Будущая модель защиты компании от киберугроз (2025→2030): три уровня

Рассмотрите три уровня и на каждом рассмотрите важные цели

1. Стратегический уровень — что должно быть в бизнес-процессах.
2. Технологический уровень — какие технологии реально будут защищать.
3. Человеческий уровень — какие роли становятся критичными и почему.

---

1. Стратегический уровень (процессы, управление, архитектура)

1.1. Управление рисками как непрерывный процесс

1. Определить единый риск-каталог:

   • технологические риски

   • бизнес-риски

   • риски ИБ

   • риски сторонних поставщиков

2. Внедрить количественные модели оценки:

   • FAIR

   • MITRE C-SCRM

3. Ввести регулярные циклы пересмотра риска:

   • ежеквартальные «risk-adjustment cycles»

   • интеграция с бюджетированием

4. Интегрировать риск-показатели в OKR продуктов и владельцев процессов.

1.2. Процесс непрерывного обнаружения и реакции

1. Создать единую архитектуру телеметрии:

   • identity

   • endpoint

   • cloud

   • network

   • SaaS

2. Внедрить playbook-автоматизацию (SOAR 2.0):

   • ≥ 40% рутины закрыто автоматикой

3. SOC Future Model:

   • L1 исчезает → заменён ML/LLM

   • L2 = triage + hunch-based hunting

   • L3 = эксперты по TTP, облаку и identity

4. Zero-trust по умолчанию:

   • каждый доступ = проверка

   • каждый ресурс = сегмент

1.3. Процессы защиты цепочек поставок (supply-chain)

1. Полный SBOM для всех продуктов и CI/CD.

2. Политики для open source:

   • запрет «непроверенных» пакетов

   • обязательный static + behavioral анализ

3. Непрерывный monitoring third-party:

   • VRM Tier-1 → ежедневный

   • VRM Tier-2 → еженедельный

   • VRM Tier-3 → ежеквартальный

1.4. Data-centric защита

1. Классификация данных = обязательный шаг в любом проекте.

2. Data Perimeter:

   • контроль, куда данные могут уходить

   • запрет «теневых» SaaS

3. Политики идентичности для данных:

   • кто может использовать

   • кто может экспортировать

1.5. Governance для AI (новый обязательный блок)

1. Политика использования LLM / AI:

   • что можно

   • что запрещено

2. AI Risk Register.

3. Контроль промтов и логирование.

4. AI-security гейт для релизов:

   • eval модели

   • проверка на jailbreak

   • тесты на утечку информации

---

2. Технологический уровень (инструменты, которые реально будут защищать)

2.1. Identity-first Security

1. Passwordless + FIDO2

2. Continuous Adaptive Trust (CAT)

3. Machine Identity Management

4. Privilege Access Management (PAM 2.0)

Почему важно:
95% всех успешных атак в 2024–2025 мошенники подделывали учетные данные чтобы их идентифицировали как легитимного сотрудника (данные из Microsoft + CrowdStrike).

---

2.2. AI-поддерживаемые средства защиты

1. Detection AI:

   • корреляция миллиарды событий без ручного правила

2. Generative IR (LLM в SOC):

   • автоматический разбор инцидента

   • drafting уведомлений

3. AI-based anomaly detection (cloud + network):

   • необычные пути доступа

   • подозрительные токены

4. AI-red teaming:

   • поиск слабостей в конфигурации

   • имитация атак уровня APT

Вывод:
AI становится не «фичей», а ядром обороны.

---

2.3. Cloud Native Security

1. CSPM / DSPM / CIEM

2. Runtime-защита контейнеров

3. Identity Graph в облаке

4. Unified Cloud Threat Detection (Google / Wiz подход)

Это становится must-have, потому что 70% атак в 2025 происходят через облачные misconfigurations.

---

2.4. Zero Trust Connectivity

1. ZTNA 2.0

2. SDP (software-defined perimeter)

3. Micro-segmentation в SaaS и облаке

---

2.5. Supply-chain защиты

1. SLSA 1–4

2. Behavioral контроль артефактов

3. NPM/PyPI monitoring + interdiction

4. Dependency policy-engine в CI/CD

ReversingLabs показывает:
70% supply-chain атак — это вредонос в зависимости.

---

2.6. Защита от шифровальщиков

1. Immutable backup

2. Fast restore (< 4 часа SLA)

3. Identity hardening (AD/AzureAD)

4. Network containment automation

---

3. Человеческий уровень (роли и компетенции будущего)

3.1. Identity инженеры

Самая дефицитная роль по данным CyberArk и SailPoint.

Требования:

• протоколы (OIDC/SAML/Kerberos/SCIM)

• управление токенами

• управление machine identities

• настройка адаптивного доступа

---

3.2. Cloud Security Engineers

Компетенции:

• CSPM / DSPM / CIEM

• Kubernetes runtime

• IAM в AWS/GCP/Azure

• threat hunting в облаке

---

3.3. Threat Hunters нового типа

Навыки:

• осознание TTP APT групп

• работа с огромными графами телеметрии

• работа с ML/LLM для ускорения аналитики

---

3.4. AI Governance / AI Security Engineers

Новая критичная роль.

Задачи:

• контроль использования LLM

• тестирование моделей на jailbreak

• защита данных от утечек через AI

• мониторинг промтов

• policy-based guardrails

---

3.5. SecDevOps / Supply-chain инженеры

Фокус:

• SAST + SCA (advanced)

• поведенческий анализ зависимостей

• контроль артефактов

• build system hardening

---

3.6. Digital Forensics / Incident Commanders

От них зависит уменьшение «времени жизни» атакующего в системе (dwell time).

Компетенции:

• автоматизированные расследования

• IR в облаке

• протоколы цифровой атрибуции

---

4. Итоговая модель (коротко и жёстко)

4.1. Что будет защищать нас в будущем — процессы

1. Identity-first security

2. Непрерывный threat detection (AI-assisted)

3. Защита цепочки поставок и CI/CD

4. Data Perimeter + минимизация данных

5. Governance для AI

6. Cloud-native security как «основной столб»

4.2. Что будет защищать — технологии

1. AI-поддерживаемый SOC

2. Zero Trust (ZTNA 2.0)

3. CSPM/DSPM/CIEM

4. SBOM + SLSA

5. Runtime container security

6. Identity-платформы (IAM/PAM/MIM)

4.3. Кто будет защищать — люди

1. Identity-инженеры

2. Cloud security инженеры

3. Threat hunters уровня L3

4. AI Security инженеры

5. SecDevOps инженеры

6. IR/DFIR лидеры