· Имеющие подключение к информационной системе (ИС) организации, но не имеющие подключения к глобальным открытым сетям информационного обмена (ГОСИБ).
· Имеющие подключение к ГОСИБ, но не имеющие подключения к ИС организации.
· Имеющие подключение как к ГОСИБ, так и к ИС организации.
· Не имеющие подключения к ИС организации и к ГОСИБ.
· Удаленные рабочие места в ГОСИБ.
На ее базе разрабатывается математическая модель в виде ориентированного, взвешенного, раскрашенного мультиграфа.
На основе существующей вычислительной системе предприятия, с учетом требований к решаемым предприятием задач, возможно построить необходимую модель вычислительной системы в защищенном исполнении, на базе которой вычисляются нормированные значения критериев защищенности предприятия. На практике, задача определения нормируемых значений предлагаемых критериев оценки защищенности, решается специалистом по защите информации, и для ее решения на определенном предприятии, предлагается вспомогательная математическая модель, с помощью которой производится преобразование существующей вычислительной системы к модели системы в защищенном исполнении.
Критерии оценки защищенности АРМ недостаточны для обеспечения контроля защищенности вычислительной системы. Обнаружение и устранение уязвимостей, в общем случае, является процессом случайным, который имеет большие отклонения с течением времени от своего математического ожидания. Тем самым, для рассмотрения оценки защищенности ВС, производится переход в область случайных процессов, и предлагается математическая модель уязвимостей вычислительной системы на основе теории случайных процессов совместно с интегральным критерием численной оценки защищенности от программноаппаратных уязвимостей по корреляционному признаку.
В четвертой главе представлен состав экспериментального стенда и произведен анализ вычислительной подсистемы лабораторий факультета компьютерных технологий Федерального Государственного Бюджетного Образовательного Учреждения «КомсомольскийнаАмуре Государственный Технический Университет» на наличие программноаппаратных уязвимостей, получены численные значения количественных критериев оценки защищенности (в том числе нормированные), и даны рекомендации по их устранению.
В заключении приведены основные результаты, полученные в диссертационной работе.
В приложении приводятся доказательства некоторых вторичных утверждений.
1 Анализ классификаций и математических методов описания уязвимостей
1.1 Постановка задачи
В области информационной безопасности под уязвимостью понимается недостаток в вычислительной системе, используя который возможно нарушить ее целостность и вызвать некорректную работу.
Попытка реализации уязвимости называется атакой.
Цель данной главы проведение обзора способов классификаций и математических моделей систем защиты информации от утечки информации.
Для достижения поставленной цели, необходимо провести обзор:
· и анализ классификаций уязвимостей автоматизированных систем;
· базы данных уязвимостей NVD (National Vulnerability Database) и ее компонент;
· множества протоколов SCAP (Security Content Automation Protocol) как средства управления уязвимостями базы данных NVD, и языка Open Vulnerability Assessment Language как справочной реализации подмножества SCAP;
· математических моделей систем защиты информации.
1.2 Классификации уязвимостей автоматизированных систем
С целью изучения и анализа уязвимостей, а также способов их реализации в автоматизированных системах, исследователи предлагают различные виды классификации уязвимостей и их реализаций. Формально, задача классификации состоит в создании системы категорирования, а именно, в выделении категорий и создании классификационной схемы, как способа отнесения элемента классификации к категории.
При использовании заданной терминологии, неизбежно возникают разночтения между понятиями классификация и классификационная схема. Для устранения данного недостатка, в дальнейшем, используется термин «таксономия». Данный термин имеет греческое происхождение: от слов taxis порядок и nomos закон.
Таксономия это «классификационная схема, которая разделяет совокупность знаний и определяет взаимосвязь частей». Ярким примером таксономий является таксономия растений и животных Карла Линнея.
В области защиты информации выделяют три группы таксономий:
Таксономии атак,,,,,.
Таксономии уязвимостей,,.
Таксономии инцидентов.
К проблеме классификации атак имеется несколько подходов. Классически атаки разделяют на категории в зависимости от производимого эффекта, :
нарушение конфиденциальности информации;
нарушение целостности информации;
отказ в обслуживании (нарушение доступности информации).
Главным недостатком подобной классификации является слабая информативность (а, следовательно, и применимость), так как по информации о классе атаки практически невозможно получить информацию об ее особенностях. Однако, эффект атаки является важным ее свойством и данный параметр в том или ином виде применяется в ряде таксономий (,,).
Другим подходом к классификации является классификация уязвимостей аппаратного и программного обеспечения информационновычислительных и телекоммуникационных систем. Одним из первых исследований в этом направлении является работа Атанасио, Маркштейна и Филлипса. Частично деление по типу уязвимости было использовано Ховардом и Лонгстаффом. Далее этот подход получил продолжение, которое в результате предлагает исследователям достаточно подробную классификация уязвимостей. Однако данный подход является слишком узким и зачастую не отражает в должной мере специфику атаки, поэтому применяется, в основном, лишь для специальных классов задач (при тестировании программного обеспечения и др.).
Другим возможным вариантом классификации является деление на основе начального доступа, которым обладает атакующий. Примером подобного подхода является матрица Андерсона. В своей работе Джеймс Андерсон (James P. Anderson) предложил основу классификации как наличие или отсутствие возможности доступа, атакующего к вычислительной системе (ВС) или к ее компонентам. Таким образом, категория, к которой принадлежит атака, зависит от начальных привилегий атакующего. Таксономия Андерсона предлагает матрицу 2 на 2.
Из приведенной таблицы (таблица 1) можно сделать заключение, что все атаки разделяются на три категории. Ситуация, когда атакующий имеет право запуска или использования программы в отсутствии доступа к вычислительной системе, невозможен.
Таблица 1 Матрица таксономии Андерсона
Категория B подразделяется Андерсоном дополнительно на три подкатегории. Следовательно, полный список категорий атак имеет следующий вид:
Внешнее вторжение
Внутреннее вторжение
Masquerader ложный пользователь.
Legitimate user легальный пользователь.
Clandestine user скрытый пользователь.
Злоупотребление полномочиями.
Главным отличием между ложным, легальным и скрытым пользователями заключается в том, что ложный пользователь маскируется под легального пользователя, и, с точки зрения вычислительной системы, неотличим от него. Скрытый пользователь ориентируется на работу с вычислительной системой, при которой он остается незамеченным для систем обнаружения вторжений.
Рассматривая развитие классификационных подходов во времени, можно заметить, что ряд исследователей старались абстрагироваться от свойств состава атак, с целью создания общего списка типов атак. Наиболее известны в данном направлении работы Ноймана и Паркера,,,. Аналогичную цель преследовал в своей работе Саймоном Хансмэном. Важным достоинством данного подхода является прикладная составляющая, так как в большинстве случаев информация о специфики атаки дает существенно больше, нежели знание какихлибо ее свойств. Однако недостатком данного подхода является наличие сильно пересекающихся категорий атак, а полнота классов зачастую недостижима.
В своей работе, П. Нойман и Д. Паркер представили 9 категорий способов вторжений (табл. 2).
Таблица 2 Категории способов вторжения
На основе данных категорий П. Нойман разработал 26 видов атак (табл. 3)
Таблица 3 Виды атак
В силу необходимости практической применимости таксономий, наиболее выгодными считаются комбинированные подходы, которые в некоторой степени реализуют все вышеописанные методы,,. Однако, способы комбинирования методов могут быть различны.