активный процесс , при котором происходит обнаружение хакера при его попытках проникнуть в систему. В идеальном случае такая система лишь выдаст сигнал тревоги при попытке проникновения. Обнаружение вторжений помогает при превентивной идентификации активных угроз посредством оповещений и предупреждений о том, что злоумышленник осуществляет сбор информации, необходимой для проведения атаки. В действительности, как будет показано в материале лекции, это не всегда так. Перед обсуждением подробностей, связанных с обнаружением вторжений, давайте определим, что же это в действительности такое.

Системы обнаружения вторжений ( IDS ) появились очень давно. Первыми из них можно считать ночной дозор и сторожевых собак. Дозорные и сторожевые собаки выполняли две задачи: они определяли инициированные кем-то подозрительные действия и пресекали дальнейшее проникновение злоумышленника. Как правило, грабители избегали встречи с собаками и, в большинстве случае, старались обходить стороной здания, охраняемые собаками. То же самое можно сказать и про ночной дозор. Грабители не хотели быть замеченными вооруженными дозорными или охранниками, которые могли вызвать полицию.

Сигнализация в зданиях и в автомобилях также является разновидностью системы обнаружения вторжений. Если система оповещения обнаруживает событие, которое должно быть замечено (например, взлом окна или открытие двери), то выдается сигнал тревоги с зажиганием ламп, включением звуковых сигналов, либо сигнал тревоги передается на пульт полицейского участка. Функция пресечения проникновения выполняется посредством предупреждающей наклейки на окне или знака, установленного перед домом. В автомобилях, как правило, при включенной сигнализации горит красная лампочка, предупреждающая об активном состоянии системы сигнализации.

Все эти примеры основываются на одном и том же принципе: обнаружение любых попыток проникновения в защищенный периметр объекта ( офис , здание, автомобиль и т. д.). В случае с автомобилем или зданием периметр защиты определяется относительно легко. Стены строения, ограждение вокруг частной собственности, двери и окна автомобиля четко определяют защищаемый периметр. Еще одной характеристикой, общей для всех этих случаев, является четкий критерий того, что именно является попыткой проникновения, и что именно образует защищаемый периметр.

Если перенести концепцию системы сигнализации в компьютерный мир, то получится базовая концепция системы обнаружения вторжений. Необходимо определить, чем в действительности является периметр защиты компьютерной системы или сети. Очевидно, что периметр защиты в данном случае - это не стена и не ограждение. Периметр защиты сети представляет собой виртуальный периметр, внутри которого находятся компьютерные системы. Этот периметр может определяться межсетевыми экранами, точками разделения соединений или настольными компьютерами с модемами. Данный периметр может быть расширен для содержания домашних компьютеров сотрудников, которым разрешено соединяться друг с другом, или партнеров по бизнесу, которым разрешено подключаться к сети. С появлением в деловом взаимодействии беспроводных сетей периметр защиты организации расширяется до размера беспроводной сети.

Сигнализация, оповещающая о проникновении грабителя, предназначена для обнаружения любых попыток входа в защищаемую область, когда эта область не используется. Система обнаружения вторжений IDS предназначена для разграничения авторизованного входа и несанкционированного проникновения, что реализуется гораздо сложнее. Здесь можно в качестве примера привести ювелирный магазин с сигнализацией против грабителей. Если кто-либо, даже владелец магазина, откроет дверь, то сработает сигнализация. Владелец должен после этого уведомить компанию, обслуживающую сигнализацию, о том, что это он открыл магазин, и что все в порядке. Систему IDS , напротив, можно сравнить с охранником, следящим за всем, что происходит в магазине, и выявляющим несанкционированные действия (как, например, пронос огнестрельного оружия). К сожалению, в виртуальном мире "огнестрельное оружие" очень часто остается незаметным.

Вторым вопросом, который необходимо принимать в расчет, является определение того, какие события являются нарушением периметра безопасности . Является ли нарушением попытка определить работающие компьютеры? Что делать в случае проведения известной атаки на систему или сеть ? По мере того как задаются эти вопросы, становится понятно, что найти ответы на них не просто. Более того, они зависят от других событий и от состояния системы-цели.

Определение типов систем обнаружения вторжений

Существуют два основных типа IDS : узловые ( HIDS ) и сетевые ( NIDS ). Система HIDS располагается на отдельном узле и отслеживает признаки атак на данный узел. Система NIDS находится на отдельной системе, отслеживающей сетевой трафик на наличие признаков атак, проводимых в подконтрольном сегменте сети. На рисунке 13.1 показаны два типа IDS , которые могут присутствовать в сетевой среде.

Рис. 13.1.

Узловые IDS

Узловые IDS ( HIDS ) представляют собой систему датчиков, загружаемых на различные сервера организации и управляемых центральным диспетчером. Датчики отслеживают различные типы событий (более детальное рассмотрение этих событий приводится в следующем разделе) и предпринимают определенные действия на сервере либо передают уведомления. Датчики HIDS отслеживают события, связанные с сервером, на котором они загружены. Сенсор HIDS позволяет определить, была ли атака успешной, если атака имела место на той же платформе, на которой установлен датчик.

Как будет показано далее, различные типы датчиков HIDS позволяют выполнять различные типы задач по обнаружению вторжений. Не каждый тип датчиков может использоваться в организации, и даже для различных серверов внутри одной организации могут понадобиться разные датчики. Следует заметить, что система

Система обнаружения вторжений (СОВ ) - программное или аппаратное средство, предназначенное для выявления фактов неавторизованного доступа в компьютерную систему или сеть либо несанкционированного управления ими в основном через Интернет . Соответствующий английский термин - Intrusion Detection System (IDS) . Системы обнаружения вторжений обеспечивают дополнительный уровень защиты компьютерных систем.

Системы обнаружения вторжений используются для обнаружения некоторых типов вредоносной активности, которая может нарушить безопасность компьютерной системы. К такой активности относятся сетевые атаки против уязвимых сервисов, атаки, направленные на повышение привилегий, неавторизованный доступ к важным файлам, а также действия вредоносного программного обеспечения (компьютерных вирусов , троянов и червей)

Обычно архитектура СОВ включает:

• сенсорную подсистему, предназначенную для сбора событий, связанных с безопасностью защищаемой системы
• подсистему анализа, предназначенную для выявления атак и подозрительных действий на основе данных сенсоров
• хранилище, обеспечивающее накопление первичных событий и результатов анализа
• консоль управления, позволяющая конфигурировать СОВ, наблюдать за состоянием защищаемой системы и СОВ, просматривать выявленные подсистемой анализа инциденты

Существует несколько способов классификации СОВ в зависимости от типа и расположения сенсоров, а также методов, используемых подсистемой анализа для выявления подозрительной активности. Во многих простых СОВ все компоненты реализованы в виде одного модуля или устройства.

Виды систем обнаружения вторжений

IDES использовала два подхода к обнаружению вторжений: в ней использовалась экспертная система для определения известных видов вторжений и компонент обнаружения, основанный на статистических методах и профилях пользователей и систем охраняемой сети. Тереза Лунт предложила использовать искусственную нейронную сеть как третий компонент для повышения эффективности обнаружения. Вслед за IDES в 1993 вышла NIDES (Next-generation Intrusion Detection Expert System - экспертная система обнаружения вторжений нового поколения).

MIDAS (Multics intrusion detection and alerting system), экспертная система, использующая P-BEST и LISP , была разработана в 1988 году на основе работы Деннинга и Неймана. В этом же году была разработана система Haystack, основанная на статистических методах.

W&S (Wisdom & Sense - мудрость и чувство), основанный на статистических методах детектор аномалий, был разработан в 1989 году в Лос-Аламосской Национальной лаборатории. W&S создавал правила на основе статистического анализа и затем использовал эти правила для обнаружения аномалий.

В 1990, в TIM (Time-based inductive machine) было реализовано обнаружение аномалий с использованием индуктивного обучения на основе последовательных паттернов пользователя на языке Common LISP . Программа была разработана для VAX 3500. Примерно в то же время был разработан NSM (Network Security Monitor - монитор сетевой безопасности), сравнивающий матрицы доступа для обнаружения аномалий на рабочих станциях Sun-3/50. В том же 1990 году был разработан ISOA (Information Security Officer’s Assistant), содержащий в себе множество стратегий обнаружения, включая статистику, проверку профиля и экспертную систему. ComputerWatch, разработанный в AT&T Bell Labs, использовал статистические методы и правила для проверки данных и обнаружения вторжений.

В 2001 году была разработана система ADAM IDS (Audit data analysis and mining IDS). Система использовала данные tcpdump для создания правил.

Свободно распространяемые СОВ

• Prelude Hybrid IDS
• Samhain HIDS
• Suricata

Коммерческие СОВ

См. также

• Intrusion prevention system (IPS) (англ.)
• Network intrusion detection system (NIDS) (англ.)
• Host-based intrusion detection system (HIDS) (англ.)
• Protocol-based intrusion detection system (PIDS) (англ.)
• Application protocol-based intrusion detection system (APIDS) (англ.)
• Anomaly-based intrusion detection system (англ.)
• Artificial immune system (англ.)
• Autonomous Agents for Intrusion Detection (англ.)

Примечания

1. Anderson, James P., "Computer Security Threat Monitoring and Surveillance, " Washing, PA, James P. Anderson Co., 1980.
2. Denning, Dorothy E., "An Intrusion Detection Model, " Proceedings of the Seventh IEEE Symposium on Security and Privacy, May 1986, pages 119-131
3. Lunt, Teresa F., "IDES: An Intelligent System for Detecting Intruders, " Proceedings of the Symposium on Computer Security; Threats, and Countermeasures; Rome, Italy, November 22-23, 1990, pages 110-121.
4. Lunt, Teresa F., "Detecting Intruders in Computer Systems, " 1993 Conference on Auditing and Computer Technology, SRI International
5. Sebring, Michael M., and Whitehurst, R. Alan., "Expert Systems in Intrusion Detection: A Case Study, " The 11th National Computer Security Conference, October, 1988
6. Smaha, Stephen E., "Haystack: An Intrusion Detection System, " The Fourth Aerospace Computer Security Applications Conference, Orlando, FL, December, 1988
7. Vaccaro, H.S., and Liepins, G.E., "Detection of Anomalous Computer Session Activity, " The 1989 IEEE Symposium on Security and Privacy, May, 1989
8. Teng, Henry S., Chen, Kaihu, and Lu, Stephen C-Y, "Adaptive Real-time Anomaly Detection Using Inductively Generated Sequential Patterns, " 1990 IEEE Symposium on Security and Privacy
9. Heberlein, L. Todd, Dias, Gihan V., Levitt, Karl N., Mukherjee, Biswanath, Wood, Jeff, and Wolber, David, "A Network Security Monitor, " 1990 Symposium on Research in Security and Privacy, Oakland, CA, pages 296-304
10. Winkeler, J.R., "A UNIX Prototype for Intrusion and Anomaly Detection in Secure Networks, " The Thirteenth National Computer Security Conference, Washington, DC., pages 115-124, 1990
11. Dowell, Cheri, and Ramstedt, Paul, "The ComputerWatch Data Reduction Tool, " Proceedings of the 13th National Computer Security Conference, Washington, D.C., 1990
12. Snapp, Steven R, Brentano, James, Dias, Gihan V., Goan, Terrance L., Heberlein, L. Todd, Ho, Che-Lin, Levitt, Karl N., Mukherjee, Biswanath, Smaha, Stephen E., Grance, Tim, Teal, Daniel M. and Mansur, Doug, "DIDS (Distributed Intrusion Detection System) - Motivation, Architecture, and An Early Prototype, " The 14th National Computer Security Conference, October, 1991, pages 167-176.
13. Jackson, Kathleen, DuBois, David H., and Stallings, Cathy A., "A Phased Approach to Network Intrusion Detection, " 14th National Computing Security Conference, 1991
14. Paxson, Vern, "Bro: A System for Detecting Network Intruders in Real-Time, " Proceedings of The 7th USENIX Security Symposium, San Antonio, TX, 1998
15. Amoroso, Edward, "Intrusion Detection: An Introduction to Internet Surveillance, Correlation, Trace Back, Traps, and Response, " Intrusion.Net Books, Sparta, New Jersey, 1999, ISBN 0-9666700-7-8
16. Kohlenberg, Toby (Ed.), Alder, Raven, Carter, Dr. Everett F. (Skip), Jr., Foster, James C., Jonkman Marty, Raffael, and Poor, Mike, "Snort IDS and IPS Toolkit, " Syngress, 2007, ISBN 978-1-59749-099-3
17. Barbara, Daniel, Couto, Julia, Jajodia, Sushil, Popyack, Leonard, and Wu, Ningning, "ADAM: Detecting Intrusions by Data Mining, " Proceedings of the IEEE Workshop on Information Assurance and Security, West Point, NY, June 5-6, 2001

Ссылки

• Некоторые методы обхода IDS: часть 1 и часть 2
• Guide to Intrusion Detection and Prevention Systems (IDPS) , NIST CSRC special publication SP 800-94, released 02/2007

Вредоносное программное обеспечение
Инфекционное вредоносное ПО	Компьютерный вирус (список) · Сетевой червь (список) · Троянская программа · Загрузочный вирус · Хронология
Методы сокрытия	Бэкдор · Компьютер-зомби · Руткит
Вредоносные программы для прибыли

Обнаружения вторжений представляет собой процесс выявления несанкционированного доступа или попыток несанкционированного доступа к ресурсам АС.

Система обнаружения вторжений(Intrusion Detection System(IDS)) в общем случае представляет собой программно-аппаратный комплекс, решающий данную задачу.

Сигнатура – совокупность событий или действий, характерные для данного типа угрозы безопасности.

Сенсор получает сетевой пакет.

Пакет передается ядру для анализа.

Проверяется совпадение сигнатуры.

Если совпадений нет, то от узла получается следующий пакет.

Если есть совпадение, то появляется предупреждающее сообщение.

Происходит вызов модуля ответного реагирования.

Ошибки первого и второго рода:

Ошибки второго рода, когда нарушитель воспринимается системой безопасности, как авторизованный субъект доступа.

Все системы, использующие сигнатуры для проверки доступа, подвержены ошибкам второго рода, в том числе антивирусы, работающие на антивирусной базе.

Функционирование системы IDS во многом аналогично межсетевому экрану. Сенсоры получают сетевой трафик, а ядро, путем сравнения полученного трафика, с записями имеющихся базами сигнатур, пытается выявить следы попыток несанкционированного доступа. Модуль ответного реагирования представляет собой дополнительный компонент, который может быть использован для оперативного блокирования угрозы, например, может быть сформированного новое правило для межсетевого экрана.

Существует две основных категории IDS:

IDS уровня сети. В таких системах сенсор функционирует на выделенном для этих целей хосте(узле), защищаемом сегменте сети. Обычно он работает в прослушивающем режиме, чтобы анализировать весь ходящий по сегменту сетевой трафик.

IDS уровня хоста. В случае, если сенсор функционирует на уровне хоста для анализа может быть использована следующая информация:

1. Записи стандартных средств. Протоколирование ОС.

   Информация об использованных ресурсах.

   Профили ожидаемого поведения пользователя.

Каждый из типов IDS имеет свои достоинства и недостатки.

IDS уровня сети не снижает общую производительность системы, а IDS уровня хоста более эффективно выявляет атаки и позволяет анализировать активность, связанную с отдельным хостом. На практике целесообразно применять оба этих типа.

Протоколирование и аудит

Подсистема протоколирования и аудита является обязательным компонентом любой АС. Протоколирование(регистрация) представляет собой механизм подотчетности системы обеспечения информационной безопасности, фиксирующая все события, относящиеся к информационной безопасности. Аудит – анализ протоколирования информации с целью оперативного выявления и предотвращения нарушений режима информационной безопасности.

Назначения механизма регистрации и аудита:

Обеспечение подотчетности пользователей и администратора.

Обеспечение возможности реконструкции последовательности событий(например при инцидентах).

Обнаружение попыток нарушения режима информационной безопасности.

Выявление технических проблем, напрямую не связанных с информационной безопасностью.

Протоколируемые данные заносятся в регистрационный журнал, который представляет собой хронологически-упорядоченную совокупность записи результатов деятельности субъектов АС, влияющих на режим информационной безопасности. Основными полями такого журнала являются следующие:

Временная метка.

Тип события.

Инициатор события.

Результат события.

Так, как системные журналы являются основными источниками информации для последующего аудита и выявления нарушения безопасности должен быть поставлен вопрос о защите их от не санкционированной модификации. Система протоколирования должна быть спроектирована таким образом, чтобы не один пользователь, включая администраторов, не мог произвольным образом изменять записи системных журналов.

Поскольку файлы журналов хранятся на том или ином носителе, рано или поздно может возникнуть проблема нехватки пространства на этом носителе, при этом реакция системы может быть различной, например:

Продолжить работу системы, без протоколирования.

Заблокировать систему до решения проблемы.

Автоматически удалять самые старые записи в системном журнале.

Первый вариант является наименее приемлемым с точки зрения безопасности.

Сегодня возможности обнаружения вторжения становятся необходимыми добавлениями к инфраструктуре защиты информации каждой крупной компании. Вопрос о том, необходима ли система обнаружения вторжения (СОВ), для профессионалов защиты информации уже не стоит, однако перед ними возникает проблема выбора такой системы для конкретной организации. Кроме того, высокая стоимость подобных продуктов заставляет более тщательно подходить к обоснованию необходимости их использования.

Данная статья предоставляет базовую информацию о системах этого класса, что должно помочь организациям избежать традиционных промахов в приобретении, развертывании и поддержании систем обнаружения вторжений.

Типы систем обнаружения вторжений

На сегодняшний день существует несколько различных типов СОВ, отличающихся различными алгоритмами мониторинга данных и подходами к их анализу. Каждому типу системы соответствуют те или иные особенности использования, преимущества и недостатки.

Один из способов классификации СОВ основывается на уяснении того, что они, собственно, контролируют. Одни контролируют весь сетевой трафик и анализируют сетевые пакеты, другие разворачиваются на отдельных компьютерах и контролируют операционную систему на предмет выявления признаков вторжения, третьи, как правило, контролируют отдельные приложения.

СОВ, ЗАЩИЩАЮЩИЕ СЕГМЕНТ СЕТИ

Этот класс СОВ в настоящее время наиболее распространен среди коммерческих продуктов. Система обычно состоит из нескольких специализированных серверов, которые анализируют сетевой трафик в различных сегментах сети и передают сообщения о возможном нападении на централизованную консоль управления. Никакие другие приложения не работают на серверах используемых СОВ, поэтому они могут быть защищены от нападения, в том числе специальными средствами. Многие из них могут функционировать в «стелс»-режиме, что затрудняет обнаружение нападающих и определение их местонахождения в сети.

Преимущества:

Несколько удачно расположенных систем могут контролировать большую сеть;

Их развертывание оказывает незначительное воздействие на существующую сеть. Подобные СОВ, как правило, пассивные устройства, которые перехватывают сетевой трафик, не загружая сеть служебными потоками;

Cистема может быть весьма защищенной от нападений на нее саму, к тому же отдельные ее узлы можно сделать невидимыми для нападающих.

Недостатки:

Не в состоянии распознавать нападение, начатое в момент высокой загрузки сети. Некоторые разработчики пытаются решить эту проблему, реализуя СОВ на основе аппаратных средств, обладающих более высокой скоростью. Кроме того, необходимость быстро анализировать пакеты вынуждает разработчиков обнаруживать нападение с минимальными затратами вычислительных ресурсов, что серьезно снижает эффективность обнаружения;

Многие из преимуществ СОВ небольших сегментов (обычно один высокоскоростной канал Ethernet на сервер) и обеспечивают выделенные каналы между серверами, обслуживаемыми тем же коммутатором. Большинство коммутаторов не обеспечивают универсальные порты управления, что сокращает контролирующий диапазон датчика СОВ. В таких коммутаторах отдельный порт зачастую не может отразить весь трафик, проходящий через коммутатор;

Не способны анализировать зашифрованную информацию;

Сообщают об инициированном нападении, не анализируя степень проникновения.

СОВ, ЗАЩИЩАЮЩИЕ ОТДЕЛЬНЫЙ СЕРВЕР

Данные системы работают, анализируя активность процессов на конкретном сервере, на котором установлены; собирают информацию о контролируемом ими сервере. Это позволяет СОВ анализировать действия на сервере с высокой степенью детализации и точно определять, кто из пользователей выполняет злонамеренные действия в операционной системе сервера.

Некоторые СОВ этого класса имеют возможность управлять группой серверов, подготавливая централизованные отчеты о возможных нападениях, которые обобщаются на консоли администратора защиты. Другие генерируют сообщения, совместимые с системами управления сетью.

Преимущества:

Обнаруживают нападения, которые не выявляют СОВ, защищающие сегмент сети, так как имеют представление о событиях, локализованных на конкретном сервере;

Работают в сети, использующей
шифрование данных, когда информация находится в открытом виде на сервере до ее отправки потребителю;

Функционируют в коммутируемых сетях.

Недостатки:

Механизмы сбора информации должны устанавливаться и поддерживаться на каждом сервере, который будет контролироваться;

Могут быть атакованы и заблокированы подготовленным противником;

Не способны контролировать ситуацию во всей сети, так как «видят» только сетевые пакеты, получаемые сервером, на котором они установлены;

Трудности в обнаружении и противодействии нападениям с отказом в обслуживании;

Используют вычислительные ресурсы сервера, который контролируют, снижая тем самым эффективность его работы.

СОВ НА ОСНОВЕ ЗАЩИТЫ ПРИЛОЖЕНИЙ

Эти системы контролируют события, проявляющиеся в пределах отдельного приложения, и нередко обнаруживают нападения при анализе системных журналов приложения. Возможность связываться непосредственно с приложением посредством служебного интерфейса, а также большой запас прикладных знаний о приложении позволяют СОВ данного класса обеспечивать более детальное представление о подозрительной деятельности в приложении.

Преимущества:

Контролируют деятельность с очень высокой степенью детализации, позволяющей им прослеживать неправомочную деятельность индивидуальных пользователей;

Способны работать в зашифрованных средах, за счет взаимодтые приложения на контролируемом ими сервере.

Некоторые эксперты отмечают, что различие между системами на основе защиты приложений и системами на основе защиты отдельного сервера не всегда четко прослеживаются, поэтому в дальнейшем оба класса будем относить к системам обнаружения вторжений на основе защиты отдельного сервера.
Подходы к анализу событий.

В настоящее время существуют два основных подхода к анализу событий: обнаружение сигнатуры и обнаружение аномалии.

СОВ НА ОСНОВЕ СИГНАТУРЫ

Подход к обнаружению вторжения на основе сигнатуры выявляет деятельность, которая соответствует предопределенному набору событий, уникально описывающих известное нападение. Следовательно, системы на основе сигнатуры должны быть заранее запрограммированы, чтобы обнаружить каждое известное нападение. Эта методика чрезвычайно эффективна и является основным методом, используемым в коммерческих программах.

Преимущества:

Весьма эффективны при обнаружении нападений, не генерируя значительное число ложных тревог.

Недостатки:

Системы на основе сигнатуры должны быть заранее запрограммированы, чтобы обнаруживать каждое нападение, и постоянно модифицироваться сигнатурами новых нападений;

Сами сигнатуры во многих системах данного класса определены достаточно узко, что затрудняет обнаружение ими вариантов традиционных нападений, сигнатура которых незначительно отличается от имеющейся в их базе.

СОВ НА ОСНОВЕ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИИ

Такие системы обнаруживают нападения, идентифицируя необычное поведение (аномалии) на сервере или в сети. Принцип их функционирования основан на том, что нападающие ведут себя не так, как «нормальные» пользователи, и могут быть обнаружены системами, идентифицирующими эти различия. Системы на основе выявления аномалии устанавливают базис нормального поведения, профилируя специфических пользователей или сетевые подключения, и выявляют случаи отклонения контролируемой деятельности от нормы.

К сожалению, на сегодняшний день системы данного класса пока еще часто производят большое количество ложных срабатываний. Однако, несмотря на это, исследователи утверждают, что они способны обнаружить нападение, ранее незамеченное, в отличие от СОВ на основе сигнатуры, которые полагаются на результаты анализа прошлых нападений. Некоторые коммерческие СОВ реализуют ограниченные формы обнаружения аномалии, однако лишь единицы полагаются исключительно на эту технологию. Вместе с тем обнаружение аномалии остается областью активных исследований, и в ближайшее время здесь возможны серьезные прорывы.

Преимущества:

Обнаруживают нападение без необходимости быть заранее запрограммированными.

Недостатки:

Производят большое количество ложных срабатываний, активизируясь из-за непредсказуемого характерв поведения.

СОВ, автоматически отвечающие на нападения

Человек-администратор не всегда доступен в момент нападений на систему, поэтому некоторые СОВ могут быть сконфигурированы так, чтобы автоматически отвечать на них. Самая простая форма автоматизированного ответа - уведомление администратора. После обнаружения нападения СОВ может послать по электронной почте или пейджеру письмо администратору с кратким описанием произошедшего события. Более активный ответ может остановить продвижение нападения и блокировать дальнейшие попытки нападающих. Как правило, СОВ не обладает способностью блокировать действия конкретного человека, но могут блокировать конкретные IP-адреса, с которых работает нападающий.

Преимущества:

Разрыв подключений TCP при введении пакетов сброса в подключения нападающего с адресатом нападения;

Реконфигурирование маршрутизаторов и систем сетевой защиты с целью блокировать пакеты от IP-адреса нападающего;

Реконфигурирование маршрутизаторов и систем сетевой защиты для блокирования протоколов, используемых нападающим;

В критических ситуациях, реконфигурируя маршрутизаторы и системы сетевой защиты, СОВ этого класса способны разъединить все текущие подключения, используя специфические сетевые интерфейсы.

Более агрессивный способ ответить нападающему предусматривает возможность наступательных действий против нападающего, а также получение информации о сервере нападающего. Однако сам этот ответ может быть достаточно опасен для организации, так как он, скорее всего, будет незаконным и принесет убытки невинным пользователям Интернета.

Инструментальные средства, дополняющие СОВ

СуществуеЉт несколько инструментальных средств, которые дополняют СОВ и часто обозначаются разработчиками как полноценные СОВ, потому что они исполняют аналогичные функции.

ИСТЕМЫ HONEY POTS И PADDED CELL

«Горшки меда» (Honey Pots) - системы-«приманки», которые пытаются «соблазнить» атакующего, прежде чем он достигнет критически важных приложений.

Мониторы и регистраторы вторжения на «горшке меда» обнаруживают несанкционированные акции и собирают информацию о действиях нападающего. Системы «Психиатрическая палата» (Padded Cell) реализуют несколько иной подход. Не привлекая нападающих реальными данными, Padded Cell ждет, пока обычная СОВ обнаружит вторжение. После этого нападающий передается специальному серверу системы Padded Cell. Подобно «горшку меда», эта моделируемая среда может быть заполнена реальными данными, чтобы убедить нападающего, что нападение идет согласно плану.

Преимущества:

Нападающий может быть отклонен от целевой системы, которую он не способен повредить;

Администраторы имеют запас времени, чтобы решить, как ответить противнику;

Действия нападающего могут легко контролироваться, а результаты их в качестве авторизованных пользователей.

Недостатки:

Опытный нападающий, когда-то отклоненный в системе-«приманке», в следующий раз может предпринять более враждебное нападение против систем организации;

Необходим высокий уровень подготовки администраторов и руководителей службы безопасности;

Юридические значения использования таких устройств еще недостаточно определены.

Инструментальные средства оценки уязвимости

Инструментальные средства оценки уязвимости подразделяются на два класса: пассивные и активные.

Пассивные просматривают данные на сервере, на котором постоянно находятся, с целью выявить опасные конфигурации в настройках, версиях программ, о которых известно, что они содержат уязвимости, а также слабые пароли.

Активные средства анализируют всю сеть организации в поисках уязвимостей в настройках серверов, сравнивая полученную информацию с библиотекой номеров версии ПО, известных как опасные, и определяют, уязвимы ли серверы к известным нападениям.

Развертывание СОВ

Использование систем обнаружения вторжения требует хорошей подготовки и регулярного взаимодействия специалистов, участвующих в их сопровождении. Организации должны иметь соответствующую политику защиты, планы и процедуры на местах, чтобы персонал знал, как реагировать на все виды тревог, которые инициируют СОВ.

Honey Pots должны использоваться обоснованно и только организациями с высококвалифицированным техническим персоналом, которые имеют возможности экспериментировать с передовыми технологиями защиты.

За исключением отдельных
исследовательских прототипов, Padded Cell в данное время недоступны.

В настоящий момент практикуется несколько вариантов развертывания (местоположения) СОВ на основе защиты сети:

Позади внешней системы сетевой защиты (межсетевых экранов) - обнаружение нападения, проникающего через оборонительный периметр сети из внешнего мира;

Впереди внешней системы сетевой защиты - доказывает, что нападения из Интернета против сети предпринимаются регулярно;

На опорных сетевых каналах - обнаружение неправомочной деятельности в пределах сети и мониторинг большого объема сетевого трафика;

В критической подсети - выявление атак на критические ресурсы.

Будущее СОВ

Исследовательские работы в области создания СОВ активизировались после 1985 года, но крупномасштабное коммерческое использование СОВ не начиналось вплоть до 1996-го. По данным IDC, в 1998 году продажи инструментальных средств СОВ достигли 100 млн, в 2001-м - 350 млн, а в 2002-м уже 443,5 млн долл.! По некоторым х срабатываний, недостатка универсальности и недостаточной интеграции с системами управления сетью предприятия. Вместе с тем анализ тенденций развития этого направления средств защиты информации позволяет предположить, что в недалекой перспективе большинство проблем, связанных с функциональностью СОВ, будут разрешены.

Сергей Гриняев

Статья подготовлена по материалам
Лаборатории информационных технологий Национального института стандартов США.

Сегодня возможности обнаружения вторжения становятся необходимыми добавлениями к инфраструктуре защиты информации каждой крупной компании. Вопрос о том, необходима ли система обнаружения вторжения (СОВ), для профессионалов защиты информации уже не стоит, однако перед ними возникает проблема выбора такой системы для конкретной организации. Кроме того, высокая стоимость подобных продуктов заставляет более тщательно подходить к обоснованию необходимости их использования .

Типы систем обнаружения вторжений

На сегодняшний день существует несколько различных типов СОВ, отличающихся различными алгоритмами мониторинга данных и подходами к их анализу. Каждому типу системы соответствуют те или иные особенности использования, преимущества и недостатки.

Один из способов классификации СОВ основывается на уяснении того, что они, собственно, контролируют. Одни контролируют весь сетевой трафик и анализируют сетевые пакеты, другие разворачиваются на отдельных компьютерах и контролируют операционную систему на предмет выявления признаков вторжения, третьи, как правило, контролируют отдельные приложения.

СОВ, защищающие сегмент сети

Этот класс СОВ в настоящее время наиболее распространен среди коммерческих продуктов. Система обычно состоит из нескольких специализированных серверов, которые анализируют сетевой трафик в различных сегментах сети и передают сообщения о возможном нападении на централизованную консоль управления. Никакие другие приложения не работают на серверах используемых СОВ, поэтому они могут быть защищены от нападения, в том числе специальными средствами. Многие из них могут функционировать в «стелс»-режиме, что затрудняет обнаружение нападающих и определение их местонахождения в сети.

Преимущества:

несколько удачно расположенных систем могут контролировать большую сеть;

их развертывание оказывает незначительное воздействие на существующую сеть. Подобные СОВ, как правило, пассивные устройства, которые перехватывают сетевой трафик, не загружая сеть служебными потоками;

cистема может быть весьма защищенной от нападений на нее саму, к тому же отдельные ее узлы можно сделать невидимыми для нападающих.

Недостатки:

не в состоянии распознавать нападение, начатое в момент высокой загрузки сети. Некоторые разработчики пытаются решить эту проблему, реализуя СОВ на основе аппаратных средств, обладающих более высокой скоростью. Кроме того, необходимость быстро анализировать пакеты вынуждает разработчиков обнаруживать нападение с минимальными затратами вычислительных ресурсов, что серьезно снижает эффективность обнаружения;

многие из преимуществ СОВ небольших сегментов (обычно один высокоскоростной канал Ethernet на сервер) и обеспечивают выделенные каналы между серверами, обслуживаемыми тем же коммутатором. Большинство коммутаторов не обеспечивают универсальные порты управления, что сокращает контролирующий диапазон датчика СОВ. В таких коммутаторах отдельный порт зачастую не может отразить весь трафик, проходящий через коммутатор;

не способны анализировать зашифрованную информацию;

сообщают об инициированном нападении, не анализируя степень проникновения.

СОВ, защищающие отдельный сервер

Данные системы работают, анализируя активность процессов на конкретном сервере, на котором установлены; собирают информацию о контролируемом ими сервере. Это позволяет СОВ анализировать действия на сервере с высокой степенью детализации и точно определять, кто из пользователей выполняет злонамеренные действия в операционной системе сервера .

Некоторые СОВ этого класса имеют возможность управлять группой серверов, подготавливая централизованные отчеты о возможных нападениях, которые обобщаются на консоли администратора защиты. Другие генерируют сообщения, совместимые с системами управления сетью.

Преимущества:

обнаруживают нападения, которые не выявляют СОВ, защищающие сегмент сети, так как имеют представление о событиях, локализованных на конкретном сервере;

работают в сети, использующей шифрование данных, когда информация находится в открытом виде на сервере до ее отправки потребителю;

функционируют в коммутируемых сетях.

Недостатки:

механизмы сбора информации должны устанавливаться и поддерживаться на каждом сервере, который будет контролироваться;

могут быть атакованы и заблокированы подготовленным противником;

не способны контролировать ситуацию во всей сети, так как «видят» только сетевые пакеты, получаемые сервером, на котором они установлены;

трудности в обнаружении и противодействии нападениям с отказом в обслуживании;

используют вычислительные ресурсы сервера, который контролируют, снижая тем самым эффективность его работы.

СОВ на основе защиты приложений

Эти системы контролируют события, проявляющиеся в пределах отдельного приложения, и нередко обнаруживают нападения при анализе системных журналов приложения. Возможность связываться непосредственно с приложением посредством служебного интерфейса, а также большой запас прикладных знаний о приложении позволяют СОВ данного класса обеспечивать более детальное представление о подозрительной деятельности в приложении.

Преимущества:

контролируют деятельность с очень высокой степенью детализации, позволяющей им прослеживать неправомочную деятельность индивидуальных пользователей;

способны работать в зашифрованных средах.

Некоторые эксперты отмечают, что различие между системами на основе защиты приложений и системами на основе защиты отдельного сервера не всегда четко прослеживаются, поэтому в дальнейшем оба класса будем относить к системам обнаружения вторжений на основе защиты отдельного сервера.

Подходы к анализу событий.

В настоящее время существуют два основных подхода к анализу событий: обнаружение сигнатуры и обнаружение аномалии.

СОВ на основе сигнатуры

Подход к обнаружению вторжения на основе сигнатуры выявляет деятельность, которая соответствует предопределенному набору событий, уникально описывающих известное нападение. Следовательно, системы на основе сигнатуры должны быть заранее запрограммированы, чтобы обнаружить каждое известное нападение. Эта методика чрезвычайно эффективна и является основным методом, используемым в коммерческих программах.

Преимущества:

весьма эффективны при обнаружении нападений, не генерируя значительное число ложных тревог.

Недостатки:

системы на основе сигнатуры должны быть заранее запрограммированы, чтобы обнаруживать каждое нападение, и постоянно модифицироваться сигнатурами новых нападений;

сами сигнатуры во многих системах данного класса определены достаточно узко, что затрудняет обнаружение ими вариантов традиционных нападений, сигнатура которых незначительно отличается от имеющейся в их базе.