Методы анализа сетевой информации

Технологии обнаружения атак

Сетевые и информационные технологии меняются настолько быстро, что статичные защитные механизмы, к которым относятся системы разграничения доступа, МЭ, системы аутентификации во многих случаях не могут обеспечить эффективной защиты. Поэтому требуются динамические методы, позволяющие оперативно обнаруживать и предотвращать нарушения безопасности. Одной из технологий, позволяющей обнаруживать нарушения, которые не могут быть идентифицированы при помощи традиционных моделей контроля доступа, является технология обнаружения атак.

По существу, процесс обнаружения атак является процессом оценки подозрительных действий, которые происходят в корпоративной сети. Иначе говоря, обнаружение атак (intrusion detection) — это процесс идентификации и реагирования на подозрительную деятельность, направленную на вычислительные или сетевые ресурсы.

Эффективность системы обнаружения атак во многом зависит от применяемых методов анализа полученной информации. В первых системах обнаружения атак, разработанных в начале 1980-х гг., использовались статистические методы обнаружения атак. В настоящее время к статистическому анализу добавился ряд новых методик, начиная с экспертных систем и нечеткой логики и заканчивая использованием нейронных сетей.

Статистический метод. Основные преимущества статистического подхода — использование уже разработанного и зарекомендовавшего себя аппарата математической статистики и адаптация к поведению субъекта. Сначала для всех субъектов анализируемой системы определяются профили. Любое отклонение используемого профиля от эталонного считается несанкционированной деятельностью. Статистические методы универсальны, поскольку для проведения анализа не требуется знания о возможных атаках и

используемых ими уязвимостях. Однако при использовании этих методик возникают и проблемы:

• «статистические» системы не чувствительны к порядку следования событий; в некоторых случаях одни и те же события в зависимости от порядка их следования могут характеризовать аномальную или нормальную деятельность;

• трудно задать граничные (пороговые) значения отслеживаемых системой обнаружения атак характеристик, чтобы адекватно идентифицировать аномальную деятельность;

• «статистические» системы могут быть с течением времени «обучены» нарушителями так, чтобы атакующие действия рассматривались как нормальные.

Следует также учитывать, что статистические методы не применимы в тех случаях, когда для пользователя отсутствует шаблон типичного поведения или когда для пользователя типичны несанкционированные действия.

Экспертные системы состоят из набора правил, которые охватывают знания человека-эксперта. Использование экспертных систем представляет собой распространенный метод обнаружения атак, при котором информация об атаках формулируется в виде правил. Эти правила могут быть записаны, например, в виде последовательности действий или в виде сигнатуры. При выполнении любого из этих правил принимается решение о наличии несанкционированной деятельности. Важным достоинством такого подхода является практически полное отсутствие ложных тревог.

БД экспертной системы должна содержать сценарии большинства известных на сегодняшний день атак. Для того чтобы оставаться постоянно актуальными, экспертные системы требуют постоянного обновления БД. Хотя экспертные системы предлагают хорошую возможность для просмотра данных в журналах регистрации, требуемые обновления могут либо игнорироваться, либо выполняться администратором вручную. Как минимум, это приводит к экспертной системе с ослабленными возможностями. В худшем случае отсутствие надлежащего сопровождения снижает степень защищенности всей сети, вводя ее пользователей в заблуждение относительно действительного уровня защищенности.

Основным недостатком является невозможность отражения неизвестных атак. При этом даже небольшое изменение уже известной атаки может стать серьезным препятствием для функционирования системы обнаружения атак.

Нейронные сети. Большинство современных методов обнаружения атак используют некоторую форму анализа контролируемого пространства на основе правил или статистического подхода. В качестве контролируемого пространства могут выступать журналы регистрации или сетевой трафик.

Анализ опирается на набор заранее определенных правил, которые создаются администратором или самой системой обнаружения атак.

Любое разделение атаки во времени или среди нескольких злоумышленников является трудным для обнаружения при помощи экспертных систем. Из-за большого разнообразия атак и хакеров даже специальные постоянные обновления БД правил экспертной системы никогда не дадут гарантии точной идентификации всего диапазона атак.

Использование нейронных сетей является одним из способов преодоления указанных проблем экспертных систем. В отличие от экспертных систем, которые могут дать пользователю определенный ответ о соответствии рассматриваемых характеристик заложенным в БД правилам, нейронная сеть проводит анализ информации и предоставляет возможность оценить, согласуются ли данные с характеристиками, которые она научена распознавать. В то время как степень соответствия нейросетево- го представления может достигать 100 %, достоверность выбора полностью зависит от качества системы в анализе примеров поставленной задачи.

Сначала нейросеть обучают правильной идентификации на предварительно подобранной выборке примеров предметной области. Реакция нейросети анализируется и система настраивается таким образом, чтобы достичь удовлетворительных результатов. В дополнение к начальному периоду обучения, нейросеть набирается опыта с течением времени, по мере того, как она проводит анализ данных, связанных с предметной областью.

Важным преимуществом нейронных сетей при обнаружении злоупотреблений является их способность «изучать» характеристики умышленных атак и идентифицировать элементы, которые не похожи на те, что наблюдались в сети прежде.

Каждый из описанных методов обладает рядом достоинств и недостатков, поэтому сейчас практически трудно встретить систему, реализующую только один из описанных методов. Как правило, эти методы используются в совокупности.

Классификация систем обнаружения атак IDS

Механизмы, применяемые в современных системах обнаружения атак IDS (Intrusion Detection System), основаны на нескольких общих методах, которые не являются взаимоисключающими. Во многих системах используются их комбинации.

Классификация IDS может быть выполнена:

• по способу реагирования;

• способу выявления атаки;

• способу сбора информации об атаке.

По способу реагирования различают пассивные и активные IDS. Пассивные IDS просто фиксируют факт атаки, записывают данные в файл журнала и выдают предупреждения. Активные IDS пытаются противодействовать атаке, например, путем реконфи¬гурации МЭ или генерации списков доступа маршрутизатора.

По способу выявления атаки системы IDS принято делить на две категории:

• обнаружение аномального поведения (anomaly-based);

• обнаружение злоупотреблений (misuse detection или signa¬ture-based).

Технология обнаружения аномального поведения основана на следующем. Аномальное поведение пользователя (т. е. атака или какое-нибудь враждебное действие) часто проявляется как отклонение от нормального поведения. Примером аномального поведения может служить большое число соединений за короткий промежуток времени, высокая загрузка центрального процессора и т. п.

Если можно было бы однозначно описать профиль нормального поведения пользователя, то любое отклонение от него можно идентифицировать как аномальное поведение. Однако аномальное поведение не всегда является атакой. Например, одновременную посылку большого числа запросов от администратора сети система обнаружения атак может идентифицировать как атаку типа «отказ в обслуживании» («denial of service»).

При использовании системы с такой технологией возможны два случая:

• обнаружение аномального поведения, которое не является атакой, и отнесение его к классу атак;

• пропуск атаки, которая не подпадает под определение аномального поведения. Этот случай более опасен, чем ложное отнесение аномального поведения к классу атак.

Технология обнаружения аномалий ориентирована на выявление новых типов атак. Однако недостаток ее — необходимость постоянного обучения. Пока эта технология не получила широкого распространения. Связано это с тем, что она трудно реализуема на практике.

Обнаружение злоупотреблений заключается в описании атаки в виде сигнатуры (signature) и поиска данной сигнатуры в контролируемом пространстве (сетевом трафике или журнале регистрации). В качестве сигнатуры атаки может выступать шаблон действий или строка символов, характеризующие аномальную деятельность. Эти сигнатуры хранятся в БД, аналогичной той, которая используется в антивирусных системах. Данная технология обнаружения атак очень похожа на технологию обнаружения вирусов, при этом система может обнаружить все известные атаки. Однако системы данного типа не могут обнаруживать новые, еще неизвестные виды атак.

Подход, реализованный в таких системах, достаточно прост и именно на нем основаны практически все предлагаемые сегодня на рынке системы обнаружения атак.

Наиболее популярна классификация по способу сбора информации об атаке:

• обнаружение атак на уровне сети (network-based);

• обнаружение атак на уровне хоста (host-based);

• обнаружение атак на уровне приложения (application-based).

Система network-based работает по типу сниффера, «прослушивая» трафик в сети и определяя возможные действия злоумышленников. Такие системы анализируют сетевой трафик, используя, как правило, сигнатуры атак и анализ «на лету». Метод анализа «на лету» заключается в мониторинге сетевого трафика в реальном или близком к реальному времени и использовании соответствующих алгоритмов обнаружения.

Системы host-based предназначены для мониторинга, детектирования и реагирования на действия злоумышленников на определенном хосте. Располагаясь на защищаемом хосте, они проверяют и выявляют направленные против него действия. Эти системы анализируют регистрационные журналы ОС или приложения.

Как правило, анализ журналов регистрации является дополнением к другим методам обнаружения атак, в частности к обнаружению атак «на лету». Использование этого метода позволяет проводить «разбор полетов» уже после того, как была зафиксирована атака, для того чтобы выработать эффективные меры предотвращения аналогичных атак в будущем.

Система application-based основана на поиске проблем в определенном приложении.

Каждый из этих типов систем обнаружения атак (на уровне сети, на уровне хоста и на уровне приложения) имеет свои достоинства и недостатки. Гибридные IDS, представляющие собой комбинацию различных типов систем, как правило, включают в себя возможности нескольких категорий.

Дата добавления: 2014-01-07