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什麼是 DREAD Threat Model？

什麼是 DREAD Threat Model？

威脅建模是一種技術，用於識別系統的潛在威脅，並排定優先順序，同時評估各種緩解策略在減少或消除這些威脅方面的成效。

隨著網路犯罪的頻率和成本持續增加，企業組織建立了各種方法來建立網路威脅模型，並評估網路安全風險和漏洞。這個領域的一個重要架構就是 DREAD 威脅模式。

DREAD 提供結構化方法，評估軟體開發和企業環境中的安全威脅，並加以排序。這種方法對尋求透過系統性威脅分析強化安全性狀態的資安專業人員和開發團隊而言，已成為寶貴的工具。

什麼是 DREAD Threat Model？

DREAD 威脅模型是一種風險評估架構，可協助組織量化、比較並排定安全性威脅風險的優先順序。縮寫 DREAD 代表了潛在的損壞、再現性、可攻擊性、受影響的使用者，以及可發現性。每個元件都有助於全面評估潛在的安全威脅，使團隊能夠做出有關資源分配和緩解策略的明智決策。

DREAD 最初是 Microsoft 安全開發生命週期（SDL）的一部分，它已發展成為各行各業廣泛採用的方法。雖然 Microsoft 從此轉向其他威脅建模方法，但 DREAD 仍舊具有關聯性，因為 DREAD 的特性簡單明瞭，在許多情境中都具有實際適用性。

DREAD Threat 模式的元件

如前所述，DREAD 縮寫代表五項用來評估威脅的關鍵指標。了解每個要素對於有效應用模型至關重要。

潛在損壞

潛在的損害評估了漏洞被利用時可能導致的傷害的嚴重程度。此評估考量了各種因素：

資料曝光或遺失
系統入侵
財務影響
聲譽受損
違反法規

高度損壞的可能性可能涉及完整系統入侵或敏感客戶資料暴露，而低損壞的可能性可能僅造成輕微不便或暫時性的服務劣化。

再現性

再現性衡量攻擊的持續複寫能力。這個因素對以下幾個原因至關重要：

更高的再現性代表了更可靠的入侵。
較容易複製意味著對攻擊者的技能需求較低。
一致的再現功能有助於進行弱點驗證和修補。

高度可再現的威脅會帶來更大風險，因為在不同情況下，它可以在最少的時間內持續被利用，而難以再現的威脅則可能帶來較低的立即風險。

可攻擊性

可攻擊性可檢視執行攻擊所需的工作與專業知識。關鍵考量包括：

技術技能要求
存取先決條件
投資所需時間
所需的資源或工具
開發入侵的複雜性

較低的可攻擊性分數可能表示需要大量專業知識或資源的攻擊，而較高的分數則顯示較不熟練的攻擊者容易利用的弱點。也就是說，較容易利用的威脅評分更高，代表風險程度更高。

受影響的使用者

此元件可量化使用者基礎的潛在影響範圍。考量因素包括：

可能受到影響的使用者人數
使用者類型（管理員、一般使用者、訪客）
受影響使用者群組的業務影響
地理或組織範圍

更廣泛的受影響使用者群通常表示風險較高，並可能影響緩解工作的優先順序。舉例來說，一個影響公司整體客戶群的弱點，其分數會高於只影響一個小型內部團隊的弱點。

可探索性

可發現性衡量潛在攻擊者尋找弱點的難易程度。在可發現性下需要考慮的因素包括：

弱點的可見性
探索所需的存取層級
自動化掃描工具的可用性
探索過程的複雜性
具備類似漏洞的公開知識

更高的可發現性分數表示較容易發現的漏洞，可能增加利用的可能性。

如何使用 DREAD Threat 模式

若要有效應用 DREAD 威脅模型，請遵循以下步驟：

識別潛在威脅：首先列出系統中所有潛在的威脅或漏洞。這可以透過各種方法達成，例如安全性測試、程式碼審查，或使用現有的威脅資料庫。
為每項威脅評分每個要素：根據五個 DREAD 元件（損壞、再現性、可利用性、受影響使用者和可發現性）來評估每個已識別的威脅。分數通常為 1 至 10 分，數值越高表示風險越大。
計算整體風險分數：所有要素都計分後，計算每項威脅的平均分數，以確定其整體風險等級。例如，如果威脅的分數如下：傷害（8）、再現性（7）、可攻擊性（9）、受影響使用者（6）和可發現性（8），平均風險分數將為（8 + 7 + 9 + 6 + 8）/ 5 = 7.6。
依其分數排列威脅：根據其平均分數組織威脅，數值越高表示需要緩解的優先順序越高。這有助於有效分配資源，以解決最迫切的風險。
實施緩解策略：專注於降低與最高評分威脅相關的風險。緩解可能涉及修補漏洞、加強監控、實施存取控制或其他防禦措施。
定期檢視並更新：威脅情勢迅速演進。定期重新檢視 DREAD 評分，並在出現新的威脅、現有威脅或系統變更時加以調整。

DREAD 威脅模型的優勢

DREAD 模型提供多項關鍵優勢，使其成為網路安全威脅模型的有效工具。

結構化評估：DREAD 提供了一致的架構，可用來評估各種威脅。其簡單明瞭的特性讓安全團隊能夠快速評估威脅，並排定其優先順序，而不需經過廣泛的訓練或專門工具。這種結構化方法可確保所有威脅都使用相同的標準進行評估，從而得到更統一的分析。
可量化的結果：DREAD 為威脅評分五大不同因素，包括損壞、再現性、可利用性、受影響的使用者，以及可發現性，提供了風險的數字表示。這種可量化的方法讓組織更輕鬆地客觀地比較和排序威脅，並針對要優先處理的威脅進行更明確的決策。
促進溝通：DREAD 模型的結構化和可量化性質是有效的溝通工具，彌補了技術和非技術利益相關者之間的差距。透過呈現數字評分的威脅，可以更輕鬆地為緩解工作進行資源分配，促進有關風險管理的高效討論。
彈性與擴充性：DREAD 的適應性使其能夠應用於各種領域，包括軟體開發、網路安全和實體安全評估。無論是小型專案或企業級評估，其可擴充性都能在各種威脅模型情境中發揮功用。
整合潛力：DREAD 模型可以補足現有的安全流程和框架，增強組織的整體網路安全策略。透過將 DREAD 整合到既有的實務中，組織可以豐富其威脅評估，並改善風險管理成果。

DREAD Threat 模式的限制

雖然 DREAD 模型能為威脅建模帶來寶貴效益，但組織也應考慮了幾個值得注意的限制。

主觀評分：雖然 DREAD 採用數字方法，但在為其組成項目分配分數時，它主要依賴主觀判斷。不同的評估者對威脅的解讀可能不同，導致相同問題的分數不同。這種主觀性可能導致評估不一致，並阻礙有效優先排序。
複雜威脅的過度簡化：DREAD 模型可能透過將複雜威脅或情境減至五個元件，而過度簡化。在具有互連弱點的複雜系統中，某些威脅可能需要更細微的分析，這些分析超出了 DREAD 框架。這樣的簡化作業可能會忽略關鍵細節，而這些細節對於全面了解威脅情勢至關重要。
靜態分析與範圍限制：該模型本質上不會考慮快速演變的威脅或動態攻擊媒介。在涉及進階持續性威脅（APT）的情境中，隱藏和持續性等因素可能比傳統的指標更為重要，如可發現性或受影響的使用者，DREAD 模式可能不是最有效的工具。此外，其範圍可能無法完全解決某些類型的威脅或安全問題，因此限制了其在各種環境中的適用性。
組件的重量不足：DREAD 的標準形式是平等對待所有五個要素，這可能不會反映每種情況的實際風險。舉例來說，在某些情境下，威脅可能造成的損害可能比其他因素更重要。自訂每個元件的權重可以提高模型的準確性，但需要額外的努力和專業。
遊戲系統的可能性：由於評分仰賴人為投入，因此有偏誤影響結果的風險。評估者可能會無意中降低風險或操縱分數，以達到有利的結果，這可能導致低估某些威脅，並影響整體風險管理工作。