Ad esempio: prendiamo una risorsa cloud con una porta aperta al pubblico.
Con questo livello di dettaglio, è piuttosto difficile identificare il livello di rischio, perché non sappiamo abbastanza sulla risorsa in questione, o se dovrebbe essere aperta al pubblico o meno. Non è che non sia rischioso, dobbiamo solo sapere di più per valutare quanto sia rischioso. Aggiungendo ulteriore contesto, iniziamo a ottenere un quadro più chiaro: l’ambiente in cui la risorsa è in esecuzione, se è collegata a un’applicazione critica per l’azienda, se ha vulnerabilità conosciute, se ci sono identità con permessi elevati associate alla risorsa, ecc.
La prioritizzazione del rischio concentrandosi su combinazioni tossiche
Così come Layered Context stesso, il nuovo punteggio di rischio combina una varietà di segnali di rischio, assegnando un punteggio di rischio più elevato alle risorse che soffrono di combinazioni tossiche, o multipli vettori di rischio che si combinano per presentare una probabilità o un impatto di compromissione aumentato.
Il punteggio di rischio tiene conto di:
1. Criticità per il business, con la comprensione di quali applicazioni la risorsa è associata.
2. Accessibilità pubblica, sia dal punto di vista di rete che tramite le autorizzazioni degli utenti.
3. Possibili percorsi di attacco, per capire come un attore malevolo potrebbe muoversi lateralmente attraverso il tuo ambiente interconnesso.
4. Rischio legato all’Identità, comprese autorizzazioni e privilegi eccessivi o inutilizzati.
5. Configurazioni errate, inclusa la conformità della risorsa agli standard organizzativi.
6. Minacce per considerare eventuali comportamenti maliziosi rilevati.
7. Vulnerabilità, utilizzando il modello Active Risk di Rapid7 che incorpora dati sull’exploitabilità nel mondo reale.
Identificando queste combinazioni tossiche, possiamo garantire che le risorse più a rischio ricevano la massima priorità. Ogni risorsa è assegnata un punteggio e una gravità, rendendo facile per i nostri clienti vedere dove si trovano le risorse più a rischio nel loro ambiente e dove concentrarsi.
Una chiara comprensione di come calcoliamo il rischio
Insieme al nostro punteggio di rischio, stiamo introducendo una nuova visualizzazione per scomporre tutte le ragioni per cui una risorsa è stata valutata di conseguenza. Ciò fornirà una panoramica delle informazioni più importanti che i nostri clienti devono conoscere, riassumendo chiaramente i fattori che hanno influenzato la valutazione del rischio. Riducendo il tempo necessario per capire perché una risorsa è rischiosa, significa che le squadre di sicurezza possono concentrarsi sulla correzione dei rischi.
Un ulteriore approfondimento su come determiniamo l’accessibilità pubblica
Come già menzionato, gran parte del nostro calcolo del rischio nelle risorse cloud si basa su una domanda semplice: “questa risorsa è accessibile pubblicamente?” Questo è un dettaglio critico nel determinare il rischio relativo, ma può essere molto difficile da stabilire data la natura complessa ed effimera degli ambienti cloud. Per affrontare questo problema, abbiamo investito tempo ed energie significativi per garantire di valutare l’accessibilità pubblica nel modo più accurato possibile, spiegando anche il motivo per cui l’abbiamo determinato in questo modo, in modo che sia molto più facile intraprendere azioni di correzione. Questa determinazione può essere facilmente visualizzata per singola risorsa dalla pagina Layered Context.
Abbiamo molte novità in arrivo nei prossimi mesi. Oltre al punteggio di rischio, stiamo estendendo la nostra funzionalità di Attack Path Analysis per mostrare il Blast Radius of an Attack con miglioramenti nelle visualizzazioni della topologia. Ciò fornirà ai nostri clienti non solo la visibilità su come un attaccante potrebbe sfruttare una determinata risorsa, ma anche il potenziale per il movimento laterale tra risorse interconnesse. Inoltre, aggiorneremo il modo in cui convalidiamo e mostriamo la prova dell’accessibilità pubblica. Se una risorsa è accessibile pubblicamente, sarà possibile visualizzare facilmente i dettagli della prova che mostreranno esattamente quale combinazione di configurazioni rende la risorsa accessibile pubblicamente.
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