The paper is devoted to simulations of cyber-attacks by intruders on corporate computer systems and examines their functions, architecture features and the use process. The advantages of these systems include early detection of vulnerabilities, automation of attack modeling, and evaluation of security performance indicators.
simulation of hacking and attacks, attack modeling, security threats, vulnerabilities, security assessment
Уязвимости в компьютерных системах могут возникать из-за некорректных конфигураций средств защиты, слабых паролей, устаревшего программного обеспечения, отсутствия шифрования при передаче чувствительной информации и других причин [1-3]. Растущее число приложений, которые используют облачные сервисы и устройства Интернета вещей, создает новые проблемы безопасности [4-6]. Организации часто не проводят регулярную оценку безопасности, что приводит к успешным взломам и хакерским атакам. Злоумышленники постоянно разрабатывают новые изощренные методы атак, делая традиционные средства защиты недостаточными.
Организации в основном полагаются на сочетание проверок соответствия требованиям, оценок уязвимостей и периодическое тестирование на проникновение для оценки уровня безопасности. Эти методы эффективны, но проводятся на определенный момент времени и дают ограниченное представление о том, как работают средства контроля безопасности в реальных условиях атаки. Средства аудита безопасности направлены на соблюдение политики, сканирование и поиск уязвимостей выявляет слабые места без оценки возможности их использования или защитных мер. Тесты на проникновение являются более надежным методом, но они ограничены масштабом, временем и затратами, они не могут проводиться достаточно часто для получения реального состояния системы защиты корпоративной среды.
Поэтому для моделирования и обнаружения угроз в режиме реального времени следует использовать динамические подходы.
Симуляция взлома и атак (Breach and Attack Simulation) – процесс моделирования кибератак и попыток взлома с целью оценки эффективности систем обеспечения безопасности организации и возможности реагирования на инциденты [7]. Данный подход включает создание реалистичных сценариев атак и их выполнение в контролируемой среде для выявления уязвимостей, слабых мест и потенциальных пробелов безопасности внутри информационной системы и корпоративной компьютерной сети.
Процесс BAS включает следующие этапы:
- планирование – определение объема и целей симуляции, включая системы (приложения) и сети для тестирования, конкретные сценарии атак, которые будут смоделированы;
- проектирование симуляции – создание реалистичных сценариев атак (фишинг, повышение привилегий, несанкционированный доступ и т.д.) на основе известных угроз и специфики деятельности организации;
- проведение симуляции вручную или с помощью автоматизированного средства;
- анализ результата симуляции – включает просмотр журналов, мониторинг поведения системы и оценку эффективности существующих средств контроля безопасности и процедур реагирования на инциденты;
- формирование отчета.
Отличие BAS от этичного взлома и тестирования на проникновения состоит в использовании специализированных платформ симуляции и моделирования взломов и атак. Платформы BAS предназначены для постоянной имитации враждебного поведения в корпоративной компьютерной системе с целью проверки эффективности средств контроля безопасности. BAS автоматизированно воспроизводит известные тактики и приемы злоумышленников, чтобы оценить, могут ли существующие средства защиты предотвратить, обнаружить или смягчить их действие.
Архитектура платформы BAS состоит из взаимодействующих функциональных уровней, которые в совокупности обеспечивают непрерывное моделирование, наблюдение и оценку [8]. Первый уровень – уровень моделирования атак, который отвечает за выполнение действий злоумышленников в корпоративной среде. Второй уровень – уровень взаимодействия с управлением и наблюдения, который отражает реакцию механизмов безопасности на имитируемые атаки. Он включает в себя средства защиты конечных точек, средства сетевого контроля, системы идентификации и управления доступом, шлюзы безопасности электронной почты, системы обнаружения вторжений и платформы аналитики безопасности. Третий уровень – уровень анализа показателей, который объединяет исходные результаты моделирования в интерпретируемые показатели эффективности. Четвертый уровень включает интеграцию с рабочими процессами обеспечения безопасности и процессом принятия решений.
В настоящее время кроме платформ для моделирования BAS существуют фреймворки для эмуляции атак и попыток взломов злоумышленников [8, 9]. Они выявляют уязвимости и противодействуют действиям злоумышленников, используя элементы геймификации. К таким средствам можно отнести:
- Kaspersky Interactive Protection Simulation – представляет собой виртуальную платформу обучения навыкам кибербезопасности в виде стратегической командной игры, демонстрируя, как кибербезопасность связана с эффективностью бизнеса;
- Интерактивный симулятор от «Лаборатории Касперского» - симулятор программ-вымогателей;
- CyberBattleSim – симулятор построен на основе искусственного интеллекта и предназначен для понимания действий хакеров;
- Infection Monkey – это BAS с открытым исходным кодом, проверяет устойчивость сети;
- BAS AttackIQ – выполняет автоматическую проверку безопасности путем моделирования реальных киберугроз;
- Автоматизированный стимулятор атак XM Cyber – гибридная платформа BAS;
- Симулятор для реальной практики в расследовании кибератак Standoff Cyberbones и другие.
В пользу виртуального симулятора, построенного под обучение и геймификацию, выступают многие авторы, отмечая, что геймификация позволяет сохранять вовлеченность в течение длительного интервала времени и делает процесс обучения интересным [8-10]. В работе [9] авторы предлагают вариант программной реализации симулятора киберугроз, интерфейс которого состоит из интерактивных офисных помещений, в которые расположены компьютерная и офисная техника, элементы коммуникаций. Путем перемещения по комнатам пользователь взаимодействует с внутренними объектами и решает отдельные практические задачи.
Авторы в [11] применяли для моделирования взломов и атак платформу на основе искусственного интеллекта, объединяющую алгоритмы машинного обучения и автоматизации моделирования атак, анализ уязвимостей и предоставление информации о безопасности в режиме реального времени. Система BAS, управляемая искусственным интеллектом, обеспечивала непрерывную оценку безопасности, снизились ложные срабатывания и время реагирования на инциденты. Работа системы моделирования взломов и атак на основе искусственного интеллекта начинается со сбора данных, которые затем подвергаются обработке и нормализации для обеспечения согласованности и точности. Прогнозирование траектории атаки с помощью нейронной сети определяют потенциальные маршруты атаки, затем выполняется обнаружение уязвимостей, которые интегрируются в аналитику угроз для автоматизированного построения стратегии реагирования.
Проведенные исследования показали преимущества BAS на основе искусственного интеллекта над традиционными методами тестирования на проникновение, так как повысилась точность обнаружения угроз, киберустойчивость всей компьютерной системы, недостатки были устранены автоматически [11].
К преимуществам BAS можно отнести:
- выявление уязвимостей до того, как ими воспользуются злоумышленники;
- моделирование реальных сценариев атак обеспечивает более точную оценку средств контроля безопасности исследуемой системы и возможностей реагирования на инциденты по сравнению с традиционными методами оценки уязвимостей;
- повышается готовность к реагированию на инциденты, выявляются пробелы в процедурах обеспечения безопасности;
- устранение уязвимостей на более ранних этапах их возникновения может потенциального снизить финансовый ущерб и потерю репутации.
Таким образом, подход автоматизированного моделирования взломов и атак является эффективным механизмом непрерывной проверки средств контроля безопасности контроля безопасности компьютерной системы организации.
1. Malyshev, D.A. Arhitektura zaschischennogo veb-prilozheniya dlya upravleniya programmnymi proektami / D.A. Malyshev, S.A. Evdokimova // Problemy i perspektivy modelirovaniya sistem i processov : materialy Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konferencii. – Voronezh, 2025. – S. 280-286. DOI: https://doi.org/10.58168/PPSPM2025_280-286; EDN: https://elibrary.ru/TIOKMU
2. Sumin, V.I. Razrabotka podhoda formirovaniya struktury prinyatiya upravlencheskih resheniy sotrudnikami slozhnyh organizacionnyh sistem special'nogo naznacheniya / V.I. Sumin, A.S. Dubrovin, A.S. Kravchenko // Modelirovanie sistem i processov. – 2025. – T. 18, № 3. – S. 99-106. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2025-18-3-99-106; EDN: https://elibrary.ru/PNSENU
3. Vybor kriteriya optimal'nosti pri prinyatii upravlencheskih resheniy v slozhnyh tehnicheskih sistemah / A.V. Skrypnikov [i dr.] // Modelirovanie sistem i processov. – 2024. – T. 17, № 1. – S. 120-128. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-120-128; EDN: https://elibrary.ru/MMIAIH
4. Evdokimova, S. A. Uyazvimosti informacionnoy bezopasnosti sistem komp'yuternogo zreniya / S. A. Evdokimova // Informacionnye tehnologii. Fizika i matematika : materialy 90-y nauchno-tehnicheskoy konferencii professorsko-prepodavatel'skogo sostava, nauchnyh sotrudnikov i aspirantov (s mezhdunarodnym uchastiem). – Minsk, 2026. – S. 49-53. EDN: https://elibrary.ru/KNPDMN
5. Dosunmu, A.A. Security orchestration and automation models for accelerating incident detection and response / A.A. Dosunmu, P.O. Ogundele // Computer Science & IT Research Journal. – 2025. – Vol. 6(11). – Pp. 878-894. – DOI:https://doi.org/10.51594/csitrj.v6i11.2163.
6. Vysockaya, I. A. Obosnovanie informacionno-intellektual'noy podderzhki principov deystviya tehnicheskih sistem / I. A. Vysockaya // Modelirovanie sistem i processov. – 2024. – T. 17, № 1. – S. 19-26. DOI: https://doi.org/10.12737/2219-0767-2024-17-1-19-26; EDN: https://elibrary.ru/DCEATL
7. Dosunmu, A. Breach and Attack Simulation Frameworks for Continuous Validation of Enterprise Security Controls / A. Dosunmu, P.O. Ogundele // International Journal of Scientific Research in Computer Science Engineering and Information Technology. – 2024. – Vol. 10(3). – Pp. 1100-1119. DOI: https://doi.org/10.32628/CSEIT25113580
8. Obosnovanie neobhodimosti razrabotki simulyatora kiberugroz dlya resheniya obrazovatel'nyh zadach / V.L. Akap'ev, R.A. Dunaev, E.G. Kovaleva, A.V. Borisenko // Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta Gosudarstvennoy protivopozharnoy sluzhby MChS Rossii. – 2025. – № 4. – S. 117-130. DOI: https://doi.org/10.61260/2218-130X-2025-4-117-130
9. Akap'ev, V. L. Razrabotka programmiruemogo simulyatora kiberugroz s elementami geymifikacii / V. L. Akap'ev, R. A. Dunaev, A. V. Borisenko // Vestnik Adygeyskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Estestvenno-matematicheskie i tehnicheskie nauki. – 2025. – № 4 (371). – S. 38-50. DOI: https://doi.org/10.53598/2410-3225-2025-4-371-38-50; EDN: https://elibrary.ru/MINVTO
10. Optimizaciya informacionno-telekommunikacionnyh sistem s ispol'zovaniem neyronnyh setey: povyshenie effektivnosti i bezopasnosti / A. V. Skrypnikov [i dr.] // Vestnik Voronezhskogo instituta FSIN Rossii. – 2024. – № 4. – S. 135-139. EDN: https://elibrary.ru/VZUSQA
11. Ethical hacking and penetration testing: strengthening cyberdefense with ai-driven breach and attack simulation / C. Ubagaram [et al.] // International Journal of Information technology & Computer Engineering. – 2023. – Vol. 11, Is. 1. – Pp. 230-236.
