Платформите за облачна сигурност превръщат всяко нарушено правило в констатация за проблем, а тези констатации се трупат в опашки, подредени по степен на критичност. Изследване на Sola Security проверява какво се случва с тази подредба, когато всяка констатация бъде съпоставена със средата, в която реално се намира.
Изследователите Леон Голдбърг и Гал Енгелберг създадоха AI агент, който преоценява констатациите, подадени от външни платформи за облачна сигурност. Те го приложиха върху 9 967 констатации с ниво HIGH от две търговски платформи в осем производствени среди, като агентът промени оценката на 75,1% от тях. По-голямата част бяха понижени (58,5%), а 16,6% бяха повишени.
Една степен на критичност за всяка среда
Степента на критичност на дадена облачна констатация произтича от правилото, което я е генерирало. Всяко от 599 правила на доставчиците задаваше точно една и съща степен на критичност за 99 073 установени проблема, независимо от засегнатия ресурс или среда. „Статичната критичност отразява риска от даденото състояние по принцип“, пишат изследователите, и „опашка, подредена по нея, е подредена за общия случай“.
„Едно правило носи контекста, който неговият автор може да закодира еднократно за всяка среда“, отбелязват те. „Контекстът, който определя реалната тежест на състоянието в дадена конкретна среда, се намира другаде.“ Това включва дали маркираният ресурс е свързан с нещо и дали върху него се изпълняват работни натоварвания.
Стандартите за оценяване предвиждат място за този контекст. CVSS включва метрики за средата, които коригират базовата оценка спрямо конкретното внедряване, а насоките на NIST за оценка на риска обвързват вероятността с наличните контролни механизми. „Статичната критичност оставя това място празно“, констатират изследователите.
Правилата за доказателства на агента
За всяка констатация агентът изгражда теория за това как атакуващ би експлоатирал проблема, след което събира доказателства от конфигурацията на ресурса, свързаните с него ресурси и данни, съхранявани от други продукти за сигурност.
Според политиката за доказателства на агента „повишаването на критичността изисква повече доказателства от нейното понижаване“. Понижаването на оценка изисква наблюдавано свойство, което неутрализира конкретния начин, по който дефектът би бил експлоатиран. Повишаването изисква доказателства, че състоянието е по-лошо в тази среда, заедно с проверка за защитни стени, бели списъци или други възможни предпазни бариери по пътя. Всичко останало запазва оценката на доставчика.
Едно и също правило се променя и в двете посоки
Шест повтарящи се модела обясняват констатациите, чиито определящи факти можеха да бъдат проверени чрез облачни API. Най-големият от тях, съставляващ 32,3%, включваше неактивни ресурси, несвързани с нищо или изоставени. Понижавания се наблюдаваха и при ресурси, недостъпни от интернет, липсващи активни услуги, строги ограничения на източника и блокирания на ниво акаунт. Един модел — потвърдена публична достъпност в средата — водеше основно до повишаване на критичността.
От 138 правила 62 генерираха констатации, които агентът в някои случаи понижаваше, а в други повишаваше. При 57 от тези правила и двата резултата се проявиха в рамките на една и съща среда. Например правило за група за сигурност беше понижено, когато групата стоеше само пред вътрешни балансатори на натоварването, и повишено, когато средата разкриваше директен път от интернет.
Около половината от заключенията (49,0%) се основаваха на доказателства извън маркирания ресурс — от свързани ресурси в графа на активите или от данни на друг продукт. „Външните доказателства се концентрират в смекчаващите фактори, където доказването, че една констатация е безопасна, означава изключване на всеки възможен път към нея“, обясняват изследователите. „Разликата между критичността по правило и реалната критичност в производствена среда е голяма, а нейното преодоляване изисква доказателства от цялата среда“, заключават те.
Проверка на фактите спрямо реалната инфраструктура
За да проверят дали решенията на агента стъпват на солидна основа, изследователите извършиха проверки само за четене в осем AWS акаунта, прочитайки определящите факти директно от облачния доставчик и изключвайки собствените данни на агента от цикъла. За заключенията, които тези проверки можеха да установят окончателно, реалната среда съвпадна с фактите на агента в 99,4% от случаите. Когато всяка констатация, която проверките не можаха да валидират, беше отчетена като грешна, процентът спадна до 81,8%.
Проверките тестваха фактите зад заключенията, но дали ревизираните оценки за критичност са били правилните, е въпрос, който изследването оставя отворен. Авторите правят ясна разлика между AI, който анализира констатации, и AI, който предприема действия по тях.
„Провереното, специфично за средата разчитане на всяка констатация е предварително условие за автономно предприемане на действия по нея“, заявяват Голдбърг и Енгелберг. „Анализът и действието се различават по радиус на поражение, обратимост и оторизация“, предупреждават те, добавяйки, че „това изследване измерва единствено анализа“.
Ограничения на проучването
Проучването обхваща решенията на една система върху опашката с ниво HIGH на две платформи, като 92% от преоценените констатации са били в AWS. Проверката в реална среда обхвана една платформа и пет типа ресурси, като тестваше определящия факт зад всяко решение, оставяйки крайната оценка непроверена.
Констатации, които първоначално са били класифицирани като MEDIUM или LOW, останаха извън обхвата. Изследването също така не разполага с данни за инциденти, поради което остава неясно дали констатациите с повишена критичност са по-склонни към експлоатация, или тези с понижена критичност са по-малко склонни спрямо първоначалната оценка на доставчика. Пълнотата на откриване, т.е. определящите факти, които агентът е пропуснал, остана неизмерена.
- агентен AI
- облачна сигурност
- киберсигурност
- изследване