MODELIROVANIE OTsENKI UGROZ BEZOPASNOSTIINFORMATsIONNYKh SISTEM PERSONAL'NYKh DANNYKh

Abstract


Решение задачи оценки угроз безопасности для различных информационных систем является основой для применения необходимых методов и средств защиты информации. Качественная оценка позволяет решать проблему информационной безопасности наиболее эффективно. В статье анализируются существующие подходы к оценке угроз безопасности информационных систем персональных данных на основе действующих методик. Процесс оценки угроз информационной безопасности осуществляется с учетом исследования исходного состояния защищенности информационной системы и вероятностных характеристик действий нарушителя. Приводятся примеры практического применения действующих нормативно-правовых документов, раскрываются методические подходы по совершенствованию применения данных подходов по обоснованию и оценке рисков информационной безопасности. Предлагается концептуальный подход по оптимизации процесса анализа угроз информационной безопасности, обосновывается целесообразность использования алгоритмов объектного программного моделирования, позволяющих оптимизировать процедуры оценки угроз, на основе разработки соответствующей системы информационно-аналитической поддержки.

Full Text

В настоящее время достаточно актуальной является задача оценки угроз информационной безопасности для различных информационных систем. Проведение качественной оценки становится основой для применения необходимых методов и средств защиты информации и позволяет решать данную проблему наиболее эффективно. Традиционно определение требований как по защите информации, так и по оценке угроз безопасности информации осуществляется на основе правового и нормативно-методического обеспечения. Например, Законом №152-ФЗ «О персональных данных» для операторов, использующих в своей деятельности информационные системы персональных данных, установлена обязанность принимать необходимые меры по обеспечению их безопасности. В свою очередь обеспечение безопасности персональных данных (ПДн) достигается, в частности, определением угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных (ИС ПДн) [1]. Для решения задач построения моделей угроз операторам ПДн предлагается перечень нормативно-методических документов, в общем обеспечивающий процесс построения частных моделей угроз информационной безопасности в ИС ПДн [2, 3]. При этом сохраняются определенные ограничения на моделирование, связанные с разнообразием ИС ПДн, разновидностями факторов воздействия на информацию, что не всегда позволяет адекватно и всесторонне произвести оценку той или иной угрозы. Для полноценной и адекватной оценки угроз требуется совершенствование подходов к применению действующих методик, базирующееся на опыте их реализации и традиционных технологиях построения частных моделей угроз информационной безопасности. Обычно представление о природе воздействия угрозы безопасности на информационные ресурсы включает в себя определенный перечень составляющих компонентов, необходимых и достаточных для создания адекватной модели. К данному перечню компонентов, приведенному на примере ИС ПДн, относится следующая информация: - об источниках угроз безопасности информации; - о характерных угрозах безопасности информации; - о способах реализации угрозы (атаки на информационные ресурсы); - об уязвимостях информационной системы; - о характере (категории) обрабатываемой информации. На рис. 1 представлена модель реализации угрозы безопасности информации в ИС ПДн на основе вышеперечисленных исходных данных, в свою очередь получаемых из материалов статистических данных, по результатам научных исследований информационных систем или определенных специальными перечнями. Правильно разработанная модель угроз ИС ПДн позволит в дальнейшем подобрать оптимальные технические и организационные меры по защите информации, создать эффективную систему защиты. В то же время неадекватная модель может не учесть существенные угрозы и привести как к неоправданным затратам материальных и финансовых ресурсов, так и утрате конфиденциальности, целостности и доступности самой информации ограниченного доступа. Для упрощения процедуры моделирования угроз безопасности ИС ПДн на практике используются методические рекомендации специальных служб (ФСТЭК России, ФСБ России), регулирующих и контролирующих вопросы защиты ПДн, в соответствии с действующим российским законодательством. При этом каждые из рекомендаций имеют свои отличительные особенности. Методические документы ФСТЭК России в основном ориентированы на составление модели угроз информационной системы, недостаточно учитывая фактор разнообразия вероятного поведения нарушителя. Методические рекомендации ФСБ России, наоборот, в большей степени ориентированы на модель нарушителя и не в полной мере учитывают модель угроз информационной системы. Практическое применение вышеназванных методик позволяет сделать вывод о возможности их совместного использования с целью построения адекватной модели угроз безопасности ИС ПДн. Для вероятностной оценки действий нарушителя целесообразно в соответствии с [2] определить шесть их основных типов: Н1, Н2, ... , Н6. При этом возможности нарушителя типа Нi+1 включают в себя возможности нарушителя типа Hi, где 1 ≤ i ≤ 5, а для отдельных типов нарушителей можно выделить отличительные признаки, приведенные в таблице. Возможности нарушителей Тип нарушителяИнформация об объекте атакиСредства атаки Чем располагаютКак использовать Н1 Доступные в свободной продаже аппаратными компонентами криптосредства и СФКМогут использовать штатные криптосредства только за пределами КЗ Н2 =Используют штатные средства в зависимости от орг. мер Н3Известны все сети связи, работающие на едином ключе= + дополнительные средства в зависимости от орг. мер.= Н4=== + проводят лаб. анализ криптосредств Н5= + имеют исходные тексты прикладного ПО== Н6=безграничный доступ= Знаком «=» в таблице обозначены условия информационной атаки, соответствующие предыдущему типу нарушителя, а знаком «+» – вновь появляющиеся условия. Далее осуществляется классификация нарушителей по признаку принадлежности и по возможности осуществлять атаки на ИСПДн, а также их категорирование с точки зрения вероятного воздействия. Проанализированный вид нарушителя, исходя из степени знания об объекте атаки, доступных ему средствах атаки, необходимо соотносится с типами нарушителей. Например, администратору ИС ПДн известны все сети связи, работающие на едином ключе, но он не обладает испытательной лабораторией и исходным кодом программы, следовательно, его можно отнести к классу Н3. При этом таких сотрудников, как администратор безопасности или системный администратор, необходимо подбирать из числа доверенных лиц, а следовательно, их можно исключить из числа наиболее вероятных нарушителей. Таким образом, присвоив каждому из выявленных вероятных нарушителей соответствующий тип и исключив лиц, которые не могут выступать в роли вероятных нарушителей, становится возможным определить необходимый уровень криптозащиты в ИС ПДн. Несомненным достоинством предложенной методики является оценочная шкала, позволяющая с заданным ограничением, приемлемым для процедуры моделирования, произвести вероятностную оценку действий нарушителя, дать наиболее адекватную оценку угрозы «человеческого фактора». Выявление актуальных угроз для информационной системы, основанное на методических рекомендациях ФСТЭК России, позволяет на первоначальном этапе существенно ограничить набор опасных факторов, воздействующих на информацию, а на следующем этапе оценить каждую из угроз безопасности информации с точки зрения их вероятности возникновения и степени опасности от последствия реализации. Например, при выявлении угроз несанкционированного доступа для информации, передаваемой по каналам связи в распределенных ИС ПДн, таковыми угрозами могут быть: - угроза «анализ сетевого трафика» с перехватом передаваемой из ИС ПДн и принимаемой из внешних сетей информации; - угрозы сканирования, направленные на выявление типа или типов используемых операционных систем, сетевых адресов рабочих станций ИС ПДн, топологии сети, открытых портов и служб, открытых соединений; - угрозы выявления паролей по сети; - угрозы навязывания ложного маршрута сети; - угрозы подмены доверенного объекта сети; - угрозы внедрения ложного объекта как в ИСПДн, так и во внешних сетях; - угрозы типа «отказ в обслуживании»; - угрозы удаленного запуска приложений; - угрозы внедрения по сети вредоносных программ. Данный список необходимо дополнить перечнем угроз, которые могут быть актуальны для конкретной ИС ПДн в реальных условиях эксплуатации. Например, если в ИСПДн используется технология виртуализации серверов или рабочих станций, то можно дополнительно выделить следующие угрозы в виде атак: - на гипервизор с виртуальной машины; - на диск виртуальной машины; - на средства администрирования; - на виртуальную машину с другой виртуальной машины. Формирование полного набора характерных угроз для конкретной ИС ПДн позволяет перейти к оценке актуальности каждой из них. В данном случае считается целесообразным придерживаться традиционной последовательности оценки, последовательно определяя следующие характеристики системы: уровень исходной защищенности ИС ПДн, вероятность реализации угрозы, коэффициент реализации угрозы, показатель опасность угрозы. В заключение необходимо сделать вывод об актуальности угрозы. Уровень исходной защищенности устанавливается на основании заранее разработанных критериев – характеристик информационной системы (режим обработки информации, распределенность ресурсов и т.п.), существенных с точки зрения защищенности ПДн, и оценивается общим коэффициентом. При этом определенный критериальный набор исходных данных значительно упрощает взгляд на реальную информационную систему, но может отрицательно повлиять на качество и адекватность оценки. При осуществлении вероятностной оценки каждой из угроз рекомендуется использование заранее разработанной оценочной методики: 1) малая вероятность – вид угрозы не актуален для ИСПДн ввиду отсутствия данного вида обработки ПДн, либо разработан полный комплект организационно-распорядительных документов и внедрены сертифицированные технические средства защиты информации, полностью исключающие данную угрозу; 2) низкая вероятность – существуют объективные посылки для реализации угрозы, но разработаны и внедрены организационные меры, причем средства защиты не прошли сертификацию, либо имеются незначительные недочеты в системе защиты; 3) средняя вероятность – существуют объективные предпосылки для реализации угрозы, защитные меры внедрены, но имеются значительные недоработки; 4) высокая вероятность – существуют объективные предпосылки для реализации угрозы, защитные меры не внедрены. Итоговый коэффициент реализуемости угрозы Y рассчитывается по формуле , где Y1 – уровень исходной защищенности ИС ПДн; Y2 – вероятность реализации конкретной угрозы. Для определения степени опасности угрозы также следует применять принцип разделения их по уровням, исходя из результатов и последствий информационной атаки, например: 1) низкая опасность – реализация угрозы приводит к незначительным негативным последствиям; 2) средняя опасность – реализация угрозы приводит к негативным последствиям; 3) высокая опасность – реализация угрозы приводит к значительным негативным последствиям. Результатом проведенных исследований считается полный набор актуальных угроз безопасности для ИС ПДн, составляющий основу частной модели нарушителя. В конечном итоге реализация методики оценки угроз и построение частной модели угроз безопасности ИС ПДн заключаются в последовательном выполнении следующих процедур: - вероятностная оценка действий нарушителя в среде ИС ПДн; - определения перечня характерных угроз ИС ПДн на основе базовой модели; - оценка исходной защищенности ИС ПДн с использованием определенных критериев оценки; - определение вероятностной оценки угрозы ИС ПДн; - определение степени опасности реализации угрозы; - вывод об актуальности (неактуальности) угрозы на основании технологии оценки риска. Расчет и оценки риска, как правило, осуществляются на основании универсальной методики, основанной на определении следующих параметров: A – стоимость ресурса – величина, характеризующая его ценность для решения основной задачи ИС; E – мера уязвимости ресурса по отношению к рассматриваемой угрозе; P – оценка вероятности реализации угрозы (как правило, за определенный период времени); S1 – оценка ожидаемого возможного ущерба от единичной реализации определенной угрозы, определяемая по формуле ; где Ssum – итоговые ожидаемые потери от конкретной угрозы за определенный период времени, т.е конечная величина оценки риска, определяемая по формуле . На заключительном этапе оценки угроз целесообразно использование алгоритмов объектного программного моделирования [4], позволяющих оптимизировать процедуры оценки, на основе разработки системы информационно-аналитической поддержки (рис. 2). Кроме того, для экспериментального подтверждения достоверности проведенной оценки целесообразно использование специально разработанных программных продуктов: «Ревизор Сети 2.0», «XSpider», «Terier», «ФИКС» и т.п. Таким образом, требования по защите информационных систем персональных данных во многом определяются качеством и адекватностью процедуры оценки угроз информационной безопасности. Оценка угроз информационной безопасности предусматривает как исследование исходного состояния защищенности информационной системы, так и расчет вероятностных показателей действий нарушителя и возможности самой угрозы. Степень опасности угрозы определяется оценкой результата ее реализации, что позволяет произвести расчет риска. Использование алгоритмов объектного программного моделирования на основе разработки системы информационно-аналитической поддержки оптимизирует процедуры оценки, позволяет осуществлять моделирование как самих угроз информационной безопасности, в частности, так и систем защиты информации в целом.

About the authors

Andrey Sergeevich Shaburov

Email: shans@at.pstu.ru

Svetlana Alekseevna Yushkova

Email: s.yushkova@mail.ru

Andrey Viktorovich Boderko

Email: info@biont.ru

References

  1. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. № 152-фз «О персональных данных» // Российская газета. – 29 июля 2006. – № 4131.
  2. Методические рекомендации по обеспечению с помощью криптосредств безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных с использованием средств автоматизации (утв. ФСБ РФ 21.02.2008 № 149/54-144) [Электронный ресурс]. – URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=LAW;n=126992 (дата обращения: 15.07.2013).
  3. Методика определения актуальных угроз безопасности персональных данных при их обработке в информационных системах персональных данных (утв. замдиректора ФСТЭК России 14 февраля 2008 г. [Электронный ресурс]. – URL: http://fstec.ru/normativnye-i-metodicheskie-dokumenty-tzi/114-deyatelnost/tekushchaya/tekhnicheskaya-zashchita-informatsii/normativnye-i-metodicheskie-dokumenty/spetsialnye-normativnye-dokumenty/380-metodika-opredeleniya-aktualnykh-ugroz-bezopasnosti-personalnykh-dannykh-pri-ikh-obrabotke-v-informatsionnykh-sistemakh-personalnykh-dannykh-fstek-rossii-2008-god (дата обращения: 15.07.2013).
  4. Бузинов А.С., Жигулин Г.П., Шабаев Р.И. Моделирование и прогнозирование информационных угроз как составная часть Концепции информационной безопасности РФ // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. – 2010. – № 4(66) [Электронный ресурс]. – URL: http://faculty.ifmo.ru/ikvo/MPES/downloads/ modinfygr.doc (дата обращения: 15.07.2013).

Statistics

Views

Abstract - 24

PDF (Russian) - 7

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Copyright (c) 2013 Shaburov A.S., Yushkova S.A., Boderko A.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies