ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ИНЦИДЕНТАМ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ СЕТЕВОГО ТРАФИКА

АННОТАЦИЯ

В условиях стремительного роста объемов сетевого трафика и нарастающей сложности киберугроз чрезвычайно важно обеспечить надежные механизмы выявления и реагирования на инциденты информационной безопасности. В данной статье рассматриваются ключевые аспекты информационно-аналитической поддержки принятия решений по инцидентам, возникающим при мониторинге и обработке сетевого трафика. Предлагаются подходы к сбору и анализу данных, построению систем обнаружения и классификации атак, а также обсуждаются вопросы организации процесса реагирования на выявленные угрозы.

Ключевые слова: информационная безопасность; кибератака; сетевой трафик; инцидент.

Современные кибератаки становятся все более сложными и изощренными, а объем сетевых данных растет в геометрической прогрессии. Это создает дополнительные риски для организаций, чья деятельность тесно связана с использованием информационно-телекоммуникационных систем. Выявление и предотвращение инцидентов информационной безопасности (ИБ) в сетевом трафике - одна из самых актуальных задач для специалистов в области кибербезопасности. Для ее решения необходимо применение комплексного подхода, предполагающего как технические, так и организационные меры.

Одним из ключевых направлений повышения эффективности системы киберзащиты является внедрение и развитие методов информационно-аналитической поддержки. Целью таких методов выступает обеспечение своевременного сбора данных, выявление аномалий в сетевом трафике, корректная интерпретация событий и предоставление специалистам наиболее полной и точной информации для принятия решений.

В данной статье рассматриваются основные подходы к построению системы аналитической поддержки при управлении инцидентами информационной безопасности. Представлен обзор типовых архитектурных решений, методов анализа и приемов организации процессов реагирования.

При анализе сетевого трафика и управлении инцидентами необходимо учитывать целый ряд факторов, определяющих сложность и приоритет задач по реагированию [6].

1. Объем и разнообразие данных.

Обилие различных протоколов, сервисов и приложений приводит к высокому уровню шумовых данных, затрудняющих выявление реальных угроз. Кроме того, атака может задействовать несколько векторов одновременно, требуя комплексного анализа трафика на разных уровнях (L2–L7 модели OSI).

2. Сложность киберугроз.

Атакующие часто используют сложные техники, такие как эксплойты нулевого дня, сетевые черви, целевые фишинговые кампании, многоступенчатые схемы компрометации. Это усложняет как процесс обнаружения, так и принятие решений о наиболее корректном способе нейтрализации угроз.

3. Критичность реагирования в реальном времени.

Вопросы скорости детектирования и оперативного реагирования становятся определяющими в кибербезопасности. Запоздалая реакция может привести к серьезным финансовым потерям, утечкам конфиденциальной информации и репутационным рискам.

4. Человеческий фактор и автоматизация.

Избыточная информация и большое количество сигналов тревог часто ведут к тому, что специалисты не успевают должным образом анализировать инциденты. Автоматизация первичной обработки и интеллектуальный отбор наиболее опасных событий помогают разгрузить специалистов и повысить качество анализа.

Для эффективной информационно-аналитической поддержки принятия решений по инцидентам ИБ требуется комплексная архитектура, включающая следующие компоненты:

1. Средства сбора данных (Data Collection).

- Сенсоры и агенты сети: анализаторы трафика (Network IDS/IPS, NetFlow/IPFIX-агенты), журналы сетевых устройств (Firewall, Router Logs), системные логи серверов и рабочих станций.

- Внешние источники Threat Intelligence: базы данных уязвимостей, черные списки IP-адресов и доменов, индикаторы компрометации (IoC), информация от сообществ безопасности (CERT, ISAC и т. д.).

2. Платформа хранения и предварительной обработки (Data Lake / SIEM).

- Унификация форматов: конвертация данных в единый формат (например, JSON) и централизованное хранение больших объемов информации.

- Фильтрация и нормализация: отсечение дубликатов, нормализация временных меток, приведение полей к стандартным типам для последующего анализа.

3. Система аналитики (Analytics Layer).

- Корреляционный модуль (Correlation Engine): выявление связей между событиями, пришедшими из разных источников, создание инцидентов на основе правил или статистических аномалий.

- Модули машинного обучения: классификация трафика, алгоритмы обнаружения аномалий (AD — Anomaly Detection), кластеризация поведения пользователей и устройств, прогнозирование угроз.

- Разведывательный аналитический модуль: интеграция сведений о киберугрозах из внешних источников и их сопоставление с локальными данными.

4. Интерфейс представления результатов (Dashboards & Reports).

- Визуализация: дашборды для наблюдения за ключевыми показателями и показателями безопасности (KPI, KRI).

- Система уведомлений и оповещений: гибкая настройка триггеров, автоматическая эскалация инцидентов.

- Средства углубленного анализа: возможность исследовать сетевые сессии, временные ряды, индикаторы компрометации.

5. Подсистема автоматического и ручного реагирования (Orchestration & Response).

- SOAR-платформы (Security Orchestration, Automation and Response): сценарии автоматических действий в случае выявления инцидента (блокировка IP-адреса, выгрузка подозрительного файла на песочницу для анализа, уведомление определенной группы специалистов и т. д.).

- Инструменты для совместной работы специалистов: журнал событий, платформы для трекинга задач, средства коллективной коммуникации в рамках расследования.

При поддержке принятия решений по инцидентам ИБ ключевую роль играет корректный анализ данных. Рассмотрим некоторые распространенные методы и их особенности.

Сигнатурный анализ. Сигнатурные методы основываются на сравнении сетевых пакетов или сессий с заранее определенными паттернами атак (сигнатурами). Это простой и эффективный способ выявления известных угроз (например, сетевых червей, эксплойтов, использования уязвимостей), который широко используется в системах IDS/IPS.

Преимущества: точность при обнаружении уже известных атак, низкое количество ложных срабатываний (при корректно настроенной базе сигнатур).

Недостатки: неспособность выявлять новые или видоизмененные угрозы, сложность поддержки актуальной базы сигнатур, невысокая гибкость в условиях быстро меняющейся обстановки.

Анализ аномалий. Аномалистические методы строятся на выявлении отклонений от «нормального» профиля трафика. Такие решения нередко используют статистические модели либо алгоритмы машинного обучения, обучающиеся на исторических данных, чтобы понимать характерное поведение сети.

Преимущества: способность обнаруживать ранее неизвестные типы атак, гибкость и адаптивность к новым угрозам.

Недостатки: при неверной настройке или малом объеме корректных данных возрастает число ложных срабатываний, а обучение может быть сложным и требовать тонкой калибровки.

Гибридные методы. Сочетают в себе сильные стороны сигнатурного и аномалистического подходов. Основная идея - использовать сигнатурный анализ для блокирования известных угроз и параллельно мониторить аномалии в поведении сети. В современном мире гибридные методы нередко дополняются модулями поведенческого анализа (behavior-based) и системами корреляции событий, что позволяет выстраивать более целостную картину происходящего в сети.

Для эффективного реагирования на инциденты, связанных с сетевым трафиком, важно организовать комплексный процесс, включающий следующие этапы [5]:

1. Выявление и классификация инцидента.

- Определение источника проблемы и типа угрозы (DDoS, сетевое сканирование, проникновение, утечка данных и т. д.).

- Приоритизация инцидентов по уровню критичности (например, на основе потенциального ущерба или вероятности развития атаки).

2. Формирование рабочей группы и распределение ролей.

- Включение в расследование необходимых специалистов: сетевых администраторов, аналитиков безопасности, юристов (при необходимости).

- Назначение ответственных за принятие решений, эскалацию, взаимодействие с внешними организациями (например, с CERT).

3. Сбор дополнительной информации и анализ причин.

- Изучение журналов трафика и системных логов, корреляция с внешними данными о текущих угрозах.

- Использование инструментов глубокой инспекции пакетов (DPI), систем поведенческого анализа, песочниц для исследования вредоносных файлов.

4. Принятие решения о мерах реагирования.

- Выбор стратегии: блокировка трафика, обновление политик на уровне межсетевого экрана, изоляция скомпрометированных узлов, запуск процессов ретроспективного анализа.

- Оценка рисков связанных действий (например, возможное прерывание бизнес-процессов).

5.      Реализация плана по устранению последствий.

- Исправление уязвимостей, установка патчей, смена компрометированных ключей, обучение персонала.

- Восстановление систем после взлома (при необходимости).

6. Дальнейший мониторинг и улучшение системы.

- Верификация эффективности предпринятых мер, обновление политик и правил.

- Корректировка алгоритмов анализа, дообучение моделей машинного обучения на новых типах угроз.

В контексте принятия решений о реагировании на инциденты ИБ особое значение имеют следующие классы решений:

1. SIEM (Security Information and Event Management).

- Централизованный сбор и корреляция событий безопасности из различных источников.

- Выявление сложных атак, которые невозможно обнаружить, анализируя отдельные логи в изоляции.

- Подготовка отчетов и дашбордов, помогающих специалистам в принятии решений.

2. SOAR (Security Orchestration, Automation and Response).

- Автоматизация рутинных задач: сбор артефактов, запуск скриптов, обновление правил в системе безопасности.

- Оркестрация процесса реагирования: координация действий между разными командами и инструментами (IDS/IPS, межсетевые экраны, базы данных уязвимостей и т. д.).

- Встроенные механизмы принятия решений: настраиваемые сценарии (playbooks) для различных типов инцидентов.

Комплексное использование SIEM и SOAR позволяет не только вовремя обнаруживать угрозы, но и реагировать на них в сжатые сроки, снижая вероятность успешной реализации атакующего сценария.

Важным аспектом построения аналитических систем является совместимость с уже существующими решениями и использование общепринятых стандартов. На практике встречаются следующие ключевые задачи:

1. Интеграция с разнородными источниками данных.

Необходимо учитывать, что сетевое оборудование разных производителей использует различные форматы логирования и протоколы управления (Syslog, SNMP, NetFlow/IPFIX и пр.).

Стандарты типа STIX/TAXII для обмена индикаторами компрометации повышают совместимость с системами Threat Intelligence.

2. Соблюдение отраслевых норм и регуляций.

Для организаций, работающих с персональными данными (GDPR, General Data Protection Regulation - общий регламент по защите данных, Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 № 152-ФЗ), либо в финансовом секторе (PCI DSS, Payment Card Industry Data Security Standard - стандарт безопасности данных индустрии платежных карт), требуется особое внимание к механизмам защиты, шифрования и контролю доступа к журналам.

Применение сертифицированных средств защиты в обязательном порядке (в России, например, СФБ, ФСТЭК, ФСБ).

3. Возможности масштабирования и производительности.

Системы должны эффективно работать при больших объемах данных, обрабатывать и анализировать трафик в режиме близком к реальному времени.

Использование облачных технологий, контейнеризации и микросервисов позволяет гибко адаптировать архитектуру под нужды организации.

Современные тенденции в области аналитической поддержки принятия решений по инцидентам ИБ связаны с расширением возможностей искусственного интеллекта и автоматизации:

1. Продвинутые алгоритмы машинного обучения и глубоких нейронных сетей.

Улучшение детектирования сложных паттернов атак, снижение числа ложных срабатываний.

Использование механизмов самообучения и адаптации к изменяющимся условиям сети.

2. Применение методологий Threat Hunting.

Проактивный поиск продвинутых угроз в сетевом трафике и системах, основанный на гипотезах и анализе поведения.

Использование комбинированных подходов (просмотр логов, анализ памяти, кросс-корреляция) для выявления малоочевидных атак.

3. Интеграция с IoT- и облачной инфраструктурой.

Расширение периметра безопасности, контроль большего числа устройств.

Внедрение автоматизированных политик защиты для гибридных и многооблачных окружений.

4. Развитие концепции XDR (Extended Detection and Response).

Объединение данных от различных контроллеров (сетевых, конечных точек, облака) в единой платформе, что позволяет комплексно отслеживать всю цепочку атаки и быстрее принимать решения.

Информационно-аналитическая поддержка принятия решений по инцидентам безопасности сетевого трафика - это ключевой элемент современной системы киберзащиты. В условиях постоянно растущего объема данных и усложняющихся киберугроз организация эффективного сбора, анализа и визуализации информации становится критически важной для быстрой и точной реакции на инциденты.

Ключевые направления совершенствования таких систем включают в себя развитие методов машинного обучения, применение гибридных подходов к анализу (сочетание сигнатурных и поведенческих моделей), внедрение платформ SIEM и SOAR для автоматизации и оркестрации, а также соблюдение отраслевых стандартов и регулятивных требований.

Таким образом, комплексный подход к формированию аналитической платформы, способной обрабатывать большие объемы сетевого трафика и выявлять сложные виды атак, является критически важным для обеспечения надежной защиты информационных активов организаций. Тесная интеграция всех компонентов, от сенсоров трафика до механизмов автоматизации. позволит оперативно реагировать на инциденты, повышая устойчивость систем и снижая риски.

Список литературы:

1. ISO/IEC 27001:2022. Information Security, Cybersecurity and Privacy Protection – Information Security Management Systems.
2. Stallings W. Foundations of Modern Networking: SDN, NFV, QoE, IoT, and Cloud. Addison-Wesley, 2016.
3. Scarfone K., Mell P. Guide to Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS). NIST Special Publication 800-94, 2007.
4. Françoise Cuppens-Boulahia, Nora Cuppens, Joaquin Garcia-Alfaro (Eds.). Foundations and Practice of Security: 8th International Symposium, FPS 2015. Revised Selected Papers.
5. Как реагировать на компьютерные инциденты: от плана до действий [Электронный ресурс]: официальный сайт организации «KursHub Журнал». URL: https://kurshub.ru/journal/blog/kak-reagirovat-na-kompyuternye-inczidenty-ot-plana-do-dejstvij/ (дата обращения 25.04.2025)
6. Комплексный анализ трафика сети (NTA): средства обнаружения угроз и аномалий [Электронный ресурс]: официальный сайт организации «securitylab.ru by Positive Technologies». URL: https://www.securitylab.ru/analytics/559526.php (дата обращения 21.04.2025).