Моделирование социоинженерных атак: синтез сцен по результатам анализа социальных сетей (проектная работа)

Введение 5
1. Описание предметной области 9
1.1. Социоинженерные атаки: термины и понятия 9
1.2. Задача классификации: термины и понятия 9
1.3. Описание используемых программных средств 12
2. Построение классификатора для пользовательских стра­ниц 13
2.1. Формализация задачи 13
2.2. Описание выбранного классификатора и алгоритма построения 13
2.3. Анализ полученных результатов 15
2.4. Выводы по главе 19
3. Описание разработанного программного решения 20
3.1. Разработанный подход к сбору общедоступной информации 20
3.2. Сбор данных для обучения классификатора 23
3.2.1. Раздел «Карьера» 23
3.2.2. Текстовые записи официальной группы организации 25
3.2.3. Счётчик пользовательских отметок «мне нравится» в группе 27
3.2.4. Раздел «Друзья» пользовательской страницы ком­пании 28
3.2.5. Анализ топологии сети 29
3.2.6. Целевая переменная 30
3.3. Программная реализация классификатора 30
3.4. Схема базы данных 33
3.5. Сбор страниц на основе обученного классификатора 33
3.6. Описание дистрибутива программного модуля 35
4. Заключение 37
Список литературы 39
Купить

Актуальность темы исследования.
Информационные технологии сегодня являются неотъемлемой ча­стью нашей жизни. Системы, хранящие и обрабатывающие информа­цию, используются повсеместно. Информация сегодня становится клю­чевым предметом интереса. Публикации в СМИ об очередном инциден­те нарушения информационной безопасности стали традиционными [2]. Количество кибератак возрастает с каждым годом, они приносят всё большие убытки, требует значительно больше времени для расследова­ния преступлений такого рода [2]. При этом большая часть исследова­ний посвящена программно-техническим атакам, в этом срезе проблема информационной безопасности достаточно хорошо изучена, существу­ют разработки, снижающие вероятность успеха атак [20, 21]. В то же время пользователи информационных систем являются её самым уяз­вимым местом, атаки через них считаются одними из самых эффек­тивных [1, 12, 13, 14]. Атаки, направленные не на поиск программно-технических уязвимостей, а на уязвимости пользователей информаци­онной системы называются социоинженерными. Такие атаки основаны на использовании манипулятивных техник.
Коллектив исследователей на базе лаборатории теоретических и меж­дисциплинарных проблем информатики Санкт-Петербургского инсти­тута информатики и автоматизации Российской академии наук раз­работал прототип программного комплекса, имитирующий социоинже- нерную атаку на основе деревьев атак и позволяющий делать оценку успеха атаки на пользователя [13, 14]. В основе разработки лежит ком­плекс моделей: «критические документы - информационная система - персонал - злоумышленник». На основании этих моделей разрабо­тан подход для получения численных выражений оценок защищенно­сти пользователя. В основе модели пользователя лежит профиль его уязвимостей, который представляет собой набор пар уязвимость - вы­раженность уязвимости. Профиль уязвимостей пользователя строится на основе его психологических особенностей, которые, в свою очередь, выявляются через анкетирование сотрудников. В то же время известны подходы, согласно которым злоумышленник может получать информа­цию о компании «извне» из общедоступных источников.
Различные социальные сети являются одним из таких источников информации о пользователях. На страницах социальных сетей можно найти такую информацию как списки новостных подписок пользовате­ля, добавленные аудиозаписи, списки друзей и контактов, личную ин­формацию об увлечениях и интересах и т.п. Данная работа направлена на уточнение оценки успешности социоинженерной атаки на пользова­теля информационной системы через изменение подхода к построению профиля уязвимостей пользователя. Изменённый подход предполагает синтез используемых методик, основанных на получении информации о пользователях системы через анкетирование сотрудников, а также ме­тодик, связанных с анализом общедоступных данных, преимуществен­но получаемых на сайтах социальных сетей. Для сбора информации о сотрудниках через социальные сети необходимо решить задачу поиска аккаунтов сотрудников организации. Задача, решаемая в данной рабо­те, заключается в реализации программного модуля, осуществляющего автоматизацию первичного поиска сотрудников задаваемой организа­ции. Сбор и анализ пользовательских страниц сотрудников реализован с помощью социальной сети «ВКонтакте», которая согласно различным источникам является одной из самых распространённых на территории Российской Федерации [16, 17, 24].
Научная новизна. В данной выпускной квалификационной бака­лаврской работе реализована модель, позволяющая выявлять сотруд­ников задаваемой организации на основе ряда признаков, наблюдае­мых у пользователей социальной сети. Разработан подход, допускаю­щий полностью автоматизированное её построение. Также, в данной работе представлены оценки эффективности данной модели.
Постановка целей и задач. Как уже было отмечено ранее, на се­годняшний день единственным разработанным подходом к составлению психологического профиля пользователя является подход на основе ан­кетирования сотрудников. Теоретическая цель работы состоит в выяв­лении отличительных признаков, на основе которых можно будет сде­лать вывод о принадлежности конкретная страница в социальной сети сотруднику компании. Практическая цель состоит в программной реа­лизации модуля, выявляющего страницы сотрудников компании. В пер­спективе внедрение такой модели в существующий программный ком­плекс позволит автоматизированно составлять психологический про­филь пользователя, что либо дополнит существующий подход с опро­сами новыми данными, либо полностью его заменит.
В рамках данной работы для достижения конечной цели был по­ставлен ряд задач:
1. Произвести обзор представленных классификаторов, на основа­нии которого выбрать наиболее подходящий для обозначенной це­ли;
2. Разработать метод сбора и классификации пользовательских стра­ниц в социальной сети «ВКонтакте».
3. Составить модель, позволяющую получить классификатор для каждой компании без затрат на оценку значений целевого пара­метра.
4. Программно реализовать модуль, выявляющий страницы сотруд­ников в социальной сети «ВКонтакте».
5. Сохранить результаты в реляционной СУБД для организации даль­нейшего доступа к страницам пользователей.
6. Внедрить программный модуль в разработанный ранее программ­ный комплекс.
Теоретическая и практическая значимость исследования. На основе исследования был разработан новый подход, позволяющий со­здавать модель классификатора для конкретной компании, что позво­ляет строить более точную структуру для анализа пользовательских страниц без этапа предварительного «ручного» анализа конечного на­бора пользовательских страниц.
Структура и объём работы. Представленная работа состоит из введения, трёх глав, заключения и используемой литературы.
Глава 1 содержит общие сведения и термины по теме социоинже- нерных атак и задачи классификации, а также перечень используемых программных средств.
Глава 2 посвящена выбранному классификатору для анализа поль­зовательских страниц: приведена формализация задачи, при которой условия исходной задачи сводятся к задаче бинарной классификации, описана программная реализация классификатора на языке C#. В 4 разделе представленной главы представлен анализ полученных резуль­татов.
Глава 3 описывает этапы разработки программного модуля: описа­ние параметров для классификатора, реализация сбора этих парамет­ров для пользовательских страниц, схема базы данных и её реализа­ция. Также в данной главе содержится описание внешнего интерфейса дистрибутива внедряемого программного модуля и приведён алгоритм сбора страниц сотрудников на основе обученного классификатора.
Купить