CC BY
10
7. Мультимедийный информационный ресурс Живая карта [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.2r.ru (дата обращения: 27.07.2015).
8. Официальны сайт ОдессаЗбО [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.odessa360.net (дата обращения: 28.07.2015).
9. Официальный сайт Microsoft [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/bb404300.aspx (дата обращения: 27.07.2015).
10. Ципилева, Т. А. Геоинформационные системы [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://aoi.tusur.ru/upload/methodical_materials/GIS_GMU file_461_4428.pdf
(дата обращения: 20.07.2015).
Микова С.Ю. студент 4 курса Оладько В. С., к.тн.
доцент
Волгоградский государственный университет
Россия, г. Волгоград СЕТЕВЫЕ АНОМАЛИИ И ПРИЧИНЫ ИХ ВОЗНИКНОВЕНИЯ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
Рассмотрена проблема обеспечения безопасности информации в экономических информационных системах. Выделены виды информации обрабатываемой в экономических системах. Проанализирована статистика угроз нарушения безопасности информации в данных системах и основные последствия этих нарушений для организации в целом. Определена связь между сетевыми атаками и аномалиями. Рассмотрены основные механизмы выявления сетевых аномалий в системе.
Ключевые слова: сеть, вторжение, угроза, информационная безопасность, система обнаружения аномалий.
1. Причины нарушения информационной безопасности в экономических информационных системах
Автоматизированная экономическая информационная система (ЭИС) -это взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, и используемых для приёма, обработки и выдачи информации в интересах достижения поставленной цели [1]. В качестве основных видов ЭИС можно выделить следующие:
1. банковские информационные системы;
2. информационные системы фондового рынка;
3. страховые информационные системы;
4. налоговые информационные системы;
5.информационные системы промышленных предприятий и организац
ий;
6. статистические информационные системы.
В данных системах, как правило, обрабатывается информация ограниченного доступа, например, банковская тайна, персональные данные, коммерческая тайна, конфиденциальная информация и т.п., которая в соответствии с требованиями регуляторов нуждается в защите от угроз различного характера.
Перечисленные выше ЭИС можно объединить в три блока факторов, где угрозы нарушения информационной безопасности наиболее очевидны [2]:
1. Организационно-технологический фактор. Широкое применение информационных технологий и открытость конкурентоспособности экономики приводит к актуальности «информационных войн», которая может перерасти в экономическую.
2. Валютно-финансовый. С помощью информационных технологий развиваются и широкомасштабные международные финансовые операции, в основном между банками.
3. Социокультурный. Заключается в исчезновении основы для создания эффективных комбинаций решения конкурентных задач в мировой экономике, основанных на социокультурной базе.
В исследовании Института компьютерной безопасности США «2006 CSI/FBI Computer Crime and Security Survey»[2], выделены четыре самые опасные угрозы информационной безопасности для ЭИС: утечка информации, кражи мобильной техники, неавторизованный доступ и вирусные атаки. Это подтверждается данными аналитики российской компании Positive Technologies [3] (см. рисунок. 1) в 2014 - 2015 году.
Dos/DDoS-атаки
Атаки на внешние веб-приложения Нарушения правил эксплуатации Вирусы, следы атак Злоупотребления персонала
Атаки на внутренние системы Утрата мобильны* устройств Другое
Рисунок 1 - Статистика угроз нарушения информационной безопасности в информационных системах в 2014 году по данным Positive Technologies
Анализ данной аналитики позволяет сделать вывод, что помимо выделенной группы актуальных угроз, большое число нарушений информационной безопасности приходится на сетевые атаки (44%).
Как показывает практика, наиболее частыми последствиями реализации угроз являются нарушения IT-инфраструктуры (31%), финансовые потери (15%) и репутационные издержки (12%). При этом критических нарушений безопасности больше всего было зафиксировано в банковском секторе. Например, в настоящее время заметен рост преступлений, связанных с развитием электронной коммерции [2]. Существуют преступные компьютерные группировки, в сферу деятельности которых входит заражение вирусными программами компьютерных сетей, хищение информации и персональных данных из банков, интернет-магазинов, страховых компаний и прочих. Для преступления, направленных на крупные организации, преступные группировки используют методы масштабных компьютерных атак на сервисы организации, доступные из сети. Таким образом, проводится либо хищение информации, либо приведение к неработоспособности служб организации, что приводит к большим убыткам.
Практическая любая сетевая атака или вторжение приводят к возникновению аномалии, которые необходимо отслеживать и анализировать.
2. Методы и средства обнаружения сетевых аномалий и атак в экономических информационных системах
Уже больше 10 лет в индустрии средств защиты информации развиваются новые и более совершенные подходы выявления атак с помощью анализа поведения и аномалий сетевого трафика.
Анализ аномалий выявляет существенные отклонения трафика сетевых устройств от «нормального» профиля трафика для данного устройства или группы устройств. Эти алгоритмы предполагают наличие обучения и статистического анализа для построения и обновления «нормального» профиля трафика. Примерами сетевых аномалий являются внезапное увеличение интернет-трафика рабочей станции или изменение структуры трафика (например, увеличение шифрованного SSL-трафика) в сравнении с обычными ежедневными показателями для данной рабочей станции. Для выявления плохого поведения и аномалий в большинстве случаев достаточно анализировать основные параметры трафика (телеметрию) и нет нужды пристально изучать содержимое каждого пакета (см. рисунок 2).
Рисунок 2 - Распознавание аномального трафика на примере использования сетевой телеметрии решением Cisco Cyber Threat Defense [4].
Основным из преимуществ систем анализа аномалий является их пассивное применение. Компоненты систем, отвечающие за сбор сетевого трафика, подключаются к зеркалирующим портам сетевых коммутаторов либо непосредственно к сети через TAP-устройства, что позволяет не создавать сетевые нагрузки и не порождает задержек в работе сервисов. Системы поиска аномалий анализируют сетевой трафик, выделяя из него информацию о сетевых потоках (Flow). Анализ Flow-статистики эффективен для обнаружения угроз, поскольку дает возможность обнаруживать, в том числе, атаки на пока еще неизвестные (zero day) уязвимости.
Также есть ряд других преимуществ. Одно из них - отсутствие частых изменений профиля нормального поведения сетевого трафика, что позволяет системе не нагружать вычислительные мощности сверх нормы и позволяет ей быть статичной долгое время. Помимо этого, работа систем анализа аномалий позволяет оценить реальный уровень безопасности и выявить проблемы в системе обеспечения экономической информационной системы
[5].
Такие системы имеют следующие возможности:
• обнаружение подключения сетевых устройств и построение карты сети;
• создание профиля нормального сетевого взаимодействия;
• мониторинг сетевой активности в режиме 24/7 для обнаружения аномального поведения (аномальные соединения, устройства, время и объёмы трафика и другие показатели);
• обнаружение внешних и внутренних (связанных с преднамеренными или ошибочными действиями персонала) угроз;
• оперативное оповещение ответственных служб о проблемах и передача информации о них в смежные системы безопасности;
• ведение истории изменений сетевого поведения и помощь при расследовании инцидентов;
• формирование отчетов с разными уровнями детализации.
В настоящее время на рынке средств выявления аномальной активности в сети большое распространение получили как зарубежные, так и российские средства защиты. К наиболее распространенным из зарубежных средств относят: Dragos Security CyberLens, NexDefense S ophia, C4 Security Fides, SCADAfense. Среди российских продуктов наибольшее распространение получили следующие системы обнаружения аномалий: Kaspersky Trusted Monitoring System и InfoWatch Automated System Protector.
В основном эти системы позволяют детектировать следующие виды аномальной активности:
• нелегитимные команды и сетевой трафик, выводящие из строя системы управления;
• присутствие в экономической информационной системе вредоносного ПО;
• действия злоумышленников в системе без использования вредоносного ПО;
• управляющие команды, приводящие к нарушениям работоспособности и эффективности системы.
Таким образом, можно сделать вывод, что интеграция систем обнаружения аномалий сети в систему защиты информации ЭИС позволит не только своевременно выявить и проанализировать признаки возможной атаки на сеть, но и предотвратить вторжение в ЭИС, а следовательно, снизить потенциальный ущерб в целом.
Использованные источники:
1. Информационные системы в экономике. URL: http://damirock.com/exam/informational-systems (дата обращения 03.08.2015)
2. Кохтюлина И.Н. Информационная составляющая внешнеэкономической безопасности Российской Федерации, 2008. С.: 44
3. Positive Research 2015. Сборник исследований по практической безопасности// Positive Technologies. - 2015. [электронный ресурс]. URL: http ://ptsecurity.ru/downloadZPT_Positive_Research_2015_RU_web.pdf (дата обращения 05.08.2015)
4. Блог компании Cisco// Хабрахабр. URL: http://habrahabr.ru/company/cisco/blog/229073/ (дата обращения 04.08.2015)
5. Шипулин А. Мониторинг аномалий сетевой активности в промышленных система// Безопасность деловой информации. - 2015. - С.: 32.
Москвичёва И. С. соискатель Ковшов Е.Е., д.тн.
профессор
ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН» Россия, г. Москва ПРЕДПОСЫЛКИ РАЗРАБОТКИ ЭЛЕКТРОННЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ КАРТ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРОЛЯ В
ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Аннотация: определена актуальность применения неразрушающего контроля и его методов в различных отраслях промышленности, а также -объективная необходимость автоматизации технологической подготовки контроля в части электронного документооборота технологических карт, самого процесса контроля и формирования его результатов. Отражена информация о пилотном проекте прикладного программного обеспечения для генерации технологических карт визуального и измерительного контроля.
Ключевые слова: автоматизация технологической подготовки контроля, электронный документооборот, неразрушающий контроль (НК), программное обеспечение (ПО), технологическая подготовка производства, технологическая карта (ТК), визуальный и измерительный контроль (ВИК), дефект.
Показатели качества являются неотъемлемой характеристикой уровня индустриального развития страны, равно как и объемы производства, а также - ассортимент выпускаемой продукции.
Контролю подлежат элементы конструкций космических кораблей, термоядерных установок, самолетов, объектов строительства, металлорежущих станков, судов, газо- и нефтехранилищ, а также - изделия массового производства автомобильной, химической, пищевой и других отраслей промышленности.
Некачественное выполнение контроля или его отсутствие часто приводит не только к нарушению условий эксплуатации объектов, но и к преждевременному износу и прекращению функционирования изделия. Истории известны самые трагические результаты: взрывы, пожары, необратимый ущерб окружающей среды, гибель людей.
В 50-60-е годы XX века Россия выходила на лидирующие позиции по производственным мощностям и объемам в тяжелой промышленности, в том числе и машиностроительной, предприятия были оснащены новым оборудованием. Соответственно, в 90-е годы прошлого столетия возник вопрос о дальнейшей эксплуатации еще работоспособного технологического оборудования, но официально отслужившего нормативный
