Статья Собеседование по ИБ в 2025: Как перестать зубрить и начать думать как Cloud & AI Security эксперт 🔥

Мы на пороге 2025 года, и если ты до сих пор готовишься пройти тест по информационной безопасности 2025, вспоминая iptables на выделенной машине, то у меня для тебя плохие новости. Очень плохие.

Содержание:

• Почему твоя зубрежка больше не работает: новый тест по информационной безопасности 2025
• От Dev до Prod: Защита Cloud-Native систем от атак на цепочку поставок (Supply Chain)
• Архитектурный разбор: Threat Modeling для AI/ML в Kubernetes
• Compliance и регуляторные требования в облаке
• Карьерные треки и сертификации в ИБ
• Практическое задание: Развертывание безопасного EKS кластера
• Что НЕ спросят на собеседовании в 2025 (не трать время)
• Популярные вопросы (FAQ)

Мы на пороге 2025 года, и если ты до сих пор готовишься пройти тест по информационной безопасности 2025, вспоминая iptables на выделенной машине, то у меня для тебя плохие новости. Очень плохие.

Твоя зубрежка больше не работает. Почему? Потому что мир, в котором мы работаем, изменился. Кардинально. И собеседования по безопасности — это теперь не экзамен по терминам, а проверка твоего архитектурного мышления.

Большинство из нас учились на материалах про статичную, on-premise инфраструктуру. Но сегодня бизнес живет в облаках. "Веб-сервер" — это не железка в стойке. Это может быть набор контейнеров, живущих 5 минут. Serverless-функция без привычной ОС. Инфраструктура, которая создается и уничтожается десятки раз в день с помощью Terraform.

Ссылка скрыта от гостей

.

Готов к реальным вызовам? Тогда погнали.

Почему твоя зубрежка больше не работает: новый тест по информационной безопасности 2025​

Как на самом деле изменились технические собеседования с приходом Cloud и AI?​

Забудь вопрос "Что такое файрвол?". Сегодня тебя спросят иначе. Например:

Ты разворачиваешь микросервисное приложение в EKS. Сервис A (фронтенд) должен общаться с сервисом B (бэкенд) по порту 8080, а сервис B — с базой данных RDS. Как ты реализуешь эту политику доступа, чтобы минимизировать поверхность атаки?

Чувствуешь разницу? Это не про термин. Это про проектирование системы на лету.

Правильный ответ? Это логика и процесс.

• Принцип наименьших привилегий (Zero Trust). Запомни: по умолчанию весь трафик внутри кластера — запрещен.
• Инструмент? Kubernetes Network Policies. Твой лучший друг в облаке.
• Реализация (логика):
• Для сервиса B (бэкенда): Создаем NetworkPolicy, которая разрешает Ingress (входящий) трафик только от подов с меткой app: frontend на TCP-порт 8080.
• В этой же политике для сервиса B: Разрешаем Egress (исходящий) трафик только на IP-адрес и порт нашей RDS базы данных. Да, используем ipBlock с указанием CIDR.
• Для сервиса A (фронтенда): Создаем политику, разрешающую Ingress от внешнего мира (например, от Ingress Controller) и Egress только к подам с меткой app: backend.

А теперь смотри, как это выглядит в коде:

# NetworkPolicy для backend сервиса
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: NetworkPolicy
metadata:
  name: backend-netpol
  namespace: production
spec:
  podSelector:
    matchLabels:
      app: backend
  policyTypes:
  - Ingress
  - Egress
  ingress:
  - from:
    - podSelector:
        matchLabels:
          app: frontend
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 8080
  egress:
  - to:
    - ipBlock:
        cidr: 10.0.1.0/24  # CIDR подсети RDS
    ports:
    - protocol: TCP
      port: 5432  # PostgreSQL

Видишь? Мы перешли от "знаю термин" к "могу спроектировать". AI-ассистенты вроде Copilot сгенерируют тебе YAML (но часто с ошибками в безопасности!). Но они не проведут этот мыслительный процесс, не оценят риски, не выберут оптимальный инструмент.

Именно за это — за архитектурное мышление в облачном контексте — компании готовы платить 250-400 тысяч рублей в месяц (реалистичные цифры для Middle-Senior уровня). Твоя задача на собеседовании — продемонстрировать именно его.

От Dev до Prod: Защита Cloud-Native систем от атак на цепочку поставок (Supply Chain)​

Как на практике защититься от компрометации контейнеров еще до их деплоя в Kubernetes?​

Прежде чем погрузиться в техническую глубину, давай разберемся, почему это критично. Одна из самых недооцененных угроз. О ней редко пишут в базовых гайдах. Это атака на цепочку поставок ПО (Software Supply Chain).

Проще говоря: твою систему взламывают не в продакшене. Ее "заражают" еще на этапе сборки. Представь: разработчик использовал уязвимую библиотеку. Или базовый Docker-образ. И вот в твой идеально настроенный Kubernetes-кластер попадает "троянский конь".

На собеседовании тебя могут попросить: "Спроектируй безопасный CI/CD пайплайн для сборки и развертывания контейнеризированного приложения". Это не про знание GitLab CI. Это про понимание точек контроля и принципа Shift-left security — переноса безопасности на ранние этапы разработки.

Вот как выглядит современный DevSecOps-пайплайн с точки зрения безопасности:

• Этап CODE (Разработка):
• Угроза: Коммит кода с секретами (API-ключи, пароли).
• Защита: Внедряем pre-commit хуки. TruffleHog или git-secrets сканируют код до того, как он попадет в репозиторий. На стороне сервера — периодическое сканирование репозиториев.
• Этап BUILD (Сборка образа):
• Угроза №1: Уязвимый базовый образ (например, node:14).
• Защита: Используем минималистичные образы (distroless, alpine). Сканируем образы на уязвимости. Интегрируем в пайплайн Trivy или Grype.
  Ссылка скрыта от гостей
  .

Вот рабочий пример интеграции Trivy в GitLab CI:

# .gitlab-ci.yml
security-scan:
  stage: test
  image: aquasec/trivy:latest
  script:
    # Сканируем образ и генерируем отчет
    - trivy image --format json --output trivy-report.json ${CI_REGISTRY_IMAGE}:${CI_COMMIT_SHA}
    # Проверяем на критические уязвимости
    - trivy image --exit-code 1 --severity CRITICAL,HIGH ${CI_REGISTRY_IMAGE}:${CI_COMMIT_SHA}
  artifacts:
    reports:
      container_scanning: trivy-report.json

• Угроза №2: Уязвимые зависимости приложения (в package.json, requirements.txt).
• Защита: Сканируем зависимости с помощью Snyk, Dependabot или Trivy fs.
• Этап TEST (Тестирование инфраструктуры):
• Угроза: Ошибки в конфигурации инфраструктуры (IaC). Открытый S3 бакет в Terraform-коде? Привет, утечка!
• Защита: Статический анализ IaC-кода. Checkov или tfsec тебе в помощь.
  Ссылка скрыта от гостей
  .

# Сканируем директорию с Terraform-кодом
checkov -d . --framework terraform

• Этап DEPLOY (Развертывание):
• Угроза: Развертывание образа, который подменили после сканирования.
• Защита: Цифровые подписи для артефактов. Sigstore/Cosign подпишет образ после успешного сканирования. В Kubernetes? Настраиваем Admission Controller (например, Kyverno или OPA/Gatekeeper для Policy as Code). Он разрешит запуск только подписанных и проверенных образов.

Ключевые инструменты для защиты цепочки поставок:

Инструмент	Этап CI/CD	Тип анализа	Интеграция	Ключевая фича
Trivy	BUILD	Образы, Файловая система (зависимости, IaC)	Высокая (CLI, GitHub Action)	Универсальный сканер "все-в-одном"
Snyk	CODE, BUILD	Код, Зависимости, IaC	Отличная (IDE, Git, CI)	Лучшая база уязвимостей и подсказки по исправлению
Checkov	TEST	IaC (Terraform, CloudFormation, K8s)	Высокая (CLI, пайплайны)	Более 1000 готовых политик для облаков
Falco	RUNTIME	Поведение системы (syscalls)	Средняя (требует агента на узлах)	Детектирование аномальной активности в реальном времени
Sigstore	DEPLOY	Подпись артефактов	Средняя (требует настройки)	Создание неопровержимых доказательств происхождения ПО

Понимание этого пайплайна, умение назвать 2-3 инструмента для каждого этапа — и ты мгновенно выделяешься. На фоне тех, чьи знания о безопасности контейнеров заканчиваются на docker scan.

Архитектурный разбор: Threat Modeling для AI/ML в Kubernetes​

Как на практике применить фреймворк MITRE ATT&CK для симуляции атак на гибридные облачные среды?​

Это вопрос уровня Senior. Но прежде чем погрузиться в сложность, давай создадим мост от базовых концепций. Если ты понимаешь, как работает Network Policy, следующий шаг — думать как атакующий, который хочет ее обойти.

Пристегнись. Здесь от тебя ждут не просто перечисления техник из MITRE ATT&CK. Здесь нужно умение применить их к конкретному, сложному сценарию.

Ссылка скрыта от гостей

.

Сценарий для разбора:

У нас есть гибридная среда. В нашем дата-центре (on-premise) находится база данных с персональными данными клиентов. В облаке (AWS) в EKS-кластере развернута LLM-модель для поддержки клиентов, которая была дообучена (fine-tuned) на обезличенных данных из этой базы. Как бы ты смоделировал угрозы для этой системы и какие векторы атаки по MITRE ATT&CK ты бы проверил в первую очередь?

Здесь ты мыслишь как атакующий (Red Team) и архитектор (Blue Team) одновременно. Узнай больше о корпоративном OSINT для Red и Blue Team.

Шаг 1: Декомпозиция системы и определение поверхностей атаки.

• On-premise: Серверы БД, сетевое оборудование, канал связи с облаком (VPN/Direct Connect).
• Cloud (AWS): EKS-кластер (Control Plane, Worker Nodes), Ingress Controller, S3-бакет с дообученной моделью, IAM-роли, CloudWatch Logs.
• AI/ML-компонент: Сама LLM-модель, ее API, и безопасный MLOps пайплайн для дообучения.

Шаг 2: Применение MITRE ATT&CK (фокус на Cloud и Containers).

Не будем перебирать все 200+ техник. Выбираем самые релевантные для нашего сценария.

Initial Access (Первоначальный доступ):​

• T1190 - Exploit Public-Facing Application: Атака на API LLM-модели. Ищем не классические SQL-инъекции, а Prompt Injection. Может ли злоумышленник заставить модель выдать свои системные промпты? Раскрыть детали архитектуры? Обойти фильтры?
• T1078 - Valid Accounts: Компрометация учетных данных разработчика или DevOps-инженера. Доступ к AWS-консоли или kubectl.

Execution (Выполнение):​

• T1610 - Deploy Container: Атакующий получил доступ к кластеру. Он может развернуть свой вредоносный контейнер (криптомайнер, например) рядом с легитимной моделью.

Privilege Escalation (Повышение привилегий):​

• T1611 - Escape to Host: Самый опасный сценарий в Kubernetes. Атакующий эксплуатирует уязвимость в рантайме контейнера или ядре Linux. Цель: "вырваться" из контейнера на хост-машину (Worker Node). Контроль над нодой? Доступ ко всем остальным контейнерам на ней.

Credential Access (Доступ к учетным данным):​

• T1552.005 - Cloud Instance Metadata API: После побега на хост (T1611) или компрометации пода, атакующий запросит у IMDS временные креды IAM-роли, привязанной к ноде. Если роль имеет избыточные права (s3:* например)? Игра окончена.

Lateral Movement & Impact (Горизонтальное перемещение и воздействие):​

• Движение в облаке: Украденные IAM-креды. Атакующий сканирует S3-бакеты. Находит оригинальную, дообученную модель. Крадет ее (T1530 - Data from Cloud Storage Object). Это уже кража интеллектуальной собственности.
• Движение в on-premise: Доступ к ноде. Атакующий исследует сетевые подключения. Находит VPN-туннель в корпоративную сеть. Пытается атаковать on-premise базу данных.

Атака на модель (AI-специфичная):​

• Model Extraction или Model Inversion. Атакующий отправляет тысячи запросов к API. Цель: по ответам восстановить либо саму модель, либо чувствительные данные, на которых она обучалась.

Шаг 3: Проектирование защиты (Blue Team).

На основе этих векторов мы строим эшелонированную оборону:

• Prompt Injection: Валидация и санация всех входящих запросов на уровне API Gateway.
• Container Escape: Используем gVisor или Kata Containers для усиленной изоляции. Регулярное сканирование и патчинг.
• Credential Access: Принцип наименьших привилегий к IAM-ролям. Вместо s3:* даем доступ только к конкретному бакету (arn:aws:s3:::my-ml-models-bucket/*).
• Lateral Movement: Жесткие Kubernetes Network Policies. Сегментируем неймспейсы. Настраиваем Security Groups в AWS, разрешающие трафик от EKS к RDS только по нужному порту.
• Детектирование: Настраиваем Falco с правилами, которые триггерятся на подозрительную активность (запуск shell внутри контейнера, чтение /etc/shadow, обращение к IMDS).
  Ссылка скрыта от гостей
  .

Вот пример простого Falco правила для детектирования подозрительных действий:

- rule: Terminal shell in container
  desc: A shell was used as the entrypoint/exec point into a container
  condition: >
    spawned_process and container
    and shell_procs and proc.tty != 0
    and container_entrypoint
  output: >
    A shell was spawned in a container with an attached terminal
    (user=%user.name %container.info shell=%proc.name parent=%proc.pname)
  priority: NOTICE
  tags: [container, shell, mitre_execution]

Собираем логи в SIEM. Пишем правила детекции на KQL.

Red Team перспектива: А теперь как атакующий обойдет эти защиты? Использует Living off the Land в облаке — легитимные AWS CLI команды для разведки. Для обхода CloudTrail — работа через временные сессии с минимальными привилегиями. Инструменты: Pacu для AWS пентеста, CloudBrute для перебора сервисов, ScoutSuite для аудита конфигураций.

Эта логика показывает: ты не просто знаешь MITRE ATT&CK. Ты умеешь применять этот фреймворк как инструмент анализа рисков для сложных, современных систем.

Compliance и регуляторные требования в облаке​

Как обеспечить соответствие PCI DSS, ГОСТ и ФСТЭК при миграции в облако?​

Переход между техническими темами и compliance может быть плавным. Ведь все технические меры безопасности, о которых мы говорили, в конечном итоге служат для выполнения регуляторных требований.

На собеседовании тебя обязательно спросят: "Как ты обеспечишь соответствие PCI DSS для e-commerce платформы в AWS?" или "Какие требования ФСТЭК нужно учесть при развертывании критической инфраструктуры в российском облаке?"

Ключевые моменты для PCI DSS в облаке:

• Requirement 1-2 (Сетевая безопасность): Security Groups, NACLs, VPC design с правильной сегментацией
• Requirement 3 (Защита данных картодержателей): Шифрование at rest (KMS) и in transit (TLS 1.2+)
• Requirement 10 (Логирование): CloudTrail для всех API вызовов, VPC Flow Logs, централизованный SIEM
• Requirement 11 (Сканирование уязвимостей): Регулярные пентесты, автоматизированное сканирование через Inspector

Российская специфика (ГОСТ, ФСТЭК, 152-ФЗ):

• Криптография: Использование сертифицированных СКЗИ (КриптоПро, ViPNet)
• Размещение данных: Физическое хранение персональных данных на территории РФ
• Импортозамещение: Приоритет российских облачных платформ (Yandex.Cloud, Cloud.ru, SberCloud)
• Аттестация: Обязательная аттестация информационных систем по требованиям ФСТЭК

Инструменты для автоматизации compliance:

• AWS Config + AWS Security Hub для непрерывного мониторинга соответствия
• Cloud Custodian для Policy as Code подхода к compliance
• Prowler для автоматизированных проверок CIS benchmarks

Карьерные треки и сертификации в ИБ​

Какие сертификации действительно ценятся работодателями в 2025?​

Переход от технических навыков к карьерному развитию логичен — ведь все эти знания нужно как-то подтвердить и монетизировать.

Критически важные сертификации для облачной безопасности:

• AWS Certified Security - Specialty — must have для работы с AWS
• CKS (Certified Kubernetes Security Specialist) — для Kubernetes-инженеров
• CCSP (Certified Cloud Security Professional) — вендор-нейтральная сертификация
• Azure Security Engineer Associate — для работы с Microsoft Azure

Российские сертификации (для гос. сектора):

• Сертификат специалиста по безопасности ФСТЭК
• Аттестация по защите персональных данных

Реалистичные зарплатные вилки (с учетом региональных различий):

Карьерный трек	Ключевые навыки	Инструменты	Зарплатная вилка (Москва)	Зарплатная вилка (Регионы)	Срок роста
Junior SOC Analyst	Анализ логов, работа с SIEM, понимание базовых атак	SIEM (любой), Wireshark, Excel	80k - 150k	60k - 100k	0-1 год
Cloud Security Engineer	IaC, Container Security, IAM, Network Security в облаке	Terraform, Trivy, Falco, AWS/Azure	200k - 350k	150k - 250k	1-2 года
DevSecOps Engineer	CI/CD, автоматизация ИБ, Policy as Code, AppSec	GitLab CI, Checkov, Snyk, Kyverno	250k - 400k	180k - 300k	2-3 года
Cloud Security Architect	Threat Modeling, System Design, Zero Trust, Compliance	MITRE ATT&CK, STRIDE, все вышеперечисленное	400k - 600k	300k - 450k	4-5+ лет

Практическое задание: Развертывание безопасного EKS кластера​

Проверь свои навыки на реальной задаче​

Хватит теории. Давай проверим, можешь ли ты применить все эти знания на практике. Вот задание уровня Middle+:

Задача: Развернуть production-ready EKS кластер с учетом всех требований безопасности.

Требования:

1. Использовать Terraform для IaC
2. Настроить RBAC с принципом наименьших привилегий
3. Включить шифрование etcd
4. Настроить Network Policies
5. Интегрировать Falco для runtime security
6. Настроить централизованное логирование
7. Реализовать сканирование образов в CI/CD

Критерии оценки:

• Кластер проходит CIS Kubernetes Benchmark
• Все секреты хранятся в AWS Secrets Manager
• Настроен OIDC для аутентификации
• Включен audit logging
• Настроены alerts на подозрительную активность

Это задание покрывает 80% того, что спросят на собеседовании. Сможешь выполнить — считай, ты готов к позиции Cloud Security Engineer.

Что НЕ спросят на собеседовании в 2025 (не трать время)​

Устаревшие темы, которые можно смело пропустить​

Экономь время. Вот список тем, которые уже не актуальны:

• Детальная настройка iptables — в облаке используются Security Groups и NACLs
• Физическая безопасность серверов — это проблема облачного провайдера
• RAID массивы и backup на ленты — устаревшие практики
• Настройка Squid proxy — заменен на cloud-native решения
• Детали протокола WEP/WPA — если ты не специалист по Wi-Fi безопасности
• Ручная настройка SELinux — в контейнерах используются другие механизмы

Фокусируйся на актуальном: Zero Trust Network Access (ZTNA), облачные IAM, container security, DevSecOps практики.

Популярные вопросы (FAQ)​

1. Какие главные риски несут в себе генеративные ИИ (GenAI) для корпоративной среды?

Ключевых рисков три:

• Утечка конфиденциальных данных: Сотрудники вставляют в публичные LLM (вроде ChatGPT) фрагменты кода, коммерческие документы или персональные данные.
• Prompt Injection: Злоумышленники создают вредоносные "входные данные" (например, email), которые, будучи обработаны LLM, заставляют ее выполнить нежелательные действия (например, отправить спам от имени пользователя).
• Галлюцинации и дезинформация: Модель генерирует правдоподобные, но ложные данные, которые могут быть использованы для принятия неверных бизнес-решений.

2. В чем реальная разница между традиционным SOC и подходом с SOAR/XDR для облачных инцидентов?

Традиционный SOC часто тонет в алертах от множества разрозненных инструментов (SIEM, EDR, FW). Современный подход с XDR (Extended Detection and Response) консолидирует данные из разных источников (облако, конечные точки, сеть) в единый контекст. SOAR (Security Orchestration, Automation and Response) идет дальше: он автоматизирует рутинные действия аналитика (обогащение данных, блокировка IP, изоляция хоста) с помощью плейбуков. Сокращает время реакции с часов до минут. Для облака это критично: атаки могут развиваться за секунды.

3. Стек ИБ-инструментов будет упрощаться (XDR/SASE) или усложняться из-за новых угроз?

Парадоксально, но и то, и другое. С одной стороны, идет тренд на консолидацию в большие платформы (XDR, SASE, CSPM). Они стремятся закрыть 80% базовых потребностей и упростить управление. С другой стороны, для закрытия оставшихся 20% (специфические угрозы вроде AI-атак, защита OT, Post-Quantum) появляются новые, узкоспециализированные и сложные инструменты. ИБ-специалист будущего должен уметь работать с платформой. Но при этом глубоко разбираться в 1-2 нишевых областях.

Коллеги, я постарался изложить свое видение того, как меняется ландшафт кибербезопасности и требования к специалистам. Этот материал — не истина в последней инстанции. Это приглашение к диалогу. Начни свой путь в кибербезопасности 2025 с Codeby Forum.

Я намеренно оставил за скобками несколько спорных тем. Мне было бы очень интересно услышать ваше мнение:

1. С какими самыми абсурдными, устаревшими или, наоборот, неожиданно сложными вопросами на собеседованиях по ИБ сталкивались вы за последний год? Поделитесь своими историями в комментариях, особенно про вопросы на ИБ собеседовании по cloud.
2. Я привел примеры инструментов для защиты Supply Chain. Какие альтернативы вы используете в своих проектах? Возможно, есть недооцененные open-source герои, о которых стоит знать сообществу?
3. Согласны ли вы с тезисом, что классический пентест "в лоб" для cloud-native приложений почти бесполезен и его должна заменить непрерывная эмуляция атак (Continuous Adversary Emulation) и Chaos Engineering? Или это просто хайп?

Давайте вместе создадим самый полный и актуальный ресурс для подготовки к вызовам и успешной сдаче любого теста по информационной безопасности в 2025 году. Твой опыт бесценен. Делись, спорь, дополняй!