Управление путями атаки

Управление путями атаки основывается на концепциях выявления и устранения путей атаки, выявления «узких мест» таких путей, а также ликвидации угроз на основе анализа этих путей^[9]. Атаки на идентификационные данные выступают доминирующим вектором первоначального доступа (более 80 % атак начинаются с компрометации учётных данных) и встречаются в большинстве публично раскрытых инцидентов, будь то с применением методов социальной инженерии для получения доступа к Active Directory или бокового перемещения для повышения привилегий^{[10][11][12][9][13]}. Для атаки на наиболее защищённые сегменты инфраструктуры злоумышленникам требуются соответствующие права доступа^[12][9]. Вместо простого удаления устаревших прав для устранения путей атаки применяется концепция Zero Standing Privileges (ZSP), которая ликвидирует постоянные привилегии, заменяя их динамическим доступом Just-in-Time (JIT), выдаваемым строго на время выполнения задачи^[14][15][2].

Также с помощью управления путями атаки определяются активы уровня 0 (tier 0 assets), которые считаются наиболее критичными, так как имеют прямой или косвенный контроль над средой Active Directory или Microsoft Entra ID^[16].

В управлении путями атаки используются графы атак, которые отображают уязвимость сетей машин к возможным вторжениям^[9][2][1]. Узлы в таком графе соответствуют субъектам и объектам инфраструктуры — машинам, учётным записям, группам безопасности^[2].

Связи в графе атаки представляют отношения и привилегированные связи между этими узлами^[2]. Некоторые узлы более уязвимы из-за коротких путей от обычных пользователей к администраторам домена, что приводит к формированию точек концентрации сетевого трафика (узких мест путей атаки, choke points). В таких критических узлах сходятся множественные пути атаки, и устранение уязвимости или применение единого контроля в них может одновременно прервать десятки потенциальных маршрутов злоумышленника^[17][18][19]. Для приоритизации путей атаки также применяется метрика радиуса поражения (blast radius), которая оценивает масштаб потенциального ущерба и показывает, к какому количеству других систем и активов можно получить доступ от скомпрометированной точки^[17][18][20]. Графы атак нередко анализируются с помощью алгоритмов и инструментов визуализации^[2][9].

Внедрение ИИ-агентов и автоматизированных рабочих процессов значительно усложняет графы атак. Рост числа нечеловеческих идентичностей создаёт новые доверительные связи и легитимные пути, которые могут быть использованы злоумышленниками. Применение злоумышленниками искусственного интеллекта для автоматизации разведки и выполнения сложных цепочек атак позволяет быстро связывать уязвимости и неверные конфигурации в составные эксплойты, что критически усложняет отслеживание путей атак^[21][22].

Анализ путей атаки в мультиоблачных средах имеет свою специфику. Для выявления угроз, пересекающих границы различных облачных провайдеров, применяется нормализация телеметрии — сбор данных от каждого провайдера и их приведение к единой модели. Это позволяет использовать общие алгоритмы обнаружения и проводить кросс-облачную корреляцию активности, связывая события между разными облаками для выявления горизонтального перемещения злоумышленников в виде единой связанной цепочки^[23].

Управление путями атаки (APM) уделяет особое внимание нечеловеческим идентификаторам (NHI), так как их количество значительно превышает число пользователей-людей, а управление ими часто децентрализовано^[24][25]. Выделяются следующие основные типы нечеловеческих идентификаторов и связанные с ними риски путей атаки:

• Учётные записи служб (Service Accounts): часто обладают избыточными привилегиями и используются злоумышленниками для горизонтального перемещения между средами^[25][24].
• Ключи API и секреты: склонны к бесконтрольному распространению и утечкам, предоставляя атакующим постоянный доступ к системам^[26].
• Токены OAuth: создают скрытые взаимосвязи между платформами, компрометация которых позволяет атаковать цепочки поставок^[25][26].
• Агенты искусственного интеллекта (AI Agents): обладают автономным доступом к корпоративным данным; специфические риски включают динамическое повышение привилегий и злоупотребление легитимными правами^[26][25].

Современные подходы к управлению путями атаки включают конвергенцию APM с управлением внешней поверхностью атаки (EASM). Это позволяет осуществлять сквозное моделирование цепочек эксплойтов от внешних точек входа, выявляемых через мониторинг цифрового следа, до внутренних критических активов. Объединение этих подходов помогает выявлять критические узлы, на которых атака может быть прервана на ранних этапах^[27][28] Для реагирования на угрозы применяется автоматизированное закрытие путей (Auto Remediation) с использованием ИИ-систем. Искусственный интеллект принимает решения о блокировке и изоляции угроз на основе многофакторной оценки рисков (включая вероятность эксплуатации и критичность актива) и валидации путей атаки, проверяя сетевую достижимость уязвимостей. Автономные действия выполняются в рамках строгих политик: для известных паттернов угроз применяются мгновенные меры сдерживания, однако при высоком потенциальном влиянии на инфраструктуру или недостаточной уверенности системы автоматическое выполнение приостанавливается, и план действий передаётся на утверждение специалистам^[29].

К августу 2026 года 35 % организаций полностью внедрили решения Identity APM, показав рост с 21 % в 2025 году^[30].^[31]. Среди ведущих мировых вендоров решений APM выделяются:

• Orca Security и Wiz (специализация на облачных средах)^[32];
• SentinelOne (облачные среды и Active Directory)^[32][33];
• CrowdStrike (гибридные инфраструктуры и Active Directory)^[32][33];
• Semperis (Active Directory)^[33];
• Vectra AI (гибридные и облачные инфраструктуры)^[33].