევს მონაცემთა გაჟონვას და დაზიანებას. DDP ხარისხობრივად მიბაძავს კომპანიის რეალურ IT ინფრასტრუქტურას; მათი განხორციელების მიზანია არა მხოლოდ თავდამსხმელის ყურადღების მიპყრობა, არამედ მისი დაბნეულობა ისე, რომ მან დაკარგოს დრო და რესურსები, მაგრამ არ მიიღოს წვდომა კომპანიის რეალურ აქტივებზე. კომპანია.

3. „შეზღუდული მასშტაბურობა“ VS „ავტომატური მასშტაბირება“. როგორც ადრე აღვნიშნეთ, თაფლის ქოთნებსა და თაფლის ბადეებს აქვთ სკალირების პრობლემა. ეს რთული და ძვირია და კორპორატიულ სისტემაში ჰონიპოტების რაოდენობის გასაზრდელად, მოგიწევთ ახალი კომპიუტერების, ოპერაციული სისტემის დამატება, ლიცენზიების ყიდვა და IP-ის გამოყოფა. უფრო მეტიც, ასეთი სისტემების მართვისთვის ასევე აუცილებელია კვალიფიციური პერსონალის ყოლა. მოტყუების პლატფორმები ავტომატურად განლაგდება თქვენი ინფრასტრუქტურის მასშტაბების მიხედვით, მნიშვნელოვანი ზედნადების გარეშე.

4. "ცრუ დადებითის დიდი რაოდენობა" VS "ცრუ დადებითი არ არის". პრობლემის არსი იმაში მდგომარეობს, რომ უბრალო მომხმარებელსაც კი შეუძლია წააწყდეს honeypot, ამიტომ ამ ტექნოლოგიის "მინუსი" არის ცრუ პოზიტივის დიდი რაოდენობა, რაც აშორებს ინფორმაციული უსაფრთხოების სპეციალისტებს სამუშაოდან. DDP-ში „სატყუარა“ და „ხაფანგები“ საგულდაგულოდ არის დამალული საშუალო მომხმარებლისგან და განკუთვნილია მხოლოდ თავდამსხმელისთვის, ამიტომ ასეთი სისტემის ყველა სიგნალი არის შეტყობინება რეალური საფრთხის შესახებ და არა ცრუ დადებითი.

დასკვნა

ჩვენი აზრით, მოტყუების ტექნოლოგია უზარმაზარი გაუმჯობესებაა ძველ Honeypots ტექნოლოგიასთან შედარებით. არსებითად, DDP გახდა უსაფრთხოების ყოვლისმომცველი პლატფორმა, რომლის განლაგება და მართვა მარტივია.

ამ კლასის თანამედროვე პლატფორმები მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ ქსელის საფრთხეების ზუსტად გამოვლენასა და ეფექტურ რეაგირებაში, ხოლო მათი ინტეგრაცია უსაფრთხოების სტეკის სხვა კომპონენტებთან ზრდის ავტომატიზაციის დონეს, ზრდის ინციდენტის რეაგირების ეფექტურობას და ეფექტურობას. მოტყუების პლატფორმები ეფუძნება ავთენტურობას, მასშტაბურობას, მართვის სიმარტივეს და სხვა სისტემებთან ინტეგრაციას. ეს ყველაფერი მნიშვნელოვან უპირატესობას ანიჭებს ინფორმაციული უსაფრთხოების ინციდენტებზე რეაგირების სიჩქარეს.

ასევე, კომპანიების პენტესტებზე დაკვირვების საფუძველზე, სადაც განხორციელდა ან პილოტირება მოხდა Xello Deception პლატფორმა, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიტანოთ დასკვნები, რომ გამოცდილი პენტესტერებიც კი ხშირად ვერ ცნობენ სატყუარას კორპორატიულ ქსელში და ვერ ახერხებენ, როდესაც ისინი ხვდებიან ხაფანგებს. ეს ფაქტი კიდევ ერთხელ ადასტურებს Deception-ის ეფექტურობას და დიდ პერსპექტივებს, რომელიც იხსნება ამ ტექნოლოგიისთვის მომავალში.

პროდუქტის ტესტირება

თუ თქვენ გაინტერესებთ Deception პლატფორმა, მაშინ ჩვენ მზად ვართ ერთობლივი ტესტირების ჩატარება.

თვალყური ადევნეთ განახლებებს ჩვენს არხებზე (დეპეშა, Facebook, VK, TS Solution ბლოგი)!

წყარო: www.habr.com