Аналіз шкідливого програмного забезпечення – це основна дисципліна безпеки, зосереджена на розумінні шкідливого програмного забезпечення: як воно поводиться, як поширюється та який вплив має на системи, програми та дані. На практиці аналіз шкідливого програмного забезпечення не обмежується зворотним проектуванням підозрілих бінарних файлів. Він також включає вивчення скриптів, залежностей, артефактів збірки та поведінки під час виконання в сучасних програмних середовищах. Коли команди безпеки запитують, що таке аналіз шкідливого програмного забезпечення, вони зазвичай намагаються відповісти на кілька практичних питань одночасно. Чи є певний фрагмент програмного забезпечення шкідливим? Які його можливості? Як він потрапив у середовище? І, найголовніше, як можна виявити подібні загрози раніше наступного разу? У кібербезпеці аналіз шкідливого програмного забезпечення відіграє подвійну роль. Він використовується як реактивно, під час реагування на інциденти, так і проактивно, щоб запобігти потраплянню шкідливих компонентів у виробничі системи. Тому розуміння того, що таке аналіз шкідливого програмного забезпечення в кібербезпеці, вимагає виходу за рамки окремих файлів і зосередження на ширшому життєвому циклі програмного забезпечення.
#
Занурення #
Щоб уточнити, що таке аналіз шкідливого програмного забезпечення в кібербезпеці, варто відрізнити його від аналізу вразливостей. Аналіз вразливості шукає ненавмисні недоліки. Аналіз шкідливого програмного забезпечення шукає навмисна зловмисна поведінка. Ця відмінність є критично важливою. Аналіз шкідливого програмного забезпечення в кібербезпеці зосереджується на виявленні програмного забезпечення, яке було навмисно розроблено або модифіковано для виконання шкідливих дій. Ці дії можуть включати крадіжку облікових даних, витік даних, збереження, горизонтальне переміщення або віддалене виконання команд. На відміну від вразливостей, які часто можна виправити за допомогою патчів, шкідливе програмне забезпечення являє собою активну присутність зловмисника.
Сучасний аналіз шкідливого програмного забезпечення в кібербезпеці також повинен враховувати загрози ланцюгу постачання програмного забезпечення. Шкідлива поведінка може бути впроваджена через залежності від відкритого коду, реєстри пакетів або скомпрометовані збірки. pipelines. У цих випадках шкідливе програмне забезпечення є не окремим виконуваним файлом, а частиною довіреного компонента, який розробники несвідомо використовують. Як наслідок, аналіз шкідливого програмного забезпечення в кібербезпеці сьогодні найкраще визначити як систематичне дослідження поведінки програмного забезпечення, походження та контексту виконання для виявлення зловмисного наміру до того, як буде завдано шкоди.
Чому аналіз шкідливого програмного забезпечення важливий для команд DevSecOps? #
Для Команди DevSecOps, аналіз шкідливого програмного забезпечення більше не є необов'язковою діяльністю після інциденту. Розробка pipelineспоживають тисячі сторонніх компонентів, багато з яких оновлюються автоматично. Це створює вузький, але небезпечний проміжок часу між публікацією та виявленням шкідливого програмного забезпечення.
Розуміння того, що таке аналіз шкідливого програмного забезпечення в цьому контексті, означає усвідомлення того, що шкідливий код може виконуватися під час встановлення залежностей, збірки або CI/CD працює. У цих середовищах часто присутні секрети, токени та облікові дані, що робить їх привабливими цілями.
Аналіз шкідливого програмного забезпечення забезпечує необхідну видимість для раннього виявлення цих загроз. Без нього організації покладаються на сигнали нижче за течією, такі як сповіщення кінцевих точок або інциденти у виробництві, які надходять занадто пізно.
Види аналізу шкідливого програмного забезпечення #
Аналіз шкідливого програмного забезпечення зазвичай поділяється на кілька взаємодоповнюючих підходів. Кожен з них стосується різних методів зловмисника та має певні обмеження.
Статичний аналіз #
Статичний аналіз досліджує програмне забезпечення без його виконання. Це включає перевірку вихідного коду, байт-коду, метаданих, рядків та структури. Статичні методи можуть виявити обфускацію, підозрілі скрипти або неочікувані можливості. Статичний аналіз часто є першим кроком у відповіді на питання, що програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм здатне виявляти без ризику. Однак, сам по собі статичний аналіз може пропустити поведінку, яка активується лише під час виконання або за певних умов.
Динамічний аналіз #
Динамічний аналіз шкідливого програмного забезпечення запускає програмне забезпечення в контрольованому середовищі та спостерігає за його поведінкою. Контролюються зміни файлової системи, мережеві підключення та системні виклики.
Динамічний аналіз допомагає виявити приховану поведінку, але його можна уникнути. Багато сучасних зразків шкідливого програмного забезпечення виявляють пісочниці, затримують виконання або змінюють поведінку на основі перевірок середовища. Це обмежує ефективність динамічного аналізу, якщо його використовувати окремо.
Аналіз поведінки та можливостей #
Поведінковий аналіз зосереджується на що робить програмне забезпечення, а не те, як це написано. Це включає визначення таких дій, як збір облікових даних, виконання команд або механізми збереження. Аналіз можливостей особливо корисний, коли вихідний код недоступний або сильно завуальований. Він відповідає на практичні питання, що є центральними для аналізу шкідливого програмного забезпечення в кібербезпеці: який доступ намагається отримати це програмне забезпечення і чому?
Що таке програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм? #
Коли команди запитують, що таке програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм, вони зазвичай мають на увазі інструменти, які автоматизують частину процесу аналізу. Програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм збирає докази, виявляє підозрілу поведінку та допомагає класифікувати програмне забезпечення як доброякісне або шкідливе.
Сучасне програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм виходить за рамки сканування файлів. Воно може включати:
- Двигуни статичної перевірки
- Інструментація виконання та пісочниця
- Поведінкове профілювання
- Контекстуальний аналіз історії та походження публікацій
Ефективне програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм розроблене для роботи в великих масштабах. Ручний аналіз не встигає за швидкістю публікації нових пакетів, образів та артефактів.
Отже, розуміння того, що таке програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм, включає розуміння його обмежень. Ці інструменти виявляють сигнали та докази, але остаточне підтвердження зловмисного наміру часто вимагає експертної оцінки.
Аналіз шкідливого програмного забезпечення та ланцюг поставок програмного забезпечення #
Одним із найважливіших досягнень в аналізі шкідливих програм є його застосування до ланцюги постачання програмного забезпеченняШкідливі компоненти все частіше публікуються в публічних реєстрах, де вони можуть залишатися доступними протягом кількох годин або днів, перш ніж їх видалити. Протягом цього періоду впливу розробники та системи неперевершеної інтеграції можуть встановлювати та запускати шкідливу версію. Аналіз шкідливого програмного забезпечення, спрямований лише на кінцеві точки виконання, повністю пропускає цей етап.
Сучасні підходи до аналізу шкідливих програм у кібербезпеці наголошують на ранньому виявленні: аналізі компонентів якомога ближче до часу публікації та їх блокуванні до того, як вони потраплять до розробників або збірок.
На які джерела даних він спирається? #
Аналіз шкідливого програмного забезпечення спирається на кілька джерел даних для визначення намірів та поведінки. До них належать вміст пакета, сценарії встановлення, активність під час виконання, мережеві підключення, доступ до файлової системи та метадані публікації. У контексті ланцюга поставок критично важливими є додаткові сигнали, такі як історія супроводжуючого, відмінності версій та розбіжності між репозиторіями вихідних кодів та розподіленими артефактами. Співвідношення цих джерел даних дозволяє командам безпеки виявляти шкідливу поведінку, яка окремо здавалася б нешкідливою.
Поширені помилки #
Поширеною помилкою є те, що аналіз шкідливого програмного забезпечення застосовується лише після інциденту. Насправді, такий реактивний підхід залишає значну прогалину у виявленні.
Ще однією помилковою думкою є те, що популярні або широко використовувані компоненти є безпечними за своєю суттю. Аналіз шкідливого програмного забезпечення неодноразово показував, що довірені пакети можуть бути скомпрометовані або через захоплення облікового запису адміністратора, або через шкідливі оновлення. Зрештою, деякі вважають, що достатньо лише програмного забезпечення для аналізу шкідливого програмного забезпечення. Хоча автоматизація є важливою, експертна перевірка залишається необхідною, особливо для складних атак на ланцюги поставок.
Чому це тепер обов'язково? #
Отже, що таке аналіз шкідливих програм сьогодні? Це не судово-медична експертиза.cisзарезервовано для команд реагування на інциденти. Це безперервний контроль безпеки, що застосовується протягом усього життєвого циклу програмного забезпечення.
Що зараз включає аналіз шкідливих програм у кібербезпеці раннє попередження, поведінкове виявлення та видимість ланцюга поставок. Відповідно, програмне забезпечення для аналізу шкідливих програм еволюціонувало, наближаючись до середовищ розробки та збірки.
Організації, які розглядають аналіз шкідливого програмного забезпечення як функцію безпеки вище рівня, мають набагато кращі можливості для виявлення, стримування та запобігання сучасним атаки на ланцюги поставок програмного забезпечення.
Коли аналіз шкідливого програмного забезпечення відкладається до моменту виконання, зловмисники вже діють всередині pipelineНа практиці цей підхід до розробки розробки часто спирається на можливості раннього попередження, які аналізують нові або оновлені компоненти одразу після їх публікації. Такі рішення, як Ксігені Раннє попередження про шкідливе програмне забезпечення (MEW)) застосовувати аналіз шкідливого програмного забезпечення в точці входу, допомагаючи командам безпеки виявляти шкідливі пакети, перш ніж вони потраплять до розробників, систем неперервної комунікації або виробничого середовища pipelines.
