Ну и дабы завершить триптих про ATT&CK, давайте поговорим про то, как автоматизировать задачу использования ATT&CK и CAR в своем собственном окружении. Ведь задача это будет нужно реализовывать регулярно и хотелось бы иметь некий инструмент, позволяющий вам "по-быстрому" ответить на ряд наводящих вопросов и получить в ответ готовый отчет, который укажет все ваши слабые места (например, незакрытые техники и тактики хакеров согласно ATT&CK) и еще неплохо бы, чтобы он порекомендовал вам и способы решения проблемы, то есть как и чем прикрыть имеющиеся у вас проблемы. И такой инструмент есть; более того, это open source, разработанный корпорацией MITRE и Агентством национальной безопасности (АНБ). Если вам претит использовать любой инструментарий, сделанный АНБ (даже open source), то можете сразу закрыть эту страницу и не читать дальше.
Проект называется Unfetter и состоит он из двух компонентов - Discover и Analytic. Первый, как видно из названия, позволяет оценить ваш текущий уровень защиты. Путем опроса через Web-формы, система "изучает" используемые вами меры и технологии защиты, сопоставляя их затем с базой знаний ATT&CK.
По каждому пункту вы можете получить более детальную информацию:
Дальше вы можете изучить методы атак и занесенные в систему хакерские группировки. По сути это немного переделанный CARET, описанный в предыдущей заметке, но установленный на локальной машине и сохраняющий ваши ответы, чтобы с ними можно было "играться" исходя из ваших нужд. Например, вы можете посмотреть тактики и техники хакеров:
сравнить их и попробовать "натянуть" на ваше сетевое окружение:
и разобраться, какие из защитных мер помогают нейтрализовывать какие тактики и техники злоумышленников.
В принципе, для большинства задач достаточно только компонента Unfetter Discover. Он проанализирует вашу системы защиты и даст ответы о ее болевых точках. Второй компонент - Unfetter Analytic. Данный пока еще прототип предназначен для разработчиков, которые хотят ознакомиться с подходом MITRE в части моделирования угроз и атак и разработать и оценить эффективность своих защитных методов. Архитектура Unfetter Analytic, построенная на известных компонентах (Spark, Elastic, Kibana, NXLog и др.), позволяет генерить события безопасности из целевой системы на базе Windows (попытка входа в системе, запуск процесса, сетевое соединение и т.п.), которые затем уходят на сервер Analytic, который генерит уже события, связанные с обнаружением (или необнаружением) ваших "атак". Обнаружение осуществляется как раз вашими детекторами, которые вы пишете сами на Python. Analytic позволяет вам визуализировать то, что происходит и в контексте атаки, и в контексте ее обнаружения и проанализировать эффективность вашего метода обнаружения (а точнее прототипа метода обнаружения), который затем может быть уже реализован в более серьезном, боевом варианте. Ваши "детекторы" могут повторять то, что уже находится в реестре CAR, описанном вчера, а могут быть уникальными решениями. Задача Unfetter Analytic проанализировать эффективность вашего "детектора" с привязкой к CAR и ATT&CK.
Проект Unfetter развивается и у авторов достаточно амбициозные планы по его развитию:
Проект называется Unfetter и состоит он из двух компонентов - Discover и Analytic. Первый, как видно из названия, позволяет оценить ваш текущий уровень защиты. Путем опроса через Web-формы, система "изучает" используемые вами меры и технологии защиты, сопоставляя их затем с базой знаний ATT&CK.
Вот так выглядит опрос чуть более детально. Обратите внимание, что оценка ваших защитных мер идет на базе классического списка SANS Top20 Critical Security Controls (точнее уже не SANS, а CIS), который давно уже стал стандартом де-факто в части рекомендуемых защитных мер, позволяющих бороться с самыми распространенными атаками (первоначальный Топ20 создавался специалистами АНБ и МинЭнерго США).
Обратите внимание, оценка каждой защитной меры (увы, ни новый ГОСТ ЦБ, ни приказы ФСТЭК не поддерживаются) осуществляется по ряду понятных параметров (мера есть в политике ИБ, мера реализована, мера автоматизирована и т.д.). По итогам система сопоставляет ваши ответы про ваши защитные меры с базой знаний ATT&CK и показывает вам ваш текущий уровень риска.
В принципе, для большинства задач достаточно только компонента Unfetter Discover. Он проанализирует вашу системы защиты и даст ответы о ее болевых точках. Второй компонент - Unfetter Analytic. Данный пока еще прототип предназначен для разработчиков, которые хотят ознакомиться с подходом MITRE в части моделирования угроз и атак и разработать и оценить эффективность своих защитных методов. Архитектура Unfetter Analytic, построенная на известных компонентах (Spark, Elastic, Kibana, NXLog и др.), позволяет генерить события безопасности из целевой системы на базе Windows (попытка входа в системе, запуск процесса, сетевое соединение и т.п.), которые затем уходят на сервер Analytic, который генерит уже события, связанные с обнаружением (или необнаружением) ваших "атак". Обнаружение осуществляется как раз вашими детекторами, которые вы пишете сами на Python. Analytic позволяет вам визуализировать то, что происходит и в контексте атаки, и в контексте ее обнаружения и проанализировать эффективность вашего метода обнаружения (а точнее прототипа метода обнаружения), который затем может быть уже реализован в более серьезном, боевом варианте. Ваши "детекторы" могут повторять то, что уже находится в реестре CAR, описанном вчера, а могут быть уникальными решениями. Задача Unfetter Analytic проанализировать эффективность вашего "детектора" с привязкой к CAR и ATT&CK.
Проект Unfetter развивается и у авторов достаточно амбициозные планы по его развитию:
- автоматическая выгрузка и анализ данных из различных отчетов Threat Intelligence с последующей их загрузкой в базу знаний Unfetter
- использование псевдокода для методов обнаружения для их последующего распространения в сообществе
- загрузка и оценка данных об угрозах в формате TAXII 2.0 от доверенных краудсорсинговых партнеров
- Purple Team Operation Planner для эффективности работы Red и Blue Team.
