Краткая модель + что тестировать и как оценивать.
1) Структура модели (рекомендуемая: гибрид агент‑ориентированного + сетевого)
- Сеть: ориентированный/неориентированный граф $G=(V,E)$. узел $v\in V$ — хост/сервер/сетевой прибор/сегмент; ребро $(i,j)\in E$ — возможность коммуникации/лateral move через порт/протокол. Ребрам присвоены веса/политики (фильтрация, пропускная способность).
- Состояния для каждого узла (компартментная модель): Susceptible $S$ (уязвим), Exposed $E$ (заражён, латентно), Infectious $I$ (активно распространяет), Quarantined/Isolated $Q$, Recovered/Patched $R$, Protected $P$ (например, MFA/профиль с пониженной уязвимостью).
- Основные переходы и скорости (пример в детальном виде):
$$S_i\stackrel{{\lambda }_i}{}{E}_i,E_i\stackrel{{\sigma }_i}{}{I}_i,I_i\stackrel{{\delta }_i}{}{Q}_i,I_i\stackrel{{\gamma }_i}{}{R}_i,Q_i\stackrel{{\rho }_i}{}{R}_i.$$ где интенсивность заражения для узла $i$ $${\lambda }_i=1-\prod _{j\in N(i)}(1-{\beta }_{ji}{I}_j)$$ или в приближении малого риска
$${\lambda }_i\approx \sum _{j\in N(i)}{\beta }_{ji}{I}_j.$$ Здесь ${\beta }_{ji}$ — вероятность успешного перехода/эксплойта по ребру $j\to i$ за единицу времени; ${\sigma }_i$ — скорость активации (latency), ${\delta }_i$ — скорость обнаружения/изоляции, ${\gamma }_i$ — автоматическое восстановление/удаление, ${\rho }_i$ — ручное восстановление.
2) Критические параметры (надо варьировать при симуляциях)
- Сетевые/топологические: матрица смежности $A$; плотность связей; наличие мостов/центральных узлов (DC, AD, файлыerver).
- Сегментация: вероятность прохождения межсегментного трафика $s_{seg}$ (фильтрован/проходит); правило политик межсетевого экрана.
- Уровень уязвимости узла: $v_i\in [0,1]$ — вероятность успешного exploitation при взаимодействии.
- Средства защиты на узле: AV/EDR detection probability per attempt $p_{det,i}$, false positive/negative; MFA presence $m_i$ (уменьшает риск credential reuse).
- Патчинговая способность: скорость патчей/обновлений ${\tau }_{patch}$ или доля исправленных узлов в единицу времени.
- Человеческий фактор: phishing click probability $p_{click}$, привилегированное действие $p_{priv}$.
- Нападатель: начальные точки компрометации $k_0$, скан‑скорость/скорость распространения $\alpha$, наличие эксплойтов нулевого дня (обнуляет $v_i$ защитные множители), использование stolen credentials (credential reuse rate $c$).
- Обнаружение/реакция: mean time to detect $MTTD$ (или распределение), mean time to respond $MTTR$.
- Ограничения пропускной способности и задержек, влияющие на скорость массового червя.
3) Тип симулятора/методы
- Агент‑ориентированный / дискретно‑событийный — даёт детальность (последовательности аутентификаций, lateral moves, ручная реакция).
- Стохастический Monte‑Carlo для оценки распределений итогов.
- Сетевые/дифференциальные уравнения (средние значения) для большого масштаба: мета‑модель S/E/I с параметрами по сегментам.
- Гибрид: агрегировать внутри сегмента (ODE) и моделировать межсегментные переходы как дискретные события.
4) Сценарии тестирования (минимум)
- Базовый: одна начальная компрометация в неприоритетном узле, нормальные политики.
- Worst‑case worm: высокоскоростной червь, zero‑day, $v_i\approx 1$, низкая $p_{det}$.
- Targeted: привилегированный аккаунт с доступом к AD/DC скомпрометирован — тест критичного распространения.
- Lateral/credential reuse: attacker использует stolen creds, высокая $c$, обход сегментации.
- Stealthy APT: низкий $\alpha$, долгий latency $\sigma$, медленное обнаружение $MTTD$ — проверка длительного ущерба.
- Segmentation failure modes: частичное/неправильное правило, тест с пропускной способностью межсегментов $s_{seg}$ = $0$ vs $>0$.
- Patch/Response exercises: разная скорость патчей ${\tau }_{patch}$, автоматическая изоляция при обнаружении vs ручная.
- Multi‑vector: сочетание phishing + removable media + network worm.
- Точки входа: DMZ, почта, VPN, IoT/принтеры — сравнить влияние позиции initial compromise.
5) Метрики эффективности защиты (что считать и как считать)
- Итоговый размер поражения: доля/число узлов, прошедших через состояние $I$ или $R$ (компрометированы) — $N_{infected}$ и процент $\frac{N_{infected}}{|V|}$.
- Пиковая нагрузка: максимум одновременных $I(t)$ — влияет на сеть/службы.
- Время до обнаружения: среднее $MTTD$ и медиана.
- Время до сдерживания/контеймента: $T_{contain}$ (время от initial compromise до $I(t)$ < порог).
- Время до восстановления (RTO): среднее $\mathrm{MTTR}$.
- Критические активы: доля критичных узлов, скомпрометированных.
- Reproduction number analog: среднее число новых заражений, вызванных одним инфицированным в текущих условиях $R_0=\frac{⟨\beta ⟩}{\gamma +\delta }$ (интерпретировать осторожно в сетевом контексте).
- Экономические метрики: downtime × cost, потери данных, операционный риск.
- Надёжность защит: снижение показателей при внедрении меры (например, уменьшение $N_{infected}$ или $T_{contain}$) и стоимость внедрения.
- Статистика по распределениям: доверительные интервалы из Monte‑Carlo, percentiles (например, $95\%$ перцентиль количества заражённых).
6) Анализы и методика эксперимента
- Перебор/сценарный анализ и sensitivity analysis (PRCC, Sobol) по основным параметрам: $\beta ,\delta ,{\tau }_{patch},p_{det},s_{seg},c$.
- Monte‑Carlo: $n$ прогонов ($n\ge 1000$ для стабильной оценки хвостов) — оценить распределения.
- Калибровка параметров на основе логов: SIEM, AV telemetry, инвентаризация патчей, результаты red‑team.
- Визуализация: временные ряды $I(t),S(t),E(t)$, heatmap компрометации по сегментам, граф инфицирований.
7) Что тестировать как «защиту» и как измерять эффект
- Сегментация (VLAN/ACL/microsegmentation): варьировать $s_{seg}$ и измерять снижение $N_{infected}$ и час пик $I_{max}$.
- MFA и least privilege: уменьшение credential reuse $c$ и привилегированных точек — смотреть компрометацию ключевых сервисов.
- Быстрая автоматическая изоляция (EDR): увеличить $\delta$ — оценить уменьшение $R_0$, $T_{contain}$.
- Централизованный быстрый патчинг: уменьшение доли уязвимых $v_i$ во времени — смещение кривых.
- Honeypots/segment decoys: снижение скорости распространения (отвлекает злоумышленника), улучшение $p_{det}$.
- Резервное копирование/иммунизация: снижение ущерба и $MTTR$.
8) Практические рекомендации по внедрению симуляции
- Начать с упрощённой модели (несколько сегментов: интернет/DMZ/корпоративная/админ) + типичные профили хостов, затем детализировать.
- Собрать входные данные: инвентаризация, уязвимости, логи, политики доступа.
- Делать sensitivity analysis и отчёт по лучшим инвестициям: «на сколько процентов падает $N_{infected}$ при увеличении $p_{det}$ на 10% vs при улучшении сегментации на X».
- Включить человеческую компоненту (phishing) и тесты с реальными пользователями (phishing campaigns) для калибровки $p_{click}$.
Если нужно, могу дать: (a) минимальные уравнения S/E/I/Q/R для агрегированной модели, (b) пример параметризации для малого корпоративного офиса $100$ узлов, (c) шаблон конфигурации для агент‑ориентированного симулятора.