75
Рисунок 12 – Настройка
В тестовой папке у нас находится следующее:
Рисунок 13 – Тестируемый файл
Запускаем процесс сканирования.
76
Рисунок 14 – Запуск процесса сканирования
Выбираем сетевой интерфейс:
Рисунок 15 – Выбор сетевого интерфейса
После запуска я пробую скачать этот же файл из браузера
Рисунок 16 – Тестирование
77
Приложение выдает следующий результат (пакеты, в которых
содержится данный файл). Но данный метод поиска будет работать лишь на тех
данных, которые предаются незашифрованными и в неизменном виде (без
сжатия).
3.3.Сравнение реализованной системы с ранее рассмотренными
Для того, чтобы сравнить разработанную DLP систему с ранее
расмотренными, будем использовать метода анализ иерархий [2].
Данный метод является математическим инструментом, позволяющим
применить системный подход к многокритериальным проблемам принятия
решений. Этот метод позволяет в интерактивном режиме определить, какой
вариант решения проблемы наиболее согласуется с теми требованиями,
которые определены к ее решению.
Данный метод применяется в следующем порядке:
• Изначально определяется цель и варианты ее достижения;
• Создается модель проблемы в виде иерархии с определением
критериев для выявления качества альтернатив;
• Выделяется приоритет каждого критерия и каждого элемента
иерархии методом попарного сравнения;
• Определяются глобальные приоритеты вариантов путем сравнения
приоритетов критериев;
• Выделяются корректности сделанных выводов;
• Выражается предпочтительный вариант на основании
исследования.
Целью сравнения в данном случае является выбор наиболее
соответствующей DLP системы для предотвращения утечек в информационной
системе организации. Для этого сравним три из четырех рассмотренных ранее
систем защиты от утечек информации, а именно Zecurion DLP, SolarDozor,
TrendMicrоDataLossPrevention, SymantecDataLossPrevention и разработанную
78
систему по десяти самостоятельным характеристикам (три канала утечек, шесть
методов предотвращения утечек информации).
Данные, которые необходимы эксперту для определения
функциональности каждой из систем, для этого сравнения получены с сайтов
производителей, из документации и по итогам тестирования демоверсий
программ. Для выделения приоритетов создаются матрицы попарных
сравнений (таблица 17). Экспертные данные созданы в рамках выше указанных
данных (характеристиках приводящихся DLP-систем и представлениях об
объекте защиты). Все сравнения были произведены по шкале значимости от 1
до 9 (1 - одинаковая значимость, 3 - небольшое превосходство и т. д., обратные
величины - если рассматриваемый объект уступает в конкретной
характеристике).
Таблица 18
Матрица попарных сравнений
Канал
1
Канал
2
Канал
3
Метод
1
Метод
2
Метод
3
Метод
4
Метод
5
Метод
6
Серт.
Канал
1
1
1/3
1/5
1
1
1
1
1
1
1/3
Канал
2
3
1
1/3
1
1
1
1
1
1
1/3
Канал
3
5
3
1
1
1
1
1
1
1
1/3
Метод
1
1
1
1
1
1/9
1/7
1/7
1/7
1/7
1/3
Метод
2
1
1
1
9
1
5
3
1
3
1/3
Метод
3
1
1
1
7
1/5
1
1
1/5
1/7
1/3
Метод
4
1
1
1
7
1/3
1
1
1/5
1/7
1/3
Метод
5
1
1
1
7
1
5
5
1
1/3
1/3
Метод
6
1
1
1
7
1/3
7
7
3
1
1/3
Для каждой из матриц N определяется нормализованный вектор
локальных приоритетов, со следующими компонентами:
(1)
79
где nразмерность матрицы — ajэлемент -i-ой строки матрицы. Таким
образом, матрице Nсопоставляется вектор а.
Нормирование компонент осуществляется путем деления каждой
компоненты вектораа на сумму всех компонент этого вектора:
(2)
Далее считаются приоритеты для сравнения альтернатив по всем
критериям (таблица 18).
Таблица 19
Приоритеты сравнения альтернатив по всем критериям
Кана
л
1
Кана
л
2
Кана
л
3
Мето
д
1
Мето
д
2
Мето
д
3
Мето
д
4
Мето
д
5
Мето
д
6
Zecurion DLP
0,08
0,33
0,26
0,33
0,14
0,08
0,08
0,33
0,09
SolarDozor
0,46
0,33
0,1
0,33
0,72
0,46
0,46
0,33
0,45
SymantecDataLossPreventi
on
0,46
0,33
0,64
0,33
0,14
0,46
0,46
0,33
0,45
Trend Micrо Data Loss
Prevention
0,33
0,1
0,33
0,33
0,1
0,33
0,33
0,1
0,33
Разработанная DLP
0,08
0,33
0,26
0,33
0,14
0,08
0,08
0,33
0,09
Полученный вектор приоритетов для сравнения значимости критериев
между собой приведен в таблице 19.
Таблица 20
Приоритеты значимости критериев
Канал
1
Канал
2
Канал
3
Метод
1
Метод
2
Метод
3
Метод
4
Метод
5
Метод
6
0,059
0,077
0,1
0,02
0,13
0,057
0,059
0,116
0,139
Перемножив одну матрицу на другую, получаем итоговый вектор
приоритетов для альтернатив (А - 0,17; B- 0,36; C- 0,46, D - 0,32; E- 0,49).
По результатам проведенных вычислений получаем значения общего
ранжирования альтернатив:
А - 0,17; B- 0,36; C- 0,46, D - 0,32; E- 0,49
Таким образом, наиболее приемлемой альтернативой для оценивающего
эксперта является разработанная DLP-система.
80
Третья глава посвящена разработке дополнительной подсистемы
предотвращения утечек конфиденциальной информации, а именно в рамках
анализа сетевых пакетов на пограничных узлах связи.
81
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Каждое из предприятий- разработчиков систем защиты от утечек (DLP)
предлагает, как правило, аналогичную структуру системы, отличающуюся
только в деталях. Основными модулями такой системы являются:
• контролирующие модули для каждого канала, по которому
возможна утечка;
• агентские модули, устанавливаемые на рабочих местах конечных
пользователей;
• управляющее звено с панелью управления для администратора
системы.
Контролирующие модули, проводя анализ всей информации,
проходящей по каналам за периметр информационной системы организации,
определяют данные, которые подлежат защите, проводя ее классификацию и
распределение, и передают данную информацию для принятия решения на
сервер DLP. Такие модули могут устанавливаться как для исходящей, так и
входящей информации.
Модули контроля для обнаружения данных, хранимых в сетевых
ресурсах, производят специальные процессы обнаружения, которые могут
различаться способами определения конфиденциальной информации. Это
может быть как сканирование трафика, так и запуск отдельных программных
модулей на серверах или рабочих станциях.
Модули контроля на рабочих станциях также действуют в соответствии
с определенной ранее политикой безопасности, проводя анализ действий
пользователей с защищаемой информацией, и производят отправку
обнаруженных инцидентов на сервер правления DLP.
Программы-агенты на рабочих станциях и серверах контролируют
соблюдение правил обработки конфиденциальной информации.
82
Сервер управления проводит анализ от всех выше перечисленных
модулей, формирует отчеты по итогам их работы с помощью консоли
управления.
Таким образом, DLP эффективно обеспечивает защиту информации от
намеренного несанкционированного распространения, как сотрудниками, так и
посторонними лицами, имеющими какие-то права доступа в систему.
Для того чтобы система DLP имела возможность различать информацию
разных категорий, необходимо эти правила установить и передать в систему.
Современные системы защиты от утечек имеют сформированный словарь
данных и свод правил на обнаружение данных различного типа и перечень
действий при таком обнаружении. Однако это не отменяет необходимость
тонкой настройки системы с учетом особенностей данных, обрабатываемых в
конкретной организации.
В ходе настоящей работы были рассмотрены вопросы, касающиеся
обеспечения информационной безопасности предприятия путем разработки
внедрения DLP системы.
Проведенный анализ угроз информационной безопасности позволил
сделать вывод, что количество рисков, связанных с учётчиками информации,
возрастает. Основными каналами утечки информации, в соответствии со
статистикой, являются каналы подключения к сети интернет и съемные
хранилища информации.
В результате сравнения программно-аппаратных средств защиты был
сделан вывод о том, что для достижения безопасности конфиденциальной
информации и минимизации вероятности утечек информации необходимо
применять DLP систему.
В результате сравнения существующих на рынке DLP по ряду
сформулированных критериев было определено, что все рассмотренные
системы имеют низкий уровень реализации защиты при передаче данных по
HTTP, FTP и иным протоколам, в результате чего было принято решение о
разработке DLP системы своими силами.
83
После реализации разработки было проведено ее сравнение с другими
DLP системами с и с использованием метода Саати, в результате выяснено, что
внедрение данной системы является оптимальным по рядку выделенных
параметров.
Таким образом, в результате внедрения выбранного программного
продукта предприятие получает следующие преимущества:
Обеспечение возможности автоматизации определения
возникающих инцидентов информационной безопасности и процедур
реагирования на них;
Снижение трудоёмкости операций, выполняемых сотрудником
отдела информационной безопасности по определению инцидентов
информационной безопасности, каналов утечки информации и их
блокировании;
Более чёткое понимание процессов обеспечения защиты
информации на предприятии;
Облегчение составления отчетов по состоянию системы защиты
информации;
Упрощение поиска недобросовестных сотрудников организации
при их попытке несанкционированного распространения конфиденциальной
информации;
Общее совершенствование системы защиты информации и
повышение уровня защищенности информации.
Следовательно, цель настоящей работы достигнута, а
сформулированные во введении задачи – выполнены.
84
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
4. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-1-2002. Информационная технология.
Методы и средства обеспечения. Критерии оценки безопасности
информационных технологий. Ч.1. Введение и общая модель. – М.: Госстандарт
России, 2002.
5. Конвенция совета Европы «О защите физических лиц при
автоматизированной обработке персональных данных»
6. Методика определения актуальных угроз безопасности
персональных данных при их обработке в информационных системах
персональных данных. ФСТЭК России, 2008 год Пометка «для служебного
пользования» снята Решением ФСТЭК России от 16 ноября 2009 г.
7. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы
менеджмента информационной безопасности. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2006.
8. Обеспечение информационной безопасности организаций
банковской системы РФ. Стандарт банка России СТО БР ИББС-1.0-2010. )
[Электронный ресурс] http://www.cbr.ru/credit/Gubzi_docs/main.asp?Prtid=Stnd
(дата обращения: 07.01.2016).
9. Стандарт ЦБ РФ "Обеспечение информационной безопасности
организаций банковской системы Российской Федерации. Общие положения",
(принят и введен в действие распоряжением ЦБ РФ от 18 ноября 2004 г. N Р-
609).
10. Федеральный закон от 27 июля 2006 г. N 149-ФЗ "Об информации,
информационных технологиях и о защите информации" С изменениями и
дополнениями от: 27 июля 2010 г., 6 апреля, 21 июля 2011 г., 28 июля 2012 г., 5
апреля 2013 г.
11. Федеральный закон РФ от 27 июля 2006 года № 152-ФЗ «О
персональных данных» (ред. от 21.07.2014).
12. Адаменко М.А., Основы классической криптологии. Секреты
шифров и кодов. - М.: ДМК Пресс, 2012. – 256 с.