IT-безопасность — это один из ключевых факторов бесперебойной работы и развития малого и среднего бизнеса (МСБ). Хранение и обработка больших объёмов конфиденциальной информации внутри компании требуют продуманных мер защиты от постоянно эволюционирующих киберугроз.

Как IT-безопасность влияет на бизнес

1. Непрерывность работы

Кибератаки могут «положить» сайты, серверы и внутренние системы, парализовав бизнес-процессы и заставив компанию тратить время и деньги на восстановление.

2. Финансовая стабильность

В случае взлома придётся тратить средства на расследование инцидента, устранение последствий, выплаты компенсаций и возможные штрафы за несоблюдение регулятивных норм.

3. Репутация

Утечка данных клиентов или партнёров может серьёзно подорвать доверие к компании. Восстановление репутации — процесс долгий и дорогостоящий.

4. Соответствие требованиям законодательства

Для некоторых отраслей (например, обработка персональных данных, финансы) существуют строгие правила кибербезопасности, несоблюдение которых чревато штрафами.

5. Защита интеллектуальной собственности

Конфиденциальная информация, технологические наработки и коммерческие тайны — ценная часть бизнеса. Защита этих данных обеспечивает конкурентное преимущество и стабильное развитие.

Основные киберугрозы

1. Фишинг и социальная инженерия

Преступники рассылают письма или сообщения с целью обмана сотрудников и выуживания конфиденциальных данных.

Пример: письмо, выглядящее как от банка, с призывом «срочно обновить» учётные данные.

2. Малварь (вирусы, шпионы) и особо опасный рансомварь

Вредоносные программы шифруют файлы, крадут данные или выводят из строя оборудование.

Пример: программа блокирует доступ к рабочим файлам и требует выкуп.

3. Слабые пароли или повторное их использование

Преступники легко взламывают однотипные и простые пароли, особенно если они совпадают на разных сайтах.

Пример: пароль «Password123» или «admin/admin» открывает доступ к корпоративным ресурсам.

4. Несвоевременные обновления программного обеспечения

Злоумышленники активно используют уязвимости, которые уже давно исправлены патчами, но не были вовремя установлены.

Пример: устаревшая версия операционной системы или роутера открывает «дверь» для атаки.

5. Атаки типа DDoS

Многократные запросы «обрушивают» сайт или сервер, делая их недоступными для реальных пользователей.

6. Человеческий фактор (внутренние ошибки)

Неосторожные действия сотрудников или сознательные вредоносные действия «изнутри» тоже приводят к утечкам и взломам.

Пример: сотрудник случайно отправил внутренние документы не тому адресату.

Как избежать киберугроз

1. Регулярное обучение персонала

Объясните сотрудникам, как выглядят фишинговые письма и почему нельзя открывать вложения из сомнительных источников.

Пример: проводить ежеквартальные тренинги по новым схемам мошенников.

2. Использование антивирусного ПО

Установите антивирус на все рабочие станции и регулярно обновляйте его базы.

Пример: ПО, сканирующее файлы в реальном времени и блокирующее подозрительные вложения.

3. Обновление программных продуктов

Включите автоматическую установку обновлений всей ОС и устанавливайте патчи для ПО сразу после их выхода.

Пример: не откладывать апдейты Windows, macOS, роутеров, офисных программ.

4. Регулярное резервное копирование (бэкапы)

Храните копии во внешнем дата-центре или на офлайн-носителе, недоступном для шифрования.

Пример: автоматический бэкап раз в сутки на зашифрованный внешний носитель.

5. Шифрование важных данных

Шифруйте конфиденциальные документы, чтобы при утечке злоумышленники не смогли прочитать их в открытом виде.

Пример: использование BitLocker (Windows) или FileVault (macOS) для шифрования дисков.

6. Ограничение доступа к критичной информации

Чётко распределите права доступа, чтобы только нужные люди имели доступ к наиболее важным данным.

Пример: система ролей (админ, менеджер, пользователь) и соответствующий уровень допуска.

7. Защита Wi-Fi-сети

Настройте безопасный протокол (WPA2/WPA3), создайте уникальный пароль и измените стандартное имя сети.

Пример: использовать сложный 15-значный пароль вместо полученного по умолчанию.

8. Надёжная политика паролей

Установите требование к длине, сложности и регулярной смене паролей, а также используйте менеджеры паролей.

Пример: требовать минимум 15 символов в пароле, комбинацию букв, цифр и спецсимволов.

9. Использование межсетевых экранов (фаерволов)

Контролируйте входящий и исходящий трафик, чтобы блокировать нежелательные подключения до того, как они станут проблемой.

Пример: корпоративный фаервол с автоматическими обновлениями сигнатур угроз.

10. Регулярный анализ риска

Оценивайте, какие данные и системы наиболее уязвимы, и разрабатывайте план для их защиты.

Пример: аудит IT-инфраструктуры с определением «болевых точек».

Как внедрить ИИ, чтобы усилить кибербезопасность

Согласно отчёту Gartner «Hype Cycle for Artificial Intelligence 2024», ИИ усиливает безопасность бизнеса с помощью ключевых механизмов:

1. Системы обнаружения аномалий

ИИ анализирует сетевой трафик и поведение пользователей в реальном времени и при обнаружении подозрительной активности выдает предупреждение или предпринимает автоматические действия.

Пример: решение, которое «учится» нормальному поведению в сети, а при отклонениях (резкое повышение трафика или необычные запросы) запускает проверку или блокировку.

Для решения такой задачи наиболее подходящим ресурсом является система PT Network Attack Discovery (PT NAD).

PT NAD представляет собой систему поведенческого анализа сетевого трафика, которая использует технологии машинного обучения для выявления скрытых кибератак и аномального поведения. Система работает следующим образом:

1. Захватывает и анализирует сетевой трафик в реальном времени с помощью технологии глубокого анализа пакетов (DPI).

2. Применяет модули глубокой аналитики, поведенческий и статистический анализ, а также машинное обучение для обнаружения угроз.

3. Отображает информацию об опасных угрозах и аномалиях на интерактивной панели управления.

4. Объединяет похожие активности в события, которые можно фильтровать по уровню опасности.

5. Позволяет создавать пользовательские правила профилирования для отслеживания конкретных типов аномального поведения, например, необычного числа неуспешных подключений.

6. Обнаруживает злоумышленников на ранних этапах проникновения и закрепления в сети.

2. Автоматическая реакция на инциденты

Умные боты и скрипты могут самостоятельно блокировать IP-адреса злоумышленников или отключать потенциально скомпрометированные учётные записи, экономя время и снижая риск масштабного взлома.

Пример: система, которая автоматически закрывает доступ, если видит последовательность неудачных попыток входа или необычную активность из непривычных локаций.

Для решения такой задачи наиболее подходящим ресурсом является платформа реагирования на инциденты (IRP - Incident Response Platform) в сочетании с системой обнаружения и предотвращения вторжений (IPS).

Ключевые возможности

⦁ Автоматическое обнаружение и блокирование подозрительной активности

⦁ Блокировка IP-адресов злоумышленников

⦁ Отключение потенциально скомпрометированных учетных записей

⦁ Анализ поведенческих паттернов для выявления аномалий

⦁ Автоматизация процессов реагирования на инциденты

Принцип работы

1. Система непрерывно анализирует сетевой трафик и действия пользователей.

2. При обнаружении последовательности неудачных попыток входа или необычной активности из нетипичных локаций, система автоматически инициирует защитные меры.

3. IRP использует предварительно настроенные сценарии (плейбуки) для автоматического выполнения действий по реагированию на различные типы инцидентов.

Использование IRP в сочетании с IPS позволяет создать эффективную систему автоматической реакции на инциденты, которая способна самостоятельно блокировать IP-адреса злоумышленников, отключать скомпрометированные учетные записи и предотвращать масштабные взломы.

3. ИИ-помощники для фильтрации спама и фишинга

Машинное обучение анализирует содержимое писем, выявляет характерные признаки мошенничества и блокирует их до попадания в ящик пользователя.

Пример: сервис, который определяет фишинг на основе заголовков, стиля письма и метаданных, даже если такого письма не было в чёрных списках.

Сервисы корпоративной почты (например решения на базе ML от Kaspersky Security for Mail Server: определяют фишинг, анализируя в том числе стиль письма (нехарактерные для официальных писем обороты, грамматические ошибки, поддельные ссылки).

4. Предиктивный анализ угроз

ИИ может прогнозировать возможные векторы атак и заранее готовить защитные меры, блокируя новые типы вредоносного ПО ещё до их массового распространения.

Пример: антивирус, сравнивающий поведение неизвестной программы с базовой моделью и решающий, что это вредоносное ПО, даже без наличия совпадения со старыми сигнатурами.

В России существует несколько примеров систем предиктивной аналитики угроз, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении:

Angara Security разработала специализированную платформу предиктивной аналитики, которая автоматически определяет наиболее вероятные тактики, техники и процедуры хакерских группировок. Ключевые особенности:

⦁ Автоматическая атрибуция киберугроз по отраслевой принадлежности компаний

⦁ Формирование превентивных тактик и мер защиты IT-инфраструктуры

⦁ Использование данных международной классификации MITRE ATT&CK и базы данных угроз безопасности ФСТЭК

⦁ Определение вероятных тактик хакеров на основе профиля организации (кодов ОКВЭД)

InfoWatch Prediction разработала UBA-систему с предиктивной аналитикой, использующую технологии машинного обучения. Основные возможности:

⦁ Сбор информации о сотрудниках из DLP-системы Traffic Monitor и Activity Monitor

⦁ Построение динамических индивидуальных рейтингов сотрудников по более чем 230 параметрам

⦁ Распределение сотрудников по группам риска (например, "Подготовка к увольнению", "Аномальный вывод информации")

⦁ Прогнозирование рисков на основе индивидуального скоринга

CrowdStrike (адаптированная для российского рынка) - хотя это международная компания, ее технологии могут быть адаптированы для российского рынка. Платформа использует:

⦁ Сбор данных о миллионах кибератак по всему миру

⦁ Применение алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых закономерностей

⦁ Создание динамических поведенческих сценариев

⦁ Предсказание новых векторов атак

5. Интеллектуальные фаерволы

Следующее поколение фаерволов с поддержкой ИИ способно автоматически формировать и обновлять правила фильтрации трафика, подстраиваясь под актуальные угрозы.

Пример: система, которая «учится» паттернам легитимного трафика и блокирует неожиданные пакеты или подозрительные запросы.

Для решения задач интеллектуальных фаерволов и создания следующего поколения фаерволов с поддержкой ИИ лучше всего подходят следующие платформы и способы:

1. FortiGate NGFW - предоставляет защиту на основе ИИ/МО и поддерживает интеграцию сетевых и защитных функций.

2. Check Point Quantum Force - сочетает возможности ИИ с передовыми функциями NGFW для защиты от вредоносного ПО, фишинга и других продвинутых угроз.

3. Cloudflare Firewall for AI - расширяет возможности традиционных WAF для защиты систем искусственного интеллекта, включая предотвращение объемных атак и обнаружение конфиденциальной информации.

Итоговые рекомендации

1. Интеграция SIEM с User Behavior Analytics: позволит централизованно собирать логи и анализировать поведение пользователей/системы в режиме реального времени.

2. Использование IRP и IPS: для автоматической реакции и быстрого пресечения инцидентов.

3. Модели машинного обучения в почтовых фильтрах: обеспечат надёжную защиту от фишинга и спама.

4. Предиктивная аналитика угроз: повышает уровень «проактивной» безопасности, блокируя новые типы атак до их распространения.

5. Внедрение NGFW с ИИ: даст возможность динамически адаптироваться к актуальным угрозам и минимизировать ручное администрирование.

Благодаря комплексному подходу, включающему все перечисленные направления, организации обеспечивают многоуровневую и проактивную модель информационной безопасности, способную противостоять как известным, так и только возникающим угрозам.