Алон Ной, генеральный директор и сооснователь Astelia: серия интервью

Алон Ной, генеральный директор и сооснователь Astelia, — один из ведущих специалистов по кибербезопасности с более чем 15-летним опытом в области наступательной и защитной кибербезопасности. Ранее он служил в израильском подразделении 8200, а затем возглавил израильскую национальную группу кибербезопасности «красная команда». В этой роли он проводил стресс-тестирование критически важной инфраструктуры и сотрудничал со специалистами по безопасности, помогая выявлять и устранять реальные пути атаки. Ной также руководил крупными организациями в сфере исследований и разработок, окончил израильскую программу «Тальпиот» и получил степень магистра наук в области компьютерных наук в Тель-Авивском университете. Опыт работы как со стороны атакующих, так и со стороны защитников помог сформировать подход Astelia: компания определяет, какие уязвимости действительно доступны для эксплуатации и могут быть использованы в среде организации.

Astelia — компания в сфере кибербезопасности, изначально созданная на базе ИИ и специализирующаяся на управлении поверхностью атаки и уязвимостями. Компания основана ветеранами и бывшими руководителями Национальной красной команды Израиля. Она использует ИИ и анализ, учитывающий особенности сети, чтобы определять, какие уязвимости представляют собой реальные пути атаки, вместо того чтобы полагаться главным образом на общие оценки степени критичности. Платформа компании с помощью интеграций с доступом только на чтение строит карту среды организации, сопоставляет требования для эксплуатации уязвимостей с топологией сети и помогает специалистам по безопасности расставлять приоритеты среди уязвимостей, доступность которых подтверждена. Кроме того, она помогает выявлять способы устранения проблем, например установку исправлений, изменение конфигурации, сегментацию или применение компенсирующих мер контроля. Более широкая цель компании — помочь предприятиям сократить число оповещений об уязвимостях, которые им необходимо проверять, и сосредоточить ресурсы на уязвимостях, которыми злоумышленники действительно могут воспользоваться.

До основания Astelia вы более десяти лет работали в израильских службах национальной безопасности, в том числе в подразделении 8200, а также возглавляли Национальную группу кибербезопасности Израиля «красная команда», где от вас требовалось мыслить и действовать как атакующий. Чему этот опыт научил вас о том, как на самом деле развиваются сложные атаки, и какой пробел на рынке кибербезопасности в конечном счёте побудил вас стать сооснователем Astelia?

Больше десяти лет моя работа, по сути, заключалась в том, чтобы думать как человек, пытающийся проникнуть внутрь, а не как тот, кто пытается его остановить. Самый очевидный вывод из этого опыта: сложные атаки почти никогда не сводятся к одной большой бреши в защите. Обычно это две-три мелочи, которые по отдельности никто не считал важными: учётная запись, которую забыли отключить; участок сети, который должен был быть изолирован, но таковым не был; разрешение, предоставлявшее больше прав, чем требовалось, и так далее. Когда я возглавлял Национальную красную команду, мы гораздо больше времени уделяли тому, чтобы понять, как на самом деле устроена сеть цели, чем созданию самого эксплойта. Если знаешь, где пролегают пути, воспользоваться ими — едва ли не самая простая часть. Перейдя на сторону защиты, я начал замечать закономерность. Существовал длинный список «критических» уязвимостей, но не было реального способа понять, до каких из них атакующий действительно может добраться. Именно этот пробел и призвана устранить Astelia: компания использует анализ достижимости — процесс, с помощью которого атакующие находят путь внутрь, — на пользу защитникам.

Astelia применяет иной подход к управлению уязвимостями: компания строит карту реальной топологии сети организации и использует агентный ИИ, чтобы определять, до каких уязвимостей действительно можно добраться и какие из них можно эксплуатировать. Как это работает на практике и почему, по вашему мнению, традиционные системы оценки уязвимостей часто расставляют для защитников неверные приоритеты?

С помощью интеграций с доступом только на чтение мы строим карту реальной сети организации: выясняем, как системы фактически связаны друг с другом и какие существующие сетевые средства защиты уже мешают атакующему. Получив такую картину, ИИ анализирует каждую уязвимость и определяет, что именно потребуется для её эксплуатации: например, какие права доступа понадобятся, какой путь придётся пройти через сеть и какие условия должны будут выполниться. Затем он сопоставляет всё это с реальной топологией и существующими средствами защиты. Из всех уязвимостей, выявленных сканером, действительно доступными для эксплуатации обычно оказываются менее 1%. В основе проблем CVSS и EPSS лежит одно и то же: они оценивают уязвимость так, будто все сети одинаковы, будто система открыта всему интернету или будто общие тенденции эксплуатации в отрасли что-то говорят о конкретной среде вашей организации. В большинстве сред ни одно из этих предположений не верно. Ошибка с критической оценкой, расположенная за тремя узлами сегментированной сети, несёт не такой же риск, как уязвимость на общедоступном сервере; а уязвимость с высоким показателем EPSS в отраслевой статистике может быть вовсе недоступна в вашей сети. Эти оценки фиксируются на определённый момент времени и не учитывают вашу сеть. Достижимость постоянно меняется, потому что меняются сети и защищающие их средства контроля.

Вы утверждали, что многое из того, чего опасаются специалисты по защите, не имеет отношения к тому, как действуют реальные атакующие. Исходя из вашего опыта проведения санкционированных атак на хорошо защищённые среды, что команды безопасности чаще всего понимают неправильно в том, как атакующие выявляют слабые места и объединяют их в цепочки?

Распространено мнение, что злоумышленники выбирают цели с наивысшей оценкой критичности. На практике мы так поступаем редко. Мы выбираем то, что быстрее всего приближает нас к цели, и зачастую это то, что сканер оценил как угрозу средней или низкой степени: общая папка с неверно настроенными правами доступа, учетные данные, оставшиеся от проекта, который якобы закрыли, или небольшой плацдарм, ставший опасным лишь в сочетании с чем-то, что никто не считал связанным с ним. Сканеры оценивают обнаруженные уязвимости по отдельности. Атаки устроены иначе: злоумышленник всегда смотрит на то, как связаны между собой разные элементы. На первый взгляд безобидная вещь может оказаться именно тем, что позволит злоумышленнику перейти от учетной записи с низкими привилегиями к полному контролю. Большинство специалистов по защите по-прежнему оценивают риски по каждой уязвимости отдельно — поэтому они упускают из виду пути, которые действительно имеют значение.

ИИ значительно сокращает время и объем знаний, необходимые для превращения недавно раскрытых уязвимостей в работающие эксплойты. Как это меняет экономику кибератак и какие злоумышленники выиграют больше всего от все более мощных моделей ИИ?

Раньше самой затратной частью разработки эксплойта были необходимые знания и навыки: найти ошибку, точно определить, как ее использовать, и добиться надежной работы эксплойта. То, на что команде экспертов часто требовались месяцы, обычный злоумышленник с доступом к передовым моделям теперь может выполнить за несколько часов. Это действительно меняет экономику кибератак. Раньше для создания эксплойта на основе новой CVE требовались серьезные вложения; теперь почти не требуются, а промежуток между раскрытием уязвимости и появлением работающего эксплойта продолжает сокращаться. Большинство циклов установки исправлений никогда не рассчитывали на такой темп. Больше всего от этого выигрывают не злоумышленники высшего эшелона, связанные с государствами: у них и без того были мощные наступательные возможности. Выигрывают небольшие группировки и преступники, действующие при удобном случае, у которых раньше не было таких специалистов в штате, — ИИ фактически дает им необходимые знания и навыки.

Инициатива Белого дома GOLD EAGLE направлена на укрепление сотрудничества между государственными органами, технологическими компаниями и операторами критической инфраструктуры; передовой ИИ в ее рамках используют для ускоренного выявления и устранения уязвимостей. Что в этой модели, с точки зрения злоумышленника, работает хорошо и в чем она может оказаться недостаточной?

В GOLD EAGLE верно подмечено, сколько времени уходит на дублирование усилий: разные организации независимо друг от друга сканируют системы и анализируют одну и ту же раскрытую уязвимость, прежде чем кто-либо примет меры. Централизация этой работы и применение ИИ для ускорения координации между государственными органами и операторами инфраструктуры действительно сокращают время, которым располагает злоумышленник; с его точки зрения, именно это важнее всего. В этой игре решает скорость. На мой взгляд, слабое место инициативы в том, что координация на уровне всей отрасли не позволяет отдельной компании понять, доступна ли конкретная уязвимость из ее собственной сети. Организация может получать хорошо ранжированные сведения об угрозах и при этом не знать, относятся ли они к ней. Проверить это на основе собственной топологии сети — заключительный этап, за который по-прежнему отвечает каждая организация.

Более 100 организаций из сфер технологий, кибербезопасности, финансов и инфраструктуры предупредили, что до значительного распространения атак с применением ИИ может оставаться лишь ограниченное время, чтобы укрепить защиту. Разделяете ли вы это чувство срочности и чего организациям реально следует добиться за это «окно возможностей для защитников»?

Я разделяю это чувство срочности, хотя объяснил бы причины несколько иначе. Атаки с применением ИИ — не угроза будущего: промежуток между раскрытием уязвимости и появлением работающего эксплойта уже сокращается быстрее, чем большинство организаций успевает устанавливать исправления. Рассчитывать выиграть эту гонку, просто устанавливая исправления быстрее, нереалистично. Реально же использовать это время, чтобы разобраться в собственной инфраструктуре. Это значит знать фактическую топологию сети, понимать, какие уязвимости действительно доступны злоумышленникам, и сосредоточить усилия на этом меньшем наборе, а не распылять их на тысячи теоретических уязвимостей. Стоит также использовать это время, чтобы подготовить дополнительные способы устранения проблем помимо установки исправлений, например сегментацию сети или изменение конфигурации: одна лишь скорость установки исправлений не позволит угнаться за ускоренной ИИ разработкой эксплойтов.

Коллективная киберзащита во многом зависит от обмена сведениями об уязвимостях и угрозах между организациями. Что необходимо изменить — технически или с точки зрения корпоративной культуры, — чтобы государственные органы и частные компании могли обмениваться полезной информацией достаточно быстро и при этом не создавать новых рисков для безопасности?

Техническую проблему решить проще. Сложнее всего добиться доверия. Ни одна организация не хочет раскрывать слабое место в собственной инфраструктуре и рисковать тем, что сведения о нем приведут к ней, особенно если оно позднее всплывет в отчете об утечке данных. Эффективный подход — обмениваться полезной, но не позволяющей установить источник информацией: сообщать о способе эксплуатации уязвимости, а не давать настолько конкретное описание, чтобы можно было указать на определенную компанию. Для этого необходима более совершенная инфраструктура: машиночитаемые данные об угрозах должны передаваться по автоматизированным каналам, а не в PDF-файлах и рассылках. Но инфраструктура никогда не была настоящим препятствием. Проблема в том, что для большинства организаций обмен информацией по-прежнему выглядит юридическим риском, а не способом защитить себя. Одна из задач GOLD EAGLE — предоставить нейтрального и заслуживающего доверия посредника, который может во многом помочь изменить ситуацию.

Astelia делает акцент на «достижимости», а не просто на степени серьезности уязвимости или наличии известного эксплойта. По мере того как ИИ ускоряет создание эксплойтов и потенциально делает его более распространенным, становится ли достижимость более важным показателем риска и как директорам по информационной безопасности (CISO) следует пересмотреть приоритизацию уязвимостей с учетом этого понятия?

Достижимость не просто становится важнее — она превращается в показатель, который действительно определяет степень риска. Серьезность всегда была лишь приблизительной оценкой потенциального ущерба; достижимость показывает, можно ли воспользоваться уязвимостью именно сейчас в вашей среде. Раньше специалисты по защите исходили из того, что большинство уязвимостей с низкой степенью серьезности могут месяцами оставаться неустраненными, поскольку вряд ли кто-то станет использовать их для атак. Это предположение больше не работает, когда создавать эксплойты становится быстро и дешево. Необходимо перейти от списка уязвимостей, упорядоченного по степени серьезности, к устранению тех из них, которыми действительно можно воспользоваться. Отличие небольшого числа действительно важных уязвимостей от всех остальных заключается в том, может ли злоумышленник добраться до них в вашей реальной сети. Директорам по информационной безопасности следует запрашивать подтверждение достижимости, а не еще одну оценку поверх CVSS.

Astelia также применяет ИИ-агентов на разных этапах жизненного цикла уязвимости — от выявления новых уязвимостей до координации их устранения. Какой уровень автономности в конечном счете следует предоставить агентам в сфере кибербезопасности, если они способны вносить изменения в рабочие среды, и на каких этапах участие человека должно оставаться обязательным?

Агенты должны обладать реальной автономностью в аналитической работе: составлять карту сети, определять условия эксплуатации уязвимостей, сопоставлять новые сведения об уязвимостях и выявлять те, до которых можно добраться. Именно здесь скорость особенно важна, а ошибка означает лишь неверную рекомендацию, которую заметит человек. Я провожу четкую границу: никаких изменений в производственной среде без контроля человека. Если у агента нет данных о достижимости в сети, предлагая исправление, он действует наугад, а ошибочное правило межсетевого экрана или изменение сегментации могут нанести больший ущерб, чем уязвимость, которую они должны были устранить. Именно поэтому большая часть того, что сегодня рекламируют как «автономное устранение уязвимостей», на деле сводится к автоматическому созданию заявок. Предприятия хотят, чтобы такие изменения утверждал человек, тем более что исправление не всегда вообще доступно. Правильный подход — агенты предлагают подкрепленные доказательствами исправления, а человек утверждает их до внесения любых изменений в производственную среду. По мере совершенствования данных о достижимости и укрепления доверия к узким, хорошо протестированным категориям изменений эта граница будет постепенно сдвигаться, но начинать с действий без контроля человека в производственной среде не стоит.

Заглядывая в будущее: поскольку и злоумышленники, и защитники получают доступ к все более мощным автономным системам ИИ, как, по-вашему, изменится соотношение сил в наступательной и оборонительной кибербезопасности и что будет отличать организации, готовые к следующему этапу, от тех, которые к нему не готовы?

На первых порах ИИ дает преимущество злоумышленникам: им достаточно найти один работающий способ атаки, а ИИ хорошо подходит для того, чтобы быстро его обнаружить. Разведка ускоряется, разработка эксплойтов ускоряется, фишинговые сообщения становятся убедительнее. Защитники не смогут сократить этот разрыв, просто заставив ИИ быстрее выполнять те же задачи. Они сократят его, используя ИИ для обнаружения и устранения уязвимостей, которыми действительно можно воспользоваться в их собственной сети, с учетом особенностей их среды, а не управляя рисками на основе общих отраслевых данных об угрозах. Готовые к переменам организации будут отличаться тем, что перейдут к такому подходу до того, как их к этому вынудят, и смогут на основании доказательств определить, какими уязвимостями действительно можно воспользоваться в их среде, вместо того чтобы надеяться, что график установки исправлений позволит не отставать. Организации, которые по-прежнему оценивают риски в отрыве от особенностей собственной среды, будут и дальше попадаться на уязвимостях, которым их собственный сканер год назад присвоил низкий приоритет.

Спасибо за прекрасное интервью! Читатели, которые хотят узнать больше, могут посетить сайт Astelia.