Сзи от нсд «Блокхост-сеть» может использоваться:

• при создании контролируемого защищенного доступа к ресурсам рабочей станции в локальной сети организации или автономного ПК;

• для обеспечения качественной защиты от несанкционированного доступа к рабочим станциям;

• при создании автоматизированных систем – до класса защищенности 1В включительно;

• при создании информационных систем персональных данных – до класса К1 включительно.

Также все вышеперечисленные СЗИ от НСД поддерживают персональные идентификаторы, такие как Rutoken, USB-ключи eToken PRO (Java), смарт-карты eToken PRO (Java), смарт-карты eToken PRO.

2. Системы мониторинга сетей

Системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS)

Система обнаружения вторжений (IDS – Intrusion Detection System) -  программное или аппаратное средство, предназначенное для выявления фактов неавторизованного доступа в компьютерную систему или сеть либо несанкционированного управления ими в основном через Интернет. Системы обнаружения вторжений обеспечивают дополнительный уровень защиты компьютерных систем.

Системы обнаружения вторжений используются для обнаружения некоторых типов вредоносной активности, которая может нарушить безопасность компьютерной системы. К такой активности относятся сетевые атаки против уязвимых сервисов, атаки, направленные на повышение привилегий, неавторизованный доступ к важным файлам, а также действия вредоносного программного обеспечения (компьютерных вирусов, троянов и червей)

Обычно архитектура IDS включает:

• сенсорную подсистему, предназначенную для сбора событий, связанных с безопасностью защищаемой системы;

• подсистему анализа, предназначенную для выявления атак и подозрительных действий на основе данных сенсоров;

• хранилище, обеспечивающее накопление первичных событий и результатов анализа;

• консоль управления, позволяющая конфигурировать IDS, наблюдать за состоянием защищаемой системы и IDS, просматривать выявленные подсистемой анализа инциденты.

Существует несколько способов классификации IDS в зависимости от типа и расположения сенсоров, а также методов, используемых подсистемой анализа для выявления подозрительной активности. Во многих простых IDS все компоненты реализованы в виде одного модуля или устройства.

Существуют пассивные и активные IDS. В пассивной IDS при обнаружении нарушения безопасности, информация о нарушении записывается в лог приложения, а также сигналы опасности отправляются на консоль и/или администратору системы по определенному каналу связи. В активной системе, также известной как Система Предотвращения Вторжений (IPS — Intrusion Prevention System), IDS ведет ответные действия на нарушение, сбрасывая соединение или перенастраивая межсетевой экран для блокирования трафика от злоумышленника. Ответные действия могут проводиться автоматически либо по команде оператора.

Классификация IPS:

• Сетевые IPS (Network-based Intrusion Prevention, NIPS): отслеживают трафик в компьютерной сети и блокируют подозрительные потоки данных.

• IPS для беспроводных сетей (Wireless Intrusion Prevention Systems, WIPS): проверяет активность в беспроводных сетях. В частности, обнаруживает неверно сконфигурированные точки беспроводного доступа к сети, атаки человек посередине, спуфинг mac-адресов.

• Поведенческий анализ сети (Network Behavior Analysis, NBA): анализирует сетевой трафик, идентифицирует нетипичные потоки, например DoS и DDoS атаки.

• Система предотвращения вторжений для отдельных компьютеров (Host-based Intrusion Prevention, HIPS): резидентные программы, обнаруживающие подозрительную активность на компьютере.

Достаточно часто встречаются случаи, когда функции системы обнаружения и предотвращения вторжений выполняются другими средствами защиты информации, например межсетевыми экранами или антивирусными средствами. Это говорит о том, что в составе СЗИ есть модули IDS/IPS. Например, антивирус Kaspersky Open Space Security (ЗАО «Лаборатория Касперского»), персональный межсетевой экран ViPNet Personal Firewall (ОАО «ИнфоТеКС»), ПК «ViPNet Client версия 3.1» (ОАО «ИнфоТеКС»), межсетевой экран WatchGuard XTM 21 (WatchGuard Technologies, Inc.).

Но есть и отдельно реализованные IDS/IPS. Например, Security Studio Endpoint Protection HIPS (ООО «Код Безопасности»).

Системы предотвращения утечек конфиденциальной информации (DLP-системы)

Предотвращение утечек (англ. Data Loss Prevention, DLP) — технологии предотвращения утечек конфиденциальной информации из информационной системы вовне, а также технические устройства (программные или программно-аппаратные) для такого предотвращения утечек.

DLP-системы строятся на анализе потоков данных, пересекающих периметр защищаемой информационной системы. При детектировании в этом потоке конфиденциальной информации срабатывает активная компонента системы, и передача сообщения (пакета, потока, сессии) блокируется.

Сегодня все больше компаний приходят к выводу, что использование DLP-систем является такой же необходимостью, как использование традиционных средств информационной безопасности: межсетевых экранов, систем обнаружения и предотвращения вторжений, антивирусов и др. В то время как традиционные средства информационной безопасности направлены на защиту от внешних угроз, DLP-системы призваны защитить от внутренних угроз: утечки конфиденциальной информации за пределы корпоративного периметра.

При выборе DLP-системы сначала необходимо знать, насколько хорошо данная система может детектировать конфиденциальную информацию и каков процент ложных срабатываний системы.

Лингвистический анализ первым начал применяться при построении DLP-систем. Поиск осуществляется по ключевым словам и регулярным выражениям. Суть его заключается в том, что создаются списки ключевых слов и регулярных выражений, на основании которых осуществляется обнаружение конфиденциальной информации в потоке данных. Недостатком данного метода является его трудоемкость: он требует существенных трудозатрат на создание и поддержание в актуальном состоянии словарей. А также высокая доля ложных срабатываний (может достигать порядка 50).

Анализ с помощью шаблонов является продолжением предыдущего метода. Он основан на использовании специальных шаблонов, с помощью которых можно выявлять конфиденциальную информацию. Например, шаблон паспортных данных, содержащий имя, фамилию, а также определенную последовательность цифр (серия и номер) или шаблон ИНН, пенсионного свидетельства, кредитной карты.

Поиск по файлам предполагает использование некоторыми DLP-системами атрибутов файла (имя, размер, тип файла) для поиска конфиденциальной информации. Сам по себе этот метод малоэффективен, но является хорошим дополнением к другим методам.

Поиск по цифровым отпечаткам основывается на математическом преобразовании исходных данных, в результате которого создается база цифровых отпечатков конфиденциальных данных. Дальнейший поиск конфиденциальной информации осуществляется за счет сравнения передаваемых данных с отпечатками в базе DLP-системы.

Современные DLP-системы как западных, так и отечественных производителей используют комплекс методов для более точного обнаружения конфиденциальной информации. Однако западные производители основной упор делают на технологию цифровых отпечатков. Данная технология у них хорошо отлажена, и нередко алгоритм вычисления цифровых отпечатков является запатентованной собственностью компании. Другие методы являются дополнением к методам цифровых отпечатков. Если рассматривать отечественные DLP-системы, то в них упор делается в основном на лингвистический анализ, метод цифровых отпечатков является дополнительной возможностью и не всегда работает корректно.

Исторически большинство российских DLP-систем развивалось, основываясь на поиске инцидентов в архиве данных. Система делает теневое копирование (или зеркалирование) всего потока информации с ее последующим анализом на предмет наличия утечек конфиденциальной информации. Иными словами, после того как уже произошел инцидент, система предоставляет администратору возможность контекстного поиска данных, касающихся данного инцидента: кто, когда и как передал конфиденциальную информацию за пределы контролируемой зоны.

Преимуществом такого подхода является полнота собранной информации – ничего не упускается, в архиве трафика можно отыскать практически любые данные, касающиеся утечки конфиденциальной информации. Однако существенным недостатком является неспособность таких DLP-систем предотвращать утечки в реальном времени, поскольку анализ инцидентов происходит уже после того, как утечка произошла. Другим недостатком является необходимость хранения больших объемов данных. При копировании всего трафика объем архива может вырасти очень быстро до террабайтных размеров, а поиск нужной информации в таком объеме может занять от нескольких минут до нескольких часов или даже дней. Работа с такой системой «съедает» людской ресурс: администратор системы тратит часы рабочего времени на анализ инцидентов информационной безопасности.

Если говорить о подходах к построению DLP-систем у западных производителей, то они идут по пути оптимизации затрат на хранение информации. Большинство зарубежных производителей не делает копии всего трафика, вместо этого хранится информация только о тех событиях, которые система отнесла к инцидентам.

На российском рынке DLP-систем лидирующие позиции занимают как решения известных зарубежных производителей, например Websense, так и решения отечественных разработчиков Infowatch, DeviceLock, SeachInform (Белоруссия).