Как и многие новые технологии, обнаружение атак (intrusion detection) неоднозначно воспринимается многими людьми. Также неоднозначно эта технология и понимается. Обнаружение атак - очень широкая область, которая охватывает многие аспекты, начиная с датчиков движения и систем видеонаблюдения и, заканчивая системами обнаружения мошенничества в реальном масштабе времени. Данная лекция не позволяет рассказать обо всех аспектах этой технологии. Поэтому я рассмотрю только обнаружение нефизических атак на вычислительные или сетевые ресурсы. И, прежде чем начать дальнейшее повествование, я дам определение технологии обнаружения атак, от которого я и буду отталкиваться.
Обнаружение атак - это процесс идентификации и реагирования на подозрительную деятельность, направленную на вычислительные или сетевые ресурсы.
Атака - это любое действие нарушителя, которое приводит к реализации угрозы путем использования уязвимостей вычислительной системы.

Введение в системы обнаружения атак
Сообщения о проникновении в корпоративные сети и атаках на Web-сервера в последнее время появляются с ужасающей частотой. Число и сложность предлагаемых на рынке информационных технологий периодически растет. Очень часто злоумышленники преодолевают установленные в компании или банке защитные средства (системы аутентификации, межсетевые экраны и т.д.), установленные для разграничения доступа к ресурсам корпоративной сети. С увеличением квалификации злоумышленники становятся более изощренными в разработке и применении методов проникновения за защитную преграду. Обнаружить таких злоумышленников очень трудно. Они маскируются под авторизованных пользователей, используют промежуточные узлы для сокрытия своего истинного адреса, осуществляют атаки распределенные во времени (в течение нескольких часов) и пространстве (одновременно с нескольких узлов) и т.д. Многие атаки осуществляются за очень короткое время (минуты и даже секунды), что также не позволяет обнаружить и предотвратить их стандартными защитными средствами.
Связано это с тем, что большинство компьютерных защитных систем построено на классических моделях разграничения доступа, разработанных в 70-х, 80-х годах. Согласно этим моделям субъекту (пользователю или программе) на основе заданных правил разрешается или запрещается доступ к какому-либо объекту (например, файлу). Однако действия, производимые субъектом над объектом, никак не регламентируется и таким образом невозможно, например, предотвратить копирование файла пользователем, которому доступ к данному файлу разрешен. Развитие этих моделей позволило устранить эти недостатки путем контроля конфиденциальности (модель Белла-Лападула) или целостности (модель Биба) информационных потоков. Однако возникает закономерное противоречие между удобством использования системы и уровнем обеспечиваемой ею безопасности. Приходится чем-то жертвовать. Либо удобством использования защищаемой системы, либо уровнем ее защищенности. Очень трудно придти к компромиссу и найти такую конфигурацию системы, которая совмещает в себе и достаточный уровень ее защищенности, и удобство в эксплуатации.
Кроме того, модели управления доступом не могут помочь в случае реализации атак от "посвященных", авторизованных пользователей или процессов (программ), прошедших процедуру аутентификации. Если злоумышленник подобрал или перехватил Ваш пароль (а делается это достаточно легко), то никакая система разграничения доступа не поможет предотвратить кражу или подмену информации, доступную для скомпрометированного пользователя.
Еще совсем недавно, когда корпоративные сети и Internet не были столь широко распространены как сегодня, системный администратор мог позволить себе изредка просматривать списки рассылки по вопросам безопасности (ISS X-Force, CERT Advisory, Bugtraq и т.д.) и, в случае обнаружения новой уязвимости, предотвратить ее использование злоумышленником, установив для своей операционной системы новые "заплаты" (patch"и и hotfix"ы). Однако это обновление могло быть удалено пользователем или другим администратором случайно или в процессе работы. Через неделю или месяц администратор мог вновь проверить свою систему, и вновь установить необходимую "заплату". Однако сейчас все изменилось, сетевые и информационные технологии меняются настолько быстро, что статичные защитные механизмы, к которым относятся и системы разграничения доступа, и межсетевые экраны, и системы аутентификации, сильно ограничены и во многих случаях не могут обеспечить эффективной защиты. Следовательно, необходимы динамические методы, позволяющие обнаруживать и предотвращать нарушения безопасности.
Одной из технологий, которая может быть применена для обнаружения нарушений, которые не могут быть идентифицированы при помощи моделей контроля доступа является технология обнаружения атак.
Для описания технологии обнаружения атак необходимо последовательно ответить на четыре вопроса, которые почти полностью охватывают все аспекты данной технологии.

Какой бы эффективный метод получения информации об атаках ни использовался, эффективность системы обнаружения атак во многом зависит от применяемых методов анализа полученной информации. В самых первых системах обнаружения атак, разработанных в начале 80-х годов, использовались статистические методы обнаружения атак. Однако математика не стоит на месте, и сейчас к статистическому анализу добавилось множество новых методик, начиная с нечеткой логики и заканчивая использованием нейронных сетей.
Каждый из описанных ниже методов обладает целям рядом достоинств и недостатков и поэтому сейчас практически трудно встретить систему, реализующую только один из описанных методов. Как правило, эти методы используются в совокупности.

Статистический метод
В анализируемой системе первоначально определяются профили для всех ее субъектов. Любое отклонение используемого профиля от эталонного считается несанкционированной деятельностью. Основные преимущества статистического подхода - это адаптация к поведению субъекта и использование уже разработанного и зарекомендовавшего себя аппарата математической статистики. Кроме того, статистические методы универсальны, т.к. не требуется знания о возможных атаках и используемых ими уязвимостях. Однако при использовании этих методик возникает и несколько проблем.
Во-первых, "статистические" системы могут быть с течением времени "обучены" нарушителями так, чтобы атакующие действия рассматривались как нормальные. Во-вторых, "статистические" системы не чувствительны к порядку следования событий. А в некоторых случаях одни и те же события в зависимости от порядка их следования могут характеризовать аномальную или нормальную деятельность. И, наконец, очень трудно задать граничные (пороговые) значения отслеживаемых системой обнаружения атак характеристик, чтобы адекватно идентифицировать аномальную деятельность. Кроме того, данные методы неприменимы в тех случаях, когда для пользователя отсутствует шаблон типичного поведения или когда для пользователя несанкционированные действия типичны.

Использование экспертных систем
Использование экспертных систем представляет собой второй распространенный метод, при котором информация об атаках формулируются в виде правил, которые могут быть записаны, например, в виде последовательности действий или в виде сигнатуры. В случае выполнения любого из правил принимается решение о несанкционированной деятельности.
Основное достоинство такого подхода - практически полное отсутствие ложных тревог. Однако есть и недостатки, основной из которых невозможность отражения неизвестных атак. Даже небольшое изменение уже известной атаки может стать большим препятствием для системы обнаружения атак.

Нейронные сети
Большинство современных подходов к процессу обнаружения атак используют некоторую форму анализа контролируемого пространства на основе правил или статистических методов. В качестве контролируемого пространства могут выступать журналы регистрации или сетевой трафик. Этот анализ опирается на набор заранее определенных правил, которые создаются администратором или самой системой обнаружения атак. Экспертные системы представляют наиболее распространенную форму подходов к обнаружению атак на основе правил. Экспертная система состоит из набора правил, которые охватывают знания человека-"эксперта". К сожалению, экспертные системы требуют постоянного обновления для того, чтобы оставаться постоянно актуальными. В то время как экспертные системы предлагают хорошую возможность для просмотра данных в журналах регистрации, требуемые обновления могут либо игнорироваться, либо выполняться вручную администратором. Как минимум, это приведет к экспертной системе с недостаточными (ослабленными) возможностями. В худшем случае, отсутствие сопровождения снизит степень защищенности всей сети, вводя ее пользователей в заблуждение относительно действительного уровня защищенности.
Любое разделение атаки либо во времени, либо среди нескольких злоумышленников, является трудным для обнаружения при помощи экспертных систем. Сетевые атаки постоянно изменяются, поскольку хакеры используют индивидуальные подходы, а также в связи с регулярными изменениями в ПО и аппаратных средствах выбранных систем. Из-за неограниченного разнообразия атак и хакеров даже специальные постоянные обновления базы данных правил экспертной системы никогда не дадут гарантии точной идентификации всего диапазона атак.
Одним из путей устранения названных проблем является использование нейронных сетей. В отличие от экспертных систем, которые могут дать пользователю определенный ответ, соответствуют или нет рассматриваемые характеристики характеристикам, заложенным в базе данных правил, нейросеть проводит анализ информации и предоставляет возможность оценить, согласуются ли данные с характеристиками, которые она научена распознавать. В то время как степень соответствия нейросетевого представления может достигать 100%, достоверность выбора полностью зависит от качества системы в анализе примеров поставленной задачи (т.н. обучение).
Первоначально нейросеть обучается путем правильной идентификации предварительно выбранных примеров предметной области. Реакция нейросети анализируется и система настраивается таким образом, чтобы достичь удовлетворительных результатов. В дополнение к первоначальномупериоду обучения, нейросеть также набирается опыта с течением времени, по мере того, как она проводит анализ данных, связанных с предметной областью. Наиболее важное преимущество нейросетей при обнаружении злоупотреблений заключается в их способности "изучать" характеристики умышленных атак и идентифицировать элементы, которые не похожи на те, что наблюдались в сети прежде.
Корреляция (в рассматриваемой области) - это процесс интерпретации, обобщения и анализа информации из всех доступных источников о деятельности анализируемой системы в целях обнаружения атак и реагирования на них.
Если не вдаваться в подробности процесса корреляции данных, то можно выделить два аспекта, на которые следует обратить внимание при выборе системы обнаружения атак. Первый аспект - число сессий (сетевых или пользовательских), анализируемых одновременно анализ. В настоящий момент практически все системы осуществляют анализ в заданный момент времени всего одной сессии, что не позволяет, например, обнаруживать скоординированные атаки из нескольких источников.
Второй аспект - когда осуществлять анализ, в реальном режиме времени или после осуществления атаки. Казалось бы, ответ очевиден - конечно в реальном времени. Однако все не так просто. Большей точности (хотя иногда и в ущерб эффективности) распознавания можно добиться именно после осуществления атаки, когда в вашем распоряжении находится вся информация об инциденте.

Недостаточно обнаружить атаку. Надо еще и своевременно среагировать на нее. Причем реакция на атаку - это не только ее блокирование. Часто бывает необходимо "пропустить" атакующего в сеть компании, для того чтобы зафиксировать все его действия и в дальнейшем использовать их в процессе разбирательства. Поэтому в существующих системах применяется широкий спектр методов реагирования, которые можно условно разделить на 3 категории: уведомление, хранение и активное реагирование. Применение той или иной реакции зависит от многих факторов, описание которых выходит за рамки данной статьи.

Уведомление
Самым простым и широко распространенным методом уведомления является посылка администратору безопасности сообщений об атаке на консоль системы обнаружения атак. Поскольку такая консоль не может быть установлена у каждого сотрудника, отвечающего в организации за безопасность, а также в тех случаях, когда этих сотрудников могут интересовать не все события безопасности, необходимо применение иных механизмов уведомления. Таким механизмом является посылка сообщений по электронной почте, на пейджер, по факсу или по телефону. Последние два варианта присутствуют только в системе обнаружения атак RealSecure американской компании Internet Security Systems, Inc.
К категории "уведомление" относится также посылка управляющих последовательностей к другим системам. Например, к системам сетевого управления (HP OpenView, Tivoli TME10, CA Unicenter и т.д.) или к межсетевым экранам (CheckPoint Firewall-1, Lucent Managed Firewal l, Raptor Firewall и т.д.). В первом случае используется стандартизованный протокол SNMP, а во втором - внутренние или стандартизованные (например, SAMP) протоколы.

Сохранение
К категории "сохранение" относятся два варианта реагирования: регистрация события в базе данных и воспроизведение атаки в реальном масштабе времени. Первый вариант широко распространен и в других системах защиты и на нем не стоит долго останавливаться. Второй вариант более интересен. Он позволяет администратору безопасности воспроизводить в реальном масштабе времени (или с заданной скоростью) все действия, осуществляемые атакующим. Это позволяет не только проанализировать "успешные" атаки и предотвратить их в дальнейшем, но и использовать собранные данные для разбирательств.

Активное реагирование
К этой категории относятся следующие варианты реагирования: блокировка работы атакующего, завершение сессии с атакующим узлом, управлением сетевым оборудованием и средствами защиты. Эта категория механизмов реагирования, с одной стороны, достаточно эффективна, а с другой, использовать их надо очень аккуратно, т.к. неправильная их эксплуатация может привести к нарушению работоспособности всей вычислительной системы.

Требования пользователей
Необходимо заранее определить, от чего и от кого надо защищать свою вычислительную систему. Следует определить соотношение между затратами (зачастую немалыми) на приобретение и эксплуатацию системы обнаружение атак и выгодой от ее использования . Процесс выбора одной из более чем 30 существующих на рынке систем может занять не одну неделю или месяц. Но эти усилия стоят того. Правильный выбор системы обнаружения атак поможет сэкономить сотни тысяч долларов, которые могли бы быть утеряны в случае нарушения функционирования вычислительной системы.
Однако какими бы эффективными ни были механизмы, заложенные в систему обнаружения атак, она не найдет применения, если она не отвечает требованиям пользователей. Чем сложнее система обнаружения атак, тем выше ее стоимость. Однако стоимость - это не единственный основополагающий фактор при осуществлении выбора. Необходимо учитывать и применяемые механизмы получения информации об атаках, алгоритмы анализа и корреляции данных, варианты реагирования, производительность системы, ее надежность и т.д. Число таких параметров достаточно велико. В целом, все требования, которые необходимо учитывать при выборе систем обнаружения атак, можно условно разделить на несколько групп:

• Инсталляция и развертывание системы;
• Безопасность самой системы;
• Обнаружение атак;
• Реагирование на атаки;
• Конфигурация системы;
• Контроль событий;
• Управление данными системы;
• Производительность системы;
• Архитектура системы;
• Техническая поддержка системы.

Не стоит выбирать систему обнаружения атак, основываясь только на текущей ситуации. Попытайтесь заглянуть в будущее и проанализировать рост вычислительной системы, изменение предоставляемых ею услуг и т.д. Учитывая это, вы сможете эффективно вложить свои средства в систему защиты уже сейчас.
Немаловажным является вопрос внедрения системы обнаружения атак в существующую технологию обработки информации и, затем, адаптации ее к окружающим условиям. Одновременно с внедрением необходимо провести обучение персонала правилам использования системы в организации. Необходимо заметить, что система обнаружения атак не сможет обеспечить абсолютной защиты от всех атак; она поможет выявить подозрительный трафик и иные формы несанкционированного доступа. Однако наибольшей эффективности при использовании системы обнаружения атак можно достичь, еслик ней "прилагаются" специалисты, способные правильно эксплуатировать систему и понимающие, когда и как реагировать на выдаваемые ею сообщения.
Более подробно с требованиями, предъявляемыми к системам обнаружения атак можно ознакомиться в документе "Системы обнаружения атак. Стратегия выбора", разработанном в Научно-инженерном предприятии "Информзащита", получить который можно, обратившись по адресу www.infosec.ru.

Системы обнаружения атак или межсетевые экраны?
Очень часто задают вопрос: "Нужна ли мне система обнаружения атак, если у нас уже используется межсетевой экран?" Несомненно нужна. Система обнаружения атак является существенно важным дополнением межсетевого экрана (firewall), но никак не его заменой. Межсетевые экраны предназначены для того, чтобы предотвратить вторжение "плохих парней" из сети. Однако иногда эти средства из-за ошибок разработки, аппаратных отказов, ошибок пользователей или просто невежества не обеспечивают приемлемого уровня доступа. Например, кто-то не понимает необходимости защиты сети и оставляет на рабочем месте включенным модем для доступа к компьютеру из дома. Межсетевой экран не может не только защитить в этом случае, но и обнаружить это факт. В этом случае системы обнаружения атак незаменимы. Независимо от того, какова надежность и эффективность фильтрации вашего межсетевого экрана, пользователи зачастую находят способы обойти все установленные Вами преграды. Например, объекты ActiveX или апплеты Java могут представлять новые направления для реализации атак через межсетевыеэкраны. Кроме того, по статистике не менее 75% всех компьютерных преступлений происходит изнутри корпоративной сети, от своих сотрудников. А, как уже было сказано выше, "классические" средства защиты, к которым относятся и межсетевые экраны, не позволяют защитить корпоративную сеть в случае наличия плохого умысла со стороны пользователя, имеющего в нее доступ. Поэтому, межсетевой экран не может заменить систему обнаружения атак и оба этих средства нужны для построения эффективной системы защиты информации.
Представьте Вашу сеть как многоэтажное высотное здание, в котором межсетевой экран - это швейцар у дверей на входе, а каждый модуль слежения системы обнаружения атак - это сторожевой пес у каждой конкретной двери. Как правило, швейцар с удовольствием пропускает людей, которые выглядят довольно хорошо, и задерживает подозрительных людей. Однако, умный преступник способен пройти мимо швейцара и проникнуть внутрь здания, не вызвав его подозрений. Сторожевой пес лучше знает, кого он может впустить в данную дверь и мгновенно реагирует на вторжение.

Системы обнаружения атак в России
Первая система обнаружения атак появилась в России в середине 1997 года, когда было заключено соглашение между Научно-инженерным предприятием "Информзащита" и малоизвестной в то время американской фирмой Internet Security Systems, Inc. (ISS), разработавшей систему обнаружения атак RealSecure. С тех пор ситуация изменилась в лучшую сторону. Компания ISS в настоящий момент является лидером на рынке средств обнаружения атак (по данным корпорации IDC - в 1999 году 52 % всего рынка). В России ситуация аналогичная - система RealSecure захватила большую часть российского рынка средств обнаружения атак. Этому предшествовала большая и кропотливая работа по созданию соответствующей инфраструктуры поддержки этой системы. В настоящий момент завершается ее русификация.
Помимо системы RealSecure на российском рынке представлены следующие продукты зарубежных фирм:

• NetRanger компании Cisco Systems.
• OmniGuard Intruder Alert компании Axent Technologies.
• SessionWall-3 компании Computer Associates.
• Kane Security Monitor компании Security Dynamics.
• CyberCop Monitor компании Network Associates.
• NFR компании Network Flight Recodred.

Первая тройка во главе с RealSecure является лидирующей и во всем мире. Всего же известно более 30 коммерчески распространяемых систем обнаружения атак.

Стандарты и руководящие документы
С конца прошлого - начала этого года ведутся работы по выработке руководящих документов, которые позволят проводить адекватный анализ и оценку предлагаемых на российском рынке систем обнаружения атак. Аналогичные работы проводятся и за рубежом. В качестве примера можно назвать стандарты CIDF или IDEF, разрабатываемые в Министерстве Обороны США и рабочей группы консорциума IETF.

Перспективы и тенденции развития
Можно заметить, что оба решения: IDS и сетевого, и системного уровней имеют свои достоинства и преимущества, которые эффективно дополняют друг друга, а также устраняют недостатки друг друга.
Итак, вкратце я описал существующие решения в области обнаружения атак. Но применимы ли они в том виде, в котором они сейчас существуют, в следующем тысячелетии? Вряд ли. И вот почему. Современные сети становятся настолько сложными, что их трудно контролировать существующими методами. Число узлов в сетях растет с небывалой скоростью, ширится применение гигабитных скоростей и коммутируемых сетей на основе VLAN. Объем передаваемого по сетям трафика возрастает на несколько порядков. Нужны совершенно новые подходы в обнаружении атак, позволяющие справиться с указанными факторами .

Микроагенты
Как уже отмечено выше, существующие системы обнаружения атак относятся либо к классу сетевых (network-based), либо к классу системных (host-based). Однако идеальным решением было бы создание системы, совмещающей в себе обе эти технологии, т.е. на каждый контролируемый узел устанавливался бы агент системы обнаружения атак и контролировал не только атаки на прикладном уровне (уровне ОС и уровне приложений), но и сетевые атаки, направленные на данный узел. Этот подход имеет несколько преимуществ по сравнению с существующими решениями.
Во-первых, высокая сетевая скорость уже не представляет проблемы, поскольку указанный агент просматривает только трафик для данного узла вместо всего трафика всей сети. Во-вторых, расшифрование пакетов осуществляет прежде, чем они достигнут агента. И, наконец, из-за того, что он размещается непосредственно на каждом контролируемом компьютере, коммутируемые сети также не накладывают ограничений на их использование.
Эти агенты комбинируют характеристики сетевого модуля слежения, работающего в реальном масштабе времени, с тактическими преимуществами агента системного уровня. В настоящий момент о разработках в этой области объявила только компания Internet Security Systems (ISS ) . Компания ISS назвала эту разработку Micro Agent и планирует завершить ее к концу этого года. Эти микроагенты будут дополнять существующие сетевые и системные модули слежения системы обнаружения атак RealSecure компании ISS.

Представление данных в системах обнаружения атак
Для эффективного обнаружения атак необходимо контролировать и подробно записывать большое число событий, происходящих в информационной системе. В результате образуется большой объем данных, большинство которых не представляют интереса, но сохраняются в надежде, что их анализ позволит своевременно обнаружить подозрительное событие. Хранение больших объемов данных приводит к двум задачам:

• Разработать механизмы эффективного использования дискового пространства для хранения журналов регистрации и данных сетевого трафика;
• Разработать механизмы эффективного представления администратору только тех данных, которые представляют для него интерес.

Эти две проблемы взаимосвязаны, но я коснусь только второй задачи. Многие специалисты сталкивались с ситуацией, когда система обнаружения атак генерит сотни, а в крупных сетях, тысячи записей о происходящих событиях. Проанализировать эти события вручную администратору не под силу. И хотя в системах обнаружения атак, представленных на рынке, существуют механизмы объединения нескольких однотипных событий в одно, эта работа еще далека до завершения.
В настоящий момент методы эффективного представления данных разрабатываются различными производителями и исследовательскими центрами. Например, компания ISS в конце июня этого года объявила о создании "технологии слияния" (Fusion Technology), которая позволит группировать сотни событий, зарегистрированных системой обнаружения атак RealSecure и другими средствами защиты третьих разработчиков, в одно-два уведомления, представленные на экране консоли управления. В этом же направлении движется и исследовательский центр COAST, в котором создана рабочая группа по разработке эффективного формата журналов регистрации и представления данных администратору безопасности.Из российских разработчиков такие механизмы реализует НИП "Информзащита" в своей новой технологии управления информационной безопасностью "Беркут".

Принятие решений, прогнозирование атак
Системы обнаружения атак в новом тысячелетии должны стать более интеллектуальными по сравнению со своими современными аналогами. И это касается не только процесса обнаружения атак, что может быть реализовано при помощи различных механизмов, в т.ч. и при помощи описанных выше нейросетей. Интеллектуальность будет присутствовать в процессе принятия решения о реагировании на атаки, а также при прогнозировании новых атак на корпоративную сеть. Первым шагом в создании таких систем можно назвать создание компанией ISS продукта под названием SAFEsuite Decisions. Эта система позволяет получать данные, получаемые от различных средств защиты, в т.ч. межсетевых экранов, систем анализа защищенности и обнаружения атак. Затем эти данные можно анализировать, обобщать их и определять на их основе подверженность того или иного узла или сегмента сети атакам со стороны внешних или внутренних злоумышленников. Знание уязвимостей, полученное от систем анализа защищенности, наряду со знанием частоты атак, полученное от межсетевых экранов и систем обнаружения атак, установленных на различных сегментах сети, позволяет прогнозировать нападения на узлы и сегменты сети, в т.ч. и скоординированные атаки, осуществляемые одновременно из нескольких мест.

В данной теме раскрыты в основном те вопросы, на которые стоит обращать внимание при выборе системы обнаружения атак. Однако, установив выбранную систему, вы еще не полностью защитили себя от атак. И это надо понимать. Система обнаружения атак - это всего лишь необходимое, но явно недостаточное условие для обеспечения эффективной системы защиты организации. Необходимо провести целый спектр организационных и технических мероприятий для построения целостной системы защиты вашей организации. Это и анализ рисков, и разработка политики безопасности, и установка и настройка различных средств защиты (межсетевые экраны, систем анализа защищенности и т.д.), и обучение специалистов, и т.д.
Подводя итог, можно сказать, что система обнаружения атак - это больше, чем несколько модулей слежения, установленных на различных узлах корпоративной сети. Эффективная и надежная система обнаружения атак позволяет собирать, обобщать и анализировать информацию от множества удаленных сенсоров на центральной консоли. Она позволяет сохранять эту информацию для более позднего анализа, и предоставляет средства для проведения такого анализа. Эта система постоянно контролирует все установленные модули слежения и мгновенно реагирует в случае возникновения тревоги. И, наконец, система обнаружения атак не более чем дорогостоящая игрушка, если у вас в штате нет экспертов в области защиты информации, которые знают, как использовать эту систему и как реагировать на постоянно растущую информационную угрозу. Использование всех этих компонентов в комплексе образует реальную и эффективную систему обнаружения атак.

Сегодня системы обнаружения и предотвращения вторжений (IDS/IPS, Intrusion detection system / Intrusion prevention system, аналогичный русскоязычный термин — СОВ/СОА) - необходимый элемент защиты от сетевых атак. Основное предназначение подобных систем - выявление фактов неавторизованного доступа в корпоративную сеть и принятие соответствующих мер противодействия: информирование ИБ-специалистов о факте вторжения, обрыв соединения и перенастройка межсетевого экрана для блокирования дальнейших действий злоумышленника, т. е. защита от хакерских атак и вредоносных программ.

Общее описание технологии

Существует несколько технологий IDS, которые различаются по типам обнаруживаемых событий и по методологии, используемой для выявления инцидентов. В дополнение к функциям мониторинга и анализа событий по выявлению инцидентов все типы IDS выполняют следующие функции:

• Запись информации по событиям. Обычно информация хранится локально, но может быть отправлена в любую централизованную систему сбора логов или SIEM-систему;
• Уведомление администраторов безопасности об инцидентах ИБ. Такой вид уведомления называется alert, и может осуществляться по нескольким каналам: email, SNMP-трапы, сообщения системного журнала, консоль управления системы IDS. Возможна также программируемая реакция с использованием скриптов.
• Генерация отчетов. Отчёты создаются с целью суммировать всю информацию по запрашиваемому событию (событиям).

Технология IPS дополняет технологию IDS тем, что может самостоятельно не только определить угрозу, но и успешно заблокировать ее. В этом сценарии функциональность IPS гораздо шире, чем у IDS:

• IPS блокирует атаку (обрыв сессии пользователя, нарушающего политику безопасности, блокирование доступа к ресурсам, хостам, приложениям);
• IPS изменяет защищаемую среду (изменение конфигурации сетевых устройств для предотвращения атаки);
• IPS меняет содержание атаки (удаляет например из письма инфицированный файл и отправляет его получателю уже очищенным, либо работает как прокси, анализируя входящие запросы и отбрасывая данные в заголовках пакетов).

Но кроме очевидных плюсов эти системы имеют своим минусы. Например, IPS не всегда может точно определить инцидент ИБ, либо ошибочно принять за инцидент нормальное поведение трафика или пользователя. В первом варианте принято говорить о событии false negative, во втором варианте говорят о событии false positive. Следует иметь в виду, что невозможно полностью исключить их возникновение, поэтому организация в каждом случае может самостоятельно решить риски какой из двух групп следует либо минимизировать, либо принять.

Существуют различные методики обнаружения инцидентов с помощью технологий IPS. Большинство реализаций IPS используют сумму данных технологий для того, чтобы обеспечить более высокую степень детектирования угроз.

1. Обнаружение атаки, основанное на сигнатурах.

Сигнатурой называют шаблон, который определяет соответствующую атаку. Обнаружение атаки по сигнатурам - это процесс сравнения сигнатуры с возможным инцидентом. Примерами сигнатур являются:

• соединение telnet пользователя «root», что будет являться нарушением определённой политики безопасности компании;
• входящее электронной письмо с темой «бесплатные картинки», с приложенным файлом «freepics.exe»;
• лог операционной системы с кодом 645, который обозначает, что аудит хоста выключен.

Данный метод очень эффективен при обнаружении известных угроз, но неэффективен при неизвестных (не имеющих сигнатур) атаках.

2. Обнаружение атаки по аномальному поведению

Данный метод основан на сравнении нормальной активности событий с активностью событий, отклоняющихся от нормального уровня. У IPS, использующих этот метод, есть так называемые «профили», которые отражают нормальное поведение пользователей, сетевых узлов, соединений, приложений и трафика. Эти профили создаются во время «обучающего периода» в течение некоторого времени. Например, в профиль может быть записано повышение веб-трафика на 13 % в рабочие дни. В дальнейшем IPS использует статистические методы при сравнении разных характеристик реальной активности с заданным пороговым значением, при превышении которого на консоль управления офицера безопасности приходит соответствующее сообщение. Профили могут быть созданы на основе многих атрибутов, взятых из поведенческого анализа пользователей. Например, по количеству отосланных электронных писем, количеству неудачных попыток входа в систему, уровню загрузки процессора сервера в определенный период времени и т. д. В результате данный метод позволяет достаточно эффективно блокировать атаки, которые обошли фильтрацию сигнатурного анализа, тем самым обеспечивается защита от хакерских атак.

Технология IDS/IPS в ALTELL NEO

В основе IDS/IPS, применяемых нашей компанией в межсетевых экранах нового поколения ALTELL NEO , лежит открытая технология Suricata , дорабатываемая в соответствии с нашими задачами. В отличие от IDS/IPS Snort, применяемой остальными разработчиками, используемая нами система обладает рядом преимуществ, например, позволяет использовать GPU в режиме IDS, обладает более продвинутой системой IPS, поддерживает многозадачность (что обеспечивает более высокую производительность), и многое другое, в том числе полная поддержка формата правил Snort.

Стоит учитывать, что для корректной работы IDS/IPS ей необходимы актуальные базы сигнатур. В ALTELL NEO для этой цели используются открытые базы National Vulnerability Database и Bugtraq. Обновление баз происходит 2-3 раза в день, что позволяет обеспечить оптимальный уровень информационной безопасности.

Система ALTELL NEO может функционировать в двух режимах: режиме обнаружения вторжений (IDS) и режиме предотвращения вторжений (IPS). Включение функций IDS и IPS происходит на выбранном администратором интерфейсе устройства - одном или нескольких. Также возможен вызов функций IPS при настройке правил межсетевого экрана для конкретного типа трафика, который требуется проверить. Функциональное отличие IDS от IPS заключается в том, что в режиме IPS сетевые атаки могут быть заблокированы в режиме реального времени.

Функциональность системы обнаружения и предотвращения вторжений в ALTELL NEO

№	Функция	Поддержка
1.	Обнаружение уязвимостей (эксплойтов) компонент ActiveX
2.	Обнаружение трафика, передаваемого узлами внутренней локальной сети, характерного для ответов после успешного проведения атаки
3.	Обнаружение сетевого трафика командно-контрольных серверов бот-сетей (Bot C&C)
4.	Обнаружение сетевого трафика, относящегося к протоколам и программам для мгновенного обмена сообщениями
5.	Обнаружение сетевого трафика от взломанных сетевых узлов
6.	Обнаружение сетевого трафика, направленного на сервера DNS
7.	Обнаружение трафика, характерного для атак отказа в обслуживании (DoS, Denial of Service)
8.	Обнаружение сетевого трафика, от узлов из списка Spamhaus Drop list
9.	Обнаружение сетевого трафика от узлов, которые известны как источники атак, на основе списка Dshield
10.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для программ использования уязвимостей (эксплойтов)
11.	Обнаружение трафика, характерного для компьютерных игр
12.	Обнаружение сетевого трафика ICMP, характерного для проведения сетевых атак, например, сканирования портов
13.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для атак на сервисы IMAP
14.	Обнаружение недопустимого сетевого трафика, противоречащего политике безопасности организации
15.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для вредоносных программ (malware)
16.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для сетевых червей, использующих протокол NetBIOS
17 .	Обнаружение сетевого трафика, программ однорангового разделения файлов (P2P, peer-to-peer сети)
18.	Обнаружение сетевой активности, которая может противоречить политике безопасности организации (например, трафик VNC или использование анонимного доступа по протоколу FTP)
19.	Обнаружение трафика, характерного для атак на сервисы POP3
20.	Обнаружение сетевого трафика от узлов сети Russian Business Network
21.	Обнаружение атак на сервисы RPC (удаленный вызов процедур)
22.	Обнаружение сетевого трафика программ сканирования портов
23.	Обнаружение пакетов, содержащих ассемблерный код, низкоуровневые команды, называемые также командным кодом (напр. атаки на переполнение буфера)
24.	Обнаружение трафика, характерного для атак на сервисы SMTP
25.	Обнаружение сетевого трафика протокола SNMP
26.	Обнаружение правил для различных программ баз данных SQL
27.	Обнаружение сетевого трафика протокола Telnet в сети
28.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для атак на TFTP (trivial FTP)
29.	Обнаружение трафика, исходящего от отправителя, использующего сеть Tor для сохранения анонимности
30.	Обнаружение трафика, характерного для троянских программ
31.	Обнаружение атак на пользовательские агенты
32.	Наличие сигнатур распространенных вирусов (как дополнение к антивирусному движку ALTELL NEO)
33.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для атак на сервисы VoIP
34.	Обнаружение уязвимостей (эксплойтов) для web-клиентов
35.	Обнаружение атак на web-серверы
36.	Обнаружение атак на основе инъекций SQL (sql-injection attacks)
37.	Обнаружение сетевого трафика, характерного для сетевых червей
38.	Защита от хакерских атак

Правила безопасности разрабатываются и совершенствуются сообществом Emerging Threats и основаны на многолетнем совместном опыте экспертов в области защиты от сетевых атак. Обновление правил происходит автоматически по защищенному каналу (для этого в ALTELL NEO должно быть настроено подключение к Интернету). Каждому правилу назначается приоритет в соответствии с классом атаки по частоте использования и важности. Стандартные уровни приоритетов - от 1 до 3, при этом приоритет «1» является высоким, приоритет «2» - средним, приоритет «3» - низким.

В соответствии с данными приоритетами может быть назначено действие, которое будет выполнять система обнаружения и предотвращения вторжений ALTELL NEO в режиме реального времени при обнаружении сетевого трафика, соответствующего сигнатуре правила. Действие может быть следующим:

• Alert (режим IDS) - трафик разрешается и пересылается получателю. В журнал регистрации событий записывается предупреждение. Это действие установлено по умолчанию для всех правил;
• Drop (режим IPS) - анализ пакета прекращается, дальнейшее сравнение на соответствие оставшимся правилам не производится. Пакет отбрасывается, в журнал записывается предупреждение;
• Reject (режим IPS) - в этом режиме пакет отбрасывается, в журнал записывается предупреждение. При этом отправителю и получателю пакета отправляется соответствующее сообщение;
• Pass (режим IDS и IPS) - в этом режиме анализ пакета прекращается, дальнейшее сравнение на соответствие оставшимся правилам не производится. Пакет пересылается по назначению, предупреждение не генерируется.

Отчёты по трафику, проходящему через систему обнаружения и предотвращения вторжений ALTELL NEO, могут быть сформированы в централизованной системе управления ALTELL NEO собственной разработки, которая собирает исходные данные (alert’ы) с одного или нескольких устройств ALTELL NEO.

Бесплатное тестирование

Вы можете бесплатно протестировать функциональность IDS/IPS-системы, встроенной в ALTELL NEO в версии UTM, заполнив небольшую заявку. Вы также можете подобрать конфигурацию устройства (дополнительная память, модули расширения, версия ПО и т. д.) и рассчитать его приблизительную цену с помощью

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, которое 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.

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 классифицировать 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:

В сетевой СОВ, сенсоры расположены на важных для наблюдения точках сети, часто в демилитаризованной зоне, или на границе сети. Сенсор перехватывает весь сетевой трафик и анализирует содержимое каждого пакета на наличие вредоносных компонентов. Протокольные СОВ используются для отслеживания трафика, нарушающего правила определенных протоколов либо синтаксис языка (например, SQL). В хостовых СОВ сенсор обычно является программным агентом, который ведет наблюдение за активностью хоста, на который установлен. Также существуют гибридные версии перечисленных видов СОВ.

Сетевая СОВ (Network-based IDS, NIDS) отслеживает вторжения, проверяя сетевой трафик и ведет наблюдение за несколькими хостами. Сетевая система обнаружения вторжений получает доступ к сетевому трафику, подключаясь к хабу или свитчу, настроенному на зеркалирование портов, либо сетевое TAP устройство. Примером сетевой СОВ является Snort.

Основанное на протоколе СОВ (Protocol-based IDS, PIDS) представляет собой систему (либо агента), которая отслеживает и анализирует коммуникационные протоколы со связанными системами или пользователями. Для веб-сервера подобная СОВ обычно ведет наблюдение за HTTP и HTTPS протоколами.При использовании HTTPS СОВ должна располагаться на таком интерфейсе, чтобы просматривать HTTPS пакеты еще до их шифрования и отправки в сеть.

Основанная на прикладных протоколах СОВ (Application Protocol-based IDS, APIDS) - это система (или агент), которая ведет наблюдение и анализ данных, передаваемых с использованием специфичных для определенных приложений протоколов. Например, на веб-сервере с SQL базой данных СОВ будет отслеживать содержимое SQL команд, передаваемых на сервер.

Хостовая СОВ (Host-based IDS, HIDS) - система (или агент), расположенная на хосте, отслеживающая вторжения, используя анализ системных выховов, логов приложений, модификаций файлов (исполняемых, файлов паролей, системных баз данных), состояния хоста и прочих источников. Примером является OSSEC.

Гибридная СОВ совмещает два и более подходов к разработке СОВ. Данные от агентов на хостах комбинируются с сетевой информацией для создания наиболее полного представления о безопасности сети. В качестве примера гибридной СОВ можно привести Prelude.

Пассивные и активные системы Обнаружения Вторжений:

В пассивной СОВ при обнаружении нарушения безопасности, информация о нарушении записывается в лог приложения, а также сигналы опасности отправляются на консоль и/или администратору системы по определенному каналу связи. В активной системе, также известной как система Предотвращения Вторжений (IPS - Intrusion Prevention system), СОВ ведет ответные действия на нарушение, сбрасывая соединение или перенастраивая межсетевой экран для блокирования трафика от злоумышленника. Ответные действия могут проводиться автоматически либо по команде оператора.

Хотя и СОВ и межсетевой экран относятся к средствам обеспечения информационной безопасности, межсетевой экран отличается тем, что ограничивает поступление на хост или подсеть определенных видов трафика для предотвращения вторжений и не отслеживает вторжения, происходящие внутри сети. СОВ, напротив, пропускает трафик, анализируя его и сигнализируя при обнаружении подозрительной активности. Обнаружение нарушения безопасности проводится обычно с использованием эвристических правил и анализа сигнатур известных компьютерных атак.

История разработок СОВ:

Первая концепция СОВ появилась благодаря Джеймсу Андерсону и статье. В 1984 Фред Коэн (см. Обнаружение вторжений) сделал заявление о том, что каждое вторжение обнаружить невозможно и ресурсы, необходимые для обнаружения вторжений, будут расти вместе с степенью использования компьютерных технологий.

Дороти Деннинг, при содействии Питера Неймана, опубликовали модель СОВ в 1986, сформировавшую основу для большинства современных систем. Ее модель использовала статистические методы для обнаружения вторжений и называлась IDES (Intrusion detection expert system - экспертная система обнаружения вторжений). Система работала на рабочих станциях Sun и проверяла как сетевой трафик, так и данные пользовательских приложений.

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 Национальной Лаборатории Лос Аламоса. 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.

Далее, в 1991, разработчики Университета Калифорнии разработали прототип распределенной системы DIDS (Distributed intrusion detection system), которая также являлась экспертной системой. Также в 1991 сотрудниками Национальной Лаборатории Встроенных Вычислительных Сетей (ICN) была разработана система NADIR (Network anomaly detection and intrusion reporter). На создание этой системы оказало большое влияние работа Деннинга и Люнт. NADIR использовала основанный на статистике детектор аномалий и экспертную систему.

В 1998 году Национальная Лаборатория Лоуренса Беркли представила Bro, использующий собственный язык правил для анализа данных libpcap. NFR (Network Flight Recorder), разработанный в 1999, также работал на основе libpcap. В ноябре 1998 был разработан APE, снифер пакетов, тоже использующий libpcap. Спустя месяц APE был переименован в Snort.

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

Свободно распространяемые СОВ.

В настоящее время защита, обеспечиваемая файерволом и антивирусом, уже не эффективна против сетевых атак и малварей. На первый план выходят решения класса IDS/IPS, которые могут обнаруживать и блокировать как известные, так и еще не известные угрозы.

INFO

• О Mod_Security и GreenSQL-FW читай в статье «Последний рубеж», ][_12_2010.
• Как научить iptables «заглядывать» внутрь пакета, читай в статье «Огненный щит», ][_12_2010.

Технологии IDS/IPS

Чтобы сделать выбор между IDS или IPS, следует понимать их принципы работы и назначение. Так, задача IDS (Intrusion Detection System) состоит в обнаружении и регистрации атак, а также оповещении при срабатывании определенного правила. В зависимости от типа, IDS умеют выявлять различные виды сетевых атак, обнаруживать попытки неавторизованного доступа или повышения привилегий, появление вредоносного ПО, отслеживать открытие нового порта и т. д. В отличие от межсетевого экрана, контролирующего только параметры сессии (IP, номер порта и состояние связей), IDS «заглядывает» внутрь пакета (до седьмого уровня OSI), анализируя передаваемые данные. Существует несколько видов систем обнаружения вторжений. Весьма популярны APIDS (Application protocol-based IDS), которые мониторят ограниченный список прикладных протоколов на предмет специфических атак. Типичными представителями этого класса являются PHPIDS , анализирующий запросы к PHP-приложениям, Mod_Security, защищающий веб-сервер (Apache), и GreenSQL-FW, блокирующий опасные SQL-команды (см. статью «Последний рубеж» в ][_12_2010).

Сетевые NIDS (Network Intrusion Detection System) более универсальны, что достигается благодаря технологии DPI (Deep Packet Inspection, глубокое инспектирование пакета). Они контролируют не одно конкретное приложение, а весь проходящий трафик, начиная с канального уровня.

Для некоторых пакетных фильтров также реализована возможность «заглянуть внутрь» и блокировать опасность. В качестве примера можно привести проекты OpenDPI и Fwsnort . Последний представляет собой программу для преобразования базы сигнатур Snort в эквивалентные правила блокировки для iptables. Но изначально файервол заточен под другие задачи, да и технология DPI «накладна» для движка, поэтому функции по обработке дополнительных данных ограничены блокировкой или маркированием строго определенных протоколов. IDS всего лишь помечает (alert) все подозрительные действия. Чтобы заблокировать атакующий хост, администратор самостоятельно перенастраивает брандмауэр во время просмотра статистики. Естественно, ни о каком реагировании в реальном времени здесь речи не идет. Именно поэтому сегодня более интересны IPS (Intrusion Prevention System, система предотвращения атак). Они основаны на IDS и могут самостоятельно перестраивать пакетный фильтр или прерывать сеанс, отсылая TCP RST. В зависимости от принципа работы, IPS может устанавливаться «в разрыв» или использовать зеркалирование трафика (SPAN), получаемого с нескольких сенсоров. Например, в разрыв устанавливается Hogwash Light BR , которая работает на втором уровне OSI. Такая система может не иметь IP-адреса, а значит, остается невидимой для взломщика.

В обычной жизни дверь не только запирают на замок, но и дополнительно защищают, оставляя возле нее охранника, ведь только в этом случае можно быть уверенным в безопасности. В IT в качестве такого секьюрити выступают хостовые IPS (см. «Новый оборонительный рубеж» в ][_08_2009), защищающие локальную систему от вирусов, руткитов и взлома. Их часто путают с антивирусами, имеющими модуль проактивной защиты. Но HIPS, как правило, не используют сигнатуры, а значит, не требуют постоянного обновления баз. Они контролируют гораздо больше системных параметров: процессы, целостность системных файлов и реестра, записи в журналах и многое другое.

Чтобы полностью владеть ситуацией, необходимо контролировать и сопоставлять события как на сетевом уровне, так и на уровне хоста. Для этой цели были созданы гибридные IDS, которые коллектят данные из разных источников (подобные системы часто относят к SIM - Security Information Management). Среди OpenSource-проектов интересен Prelude Hybrid IDS, собирающий данные практически со всех OpenSource IDS/IPS и понимающий формат журналов разных приложений (поддержка этой системы приостановлена несколько лет назад, но собранные пакеты еще можно найти в репозиториях Linux и *BSD).

В разнообразии предлагаемых решений может запутаться даже профи. Сегодня мы познакомимся с наиболее яркими представителями IDS/IPS-систем.

Объединенный контроль угроз

Современный интернет несет огромное количество угроз, поэтому узкоспециализированные системы уже не актуальны. Необходимо использовать комплексное многофункциональное решение, включающее все компоненты защиты: файервол, IDS/IPS, антивирус, прокси-сервер, контентный фильтр и антиспам-фильтр. Такие устройства получили название UTM (Unified Threat Management, объединенный контроль угроз). В качестве примеров UTM можно привести Trend Micro Deep Security , Kerio Control , Sonicwall Network Security , FortiGate Network Security Platforms and Appliances или специализированные дистрибутивы Linux, такие как Untangle Gateway, IPCop Firewall, pfSense (читай их обзор в статье «Сетевые регулировщики», ][_01_2010).

Suricata

Бета-версия этой IDS/IPS была представлена на суд общественности в январе 2010-го после трех лет разработок. Одна из главных целей проекта - создание и обкатка совершенно новых технологий обнаружения атак. За Suricata стоит объединение OISF, которое пользуется поддержкой серьезных партнеров, включая ребят из US Department of Homeland Security. Актуальным на сегодня является релиз под номером 1.1, вышедший в ноябре 2011 года. Код проекта распространяется под лицензией GPLv2, но финансовые партнеры имеют доступ к не GPL-версии движка, которую они могут использовать в своих продуктах. Для достижения максимального результата к работе привлекается сообщество, что позволяет достигнуть очень высокого темпа разработки. Например, по сравнению с предыдущей версией 1.0, объем кода в 1.1 вырос на 70%. Некоторые современные IDS с длинной историей, в том числе и Snort, не совсем эффективно используют многопроцессорные/многоядерные системы, что приводит к проблемам при обработке большого объема данных. Suricata изначально работает в многопоточном режиме. Тесты показывают, что она шестикратно превосходит Snort в скорости (на системе с 24 CPU и 128 ГБ ОЗУ). При сборке с параметром ‘—enable-cuda’ появляется возможность аппаратного ускорения на стороне GPU. Изначально поддерживается IPv6 (в Snort активируется ключом ‘—enable-ipv6’), для перехвата трафика используются стандартные интерфейсы: LibPcap, NFQueue, IPFRing, IPFW. Вообще, модульная компоновка позволяет быстро подключить нужный элемент для захвата, декодирования, анализа или обработки пакетов. Блокировка производится средствами штатного пакетного фильтра ОС (в Linux для активации режима IPS необходимо установить библиотеки netlink-queue и libnfnetlink). Движок автоматически определяет и парсит протоколы (IP, TCP, UDP, ICMP, HTTP, TLS, FTP, SMB, SMTP и SCTP), поэтому в правилах необязательно привязываться к номеру порта (как это делает Snort), достаточно лишь задать действие для нужного протокола. Ivan Ristic, автор Mod_security, создал специальную библиотеку HTP, применяемую в Suricata для анализа HTTP-трафика. Разработчики прежде всего стремятся добиться точности обнаружения и повышения скорости проверки правил.

Вывод результатов унифицирован, поэтому можно использовать стандартные утилиты для их анализа. Собственно, все бэк-энды, интерфейсы и анализаторы, написанные для Snort (Barnyard, Snortsnarf, Sguil и т. д.), без доработок работают и с Suricata. Это тоже большой плюс. Обмен по HTTP подробно журналируется в файле стандартного формата Apache.

Основу механизма детектирования в Suricata составляют правила (rules). Здесь разработчики не стали пока ничего изобретать, а позволили подключать рулсеты, созданные для других проектов: Sourcefire VRT (можно обновлять через Oinkmaster), и Emerging Threats Pro . В первых релизах поддержка была лишь частичной, и движок не распознавал и не загружал некоторые правила, но сейчас эта проблема решена. Реализован и собственный формат rules, внешне напоминающий снортовский. Правило состоит из трех компонентов: действие (pass, drop, reject или alert), заголовок (IP/порт источника и назначения) и описание (что искать). В настройках используются переменные (механизм flowint), позволяющие, например, создавать счетчики. При этом информацию из потока можно сохранять для последующего использования. Такой подход, применяемый для отслеживания попыток подбора пароля, более эффективен, чем используемый в Snort метод, который оперирует пороговым значением срабатывания. Планируется создание механизма IP Reputation (вроде SensorBase Cisco, см. статью «Потрогай Cisco» в ][_07_2011).

Резюмируя, отмечу, что Suricata - это более быстрый движок, чем Snort, полностью совместимый с ним по правилам и бэк-эндам и способный проверять большие сетевые потоки. Единственный недостаток проекта - скудная документация, хотя опытному админу ничего не стоит разобраться с настройками. В репозиториях дистрибутивов уже появились пакеты для установки, а на сайте проекта доступны внятные инструкции по самостоятельной сборке из исходников. Есть и готовый дистрибутив Smooth-sec , построенный на базе Suricata.

Samhain

Выпускаемый под OpenSource-лицензией Samhain относится к хостовым IDS, защищающим отдельный компьютер. Он использует несколько методов анализа, позволяющих полностью охватить все события, происходящие в системе:

• создание при первом запуске базы данных сигнатур важных файлов и ее сравнение в дальнейшем с «живой» системой;
• мониторинг и анализ записей в журналах;
• контроль входа/выхода в систему;
• мониторинг подключений к открытым сетевым портам;
• контроль файлов с установленным SUID и скрытых процессов.

Программа может быть запущена в невидимом режиме (задействуется модуль ядра), когда процессы ядра невозможно обнаружить в памяти. Samhain также поддерживает мониторинг нескольких узлов, работающих под управлением разных ОС, с регистрацией всех событий в одной точке. При этом установленные на удаленных узлах агенты отсылают всю собранную информацию (TCP, AES, подпись) по зашифрованному каналу на сервер (yule), который сохраняет ее в БД (MySQL, PostgreSQL, Oracle). Кроме того, сервер отвечает за проверку статуса клиентских систем, распространение обновлений и конфигурационных файлов. Реализовано несколько вариантов для оповещений и отсылки собранной информации: e-mail (почта подписывается во избежание подделки), syslog, лог-файл (подписывается), Nagios, консоль и др. Управление можно осуществлять с помощью нескольких администраторов с четко установленными ролями.

Пакет доступен в репозиториях практически всех дистрибутивов Linux, на сайте проекта есть описание, как установить Samhain под Windows.

StoneGate Intrusion Prevention System

Это решение разработано финской компанией, которая занимается созданием продуктов корпоративного класса в сфере сетевой безопасности. В нем реализованы все востребованные функции: IPS, защита от DDoS- и 0day-атак, веб-фильтрация, поддержка зашифрованного трафика и т. д. С помощью StoneGate IPS можно заблокировать вирус, spyware, определенные приложения (P2P, IM и прочее). Для веб-фильтрации используется постоянно обновляемая база сайтов, разделенных на несколько категорий. Особое внимание уделяется защите от обхода систем безопасности AET (Advanced Evasion Techniques). Технология Transparent Access Control позволяет разбить корпоративную сеть на несколько виртуальных сегментов без изменения реальной топологии и установить для каждого из них индивидуальные политики безопасности. Политики проверки трафика настраиваются при помощи шаблонов, содержащих типовые правила. Эти политики создаются в офлайн-режиме. Администратор проверяет созданные политики и загружает их на удаленные узлы IPS. Похожие события в StoneGate IPS обрабатываются по принципу, используемому в SIM/SIEM-системах, что существенно облегчает анализ. Несколько устройств легко можно объединить в кластер и интегрировать с другими решениями StoneSoft - StoneGate Firewall/VPN и StoneGate SSL VPN. Управление при этом обеспечивается из единой консоли управления (StoneGate Management Center), состоящей из трех компонентов: Management Server, Log Server и Management Client. Консоль позволяет не только настраивать работу IPS и создавать новые правила и политики, но и производить мониторинг и просматривать журналы. Она написана на Java, поэтому доступны версии для Windows и Linux.

StoneGate IPS поставляется как в виде аппаратного комплекса, так и в виде образа VMware. Последний предназначен для установки на собственном оборудовании или в виртуальной инфраструктуре. И кстати, в отличие от создателей многих подобных решений, компания-разработчик дает скачать тестовую версию образа.

IBM Security Network Intrusion Prevention System

Система предотвращения атак, разработанная IBM, использует запатентованную технологию анализа протоколов, которая обеспечивает превентивную защиту в том числе и от 0day-угроз. Как и у всех продуктов серии IBM Security, его основой является модуль анализа протоколов - PAM (Protocol Analysis Module), сочетающий в себе традиционный сигнатурный метод обнаружения атак (Proventia OpenSignature) и поведенческий анализатор. При этом PAM различает 218 протоколов уровня приложений (атаки через VoIP, RPC, HTTP и т. д.) и такие форматы данных, как DOC, XLS, PDF, ANI, JPG, чтобы предугадывать, куда может быть внедрен вредоносный код. Для анализа трафика используется более 3000 алгоритмов, 200 из них «отлавливают» DoS. Функции межсетевого экрана позволяют разрешить доступ только по определенным портам и IP, исключая необходимость привлечения дополнительного устройства. Технология Virtual Patch блокирует вирусы на этапе распространения и защищает компьютеры до установки обновления, устраняющего критическую уязвимость. При необходимости администратор сам может создать и использовать сигнатуру. Модуль контроля приложений позволяет управлять P2P, IM, ActiveX-элементами, средствами VPN и т. д. и при необходимости блокировать их. Реализован модуль DLP, отслеживающий попытки передачи конфиденциальной информации и перемещения данных в защищаемой сети, что позволяет оценивать риски и блокировать утечку. По умолчанию распознается восемь типов данных (номера кредиток, телефоны…), остальную специфическую для организации информацию админ задает самостоятельно при помощи регулярных выражений. В настоящее время большая часть уязвимостей приходится на веб-приложения, поэтому в продукт IBM входит специальный модуль Web Application Security, который защищает системы от распространенных видов атак: SQL injection, LDAP injection, XSS, JSON hijacking, PHP file-includers, CSRF и т. д.

Предусмотрено несколько вариантов действий при обнаружении атаки - блокировка хоста, отправка предупреждения, запись трафика атаки (в файл, совместимый с tcpdump), помещение узла в карантин, выполнение настраиваемого пользователем действия и некоторые другие. Политики прописываются вплоть до каждого порта, IP-адреса или зоны VLAN. Режим High Availability гарантирует, что в случае выхода из строя одного из нескольких устройств IPS, имеющихся в сети, трафик пойдет через другое, а установленные соединения не прервутся. Все подсистемы внутри железки - RAID, блок питания, вентилятор охлаждения - дублированы. Настройка, производящаяся при помощи веб-консоли, максимально проста (курсы обучения длятся всего один день). При наличии нескольких устройств обычно приобретается IBM Security SiteProtector, который обеспечивает централизованное управление, выполняет анализ логов и создает отчеты.

McAfee Network Security Platform 7

IntruShield IPS, выпускавшийся компанией McAfee, в свое время был одним из популярных IPS-решений. Теперь на его основе разработан McAfee Network Security Platform 7 (NSP). В дополнение ко всем функциями классического NIPS новый продукт получил инструменты для анализа пакетов, передаваемых по внутренней корпоративной сети, что помогает обнаруживать зловредный трафик, инициируемый зараженными компами. В McAfee используется технология Global Threat Intelligence, которая собирает информацию с сотен тысяч датчиков, установленных по всему миру, и оценивает репутацию всех проходящих уникальных файлов, IP- и URL-адресов и протоколов. Благодаря этому NSP может обнаруживать трафик ботнета, выявлять 0day-угрозы и DDoS-атаки, а такой широкий охват позволяет свести к нулю вероятность ложного срабатывания.

Не каждая IDS/IPS может работать в среде виртуальных машин, ведь весь обмен происходит по внутренним интерфейсам. Но NSP не испытывает проблем с этим, он умеет анализировать трафик между VM, а также между VM и физическим хостом. Для наблюдения за узлами используется агентский модуль от компании Reflex Systems, который собирает информацию о трафике в VM и передает ее в физическую среду для анализа.

Движок различает более 1100 приложений, работающих на седьмом уровне OSI. Он просматривает трафик при помощи механизма контент-анализа и предоставляет простые инструменты управления.

Кроме NIPS, McAfee выпускает и хостовую IPS - Host Intrusion Prevention for Desktop, которая обеспечивает комплексную защиту ПК, используя такие методы детектирования угроз, как анализ поведения и сигнатур, контроль состояния соединений с помощью межсетевого экрана, оценка репутации для блокирования атак.

Где развернуть IDS/IPS?

Чтобы максимально эффективно использовать IDS/IPS, нужно придерживаться следующих рекомендаций:

• Систему необходимо разворачивать на входе защищаемой сети или подсети и обычно за межсетевым экраном (нет смысла контролировать трафик, который будет блокирован) - так мы снизим нагрузку. В некоторых случаях датчики устанавливают и внутри сегмента.
• Перед активацией функции IPS следует некоторое время погонять систему в режиме, не блокирующем IDS. В дальнейшем потребуется периодически корректировать правила.
• Большинство настроек IPS установлены с расчетом на типичные сети. В определных случаях они могут оказаться неэффективными, поэтому необходимо обязательно указать IP внутренних подсетей и используемые приложения (порты). Это поможет железке лучше понять, с чем она имеет дело.
• Если IPS-система устанавливается «в разрыв», необходимо контролировать ее работоспособность, иначе выход устройства из строя может запросто парализовать всю сеть.

Заключение

Победителей определять не будем. Выбор в каждом конкретном случае зависит от бюджета, топологии сети, требуемых функций защиты, желания админа возиться с настройками и, конечно же, рисков. Коммерческие решения получают поддержку и снабжаются сертификатами, что позволяет использовать эти решения в организациях, занимающихся в том числе обработкой персональных данных Распространяемый по OpenSource-лицензии Snort прекрасно документирован, имеет достаточно большую базу и хороший послужной список, чтобы быть востребованным у сисадминов. Совместимый с ним Suricata вполне может защитить сеть с большим трафиком и, главное, абсолютно бесплатен.

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.