Исследование уровня защиты и эффективности применения средств защиты корпоративных сетей
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
100 Мб/с в сетях. Поэтому в большинстве случаев целесообразно прибегать для выявления атак к анализу сетевого трафика, в некоторых случаях сочетая его с анализом контента.
Как уже было отмечено выше, соответствующие продукты делятся на системы IDS на базе сети и на базе хоста. Обе системы пытаются выявить вторжения, но обрабатывают совершенно разные данные. Система IDS на базе сети в попытке распознать атаку читает поток данных, подобно анализатору. Она состоит главным образом из регистрирующих все сетевые пакеты сенсоров, интерфейс которых подключен к предназначенному для анализа или копирования порту коммутатора. В качестве альтернативы для подключения в сеть такой системы можно применять концентраторы или разветвитель [16].
Система IDS на базе хоста использует агентов [16]. Они работают как небольшое дополнительное программное обеспечение на контролируемых серверах или рабочих местах и анализируют активность на основании данных журналов регистраций и аудита в поисках признаков опасных событий.
Самый старый и наиболее распространенный метод выявления атак так называемое сопоставление с шаблоном. Как и при сканировании вирусов, он опирается на список шаблонов или сигнатур, на основании которых делается заключение об атаке. Проще говоря, подобные системы сравнивают каждый пакет данных со всеми шаблонами и при совпадении с одним из них считают, что обнаружили вторжение. Недостаток метода заключается, прежде всего, в больших затратах, а кроме того в плохой масштабируемости [4]. Намного эффективнее метод анализа протоколов, в процессе которого последовательного сравнения с шаблоном не производится, а сначала декодируются используемые при взаимодействии протоколы. Отклонения от разрешенного стандарта уже служат первыми вероятными признаками атаки. Дополнительно могут использоваться определенные шаблоны, правда, трафик данных сравнивается только с относящимися к соответствующему протоколу шаблонами, что значительно повышает производительность. Однако на практике граница между анализом протоколов и оптимизированным с учетом протокола сопоставлением с шаблонами остается нечеткой.
В теории кроме анализа протоколов и сопоставления с шаблоном имеется еще и статистический метод [16]. В соответствии с ним система IDS определяет сначала эталонное значение на основании множества параметров сетевого трафика, а затем рассматривает отклонения от него как потенциальные вторжения. Однако этот метод еще не получил практического признания, и почти все существующие коммерческие системы применяют сопоставление с шаблоном или анализ протоколов вместе с сопоставлением с шаблоном.
Как и у систем защиты от вирусов, эффективность системы IDS на базе сети во многом зависит от актуальности шаблона. Поскольку новые уязвимые места обнаруживаются ежедневно и злоумышленники не упускают случая многими из них воспользоваться, система IDS должна быть всегда актуальной. Если ее шаблоны обновляются только раз в месяц, то нужно учитывать, что в промежутке между обновлениями могут появиться новые, не распознаваемые системой атаки. Системы на основе анализа протокола способны лишь частично закрыть этот пробел только в случае, если новые атаки реализуются с отклонением от протокола. Самая большая проблема сегодняшних систем выявления атак заключается в высоких операционных издержках из-за большого количества ложных сигналов тревоги. Они возникают, если шаблон из списка встречается в обычном потоке данных, даже при отсутствии атаки, или когда обычные приложения используют незначительные модификации стандартных протоколов, что в конечном итоге приводит к подаче системой IDS сигнала тревоги. Иногда причиной служат сетевые ошибки, неправильно сконфигурированные сервер или рабочее место.
Во избежание ложных сигналов тревоги применяются различные подходы. Прежде всего можно использовать комплексные шаблоны: вероятность того, что они появятся в обычном трафике, очень мала. Однако комплексные шаблоны ухудшают производительность сенсора, и вряд ли этот путь является перспективным ведь производители постоянно пытаются превзойти и так уже довольно высокую максимальную пропускную способность сенсоров.
Другая возможность заключается в корреляции потенциально известных атак с информацией о фактически имеющейся инфраструктуре ИС. Специфическое для Windows злонамеренное действие, направленное против рабочей станции UNIX, является либо полностью ошибочным, либо, по крайней мере, бессмысленным, так как нацелено на уязвимое место, которого нет у конечной системы. Следовательно, сигнал тревоги можно либо отфильтровать, либо значительно снизить его приоритет. В качестве источника информации по инфраструктуре служат, например, результаты сканирования сети или специальных сенсоров. Во время анализа система считывает общий сетевой трафик и выясняет на основе содержащейся в пакетах данных информации, какая операционная система или какие приложения находятся по определенному конечному адресу в контролируемой сети. Наиболее оптимальный вариант коррелировать данную информацию в режиме реального времени с регистрацией сигналов тревоги, поступающих от системы выявления атак.
В большинстве случаев администраторы, пытаясь избежать ложных сигналов об атаке, вручную подстраивают сенсоры системы IDS. При этом они деактивируют определенные шаблоны для конкретных групп сенсоров или IP-адресов. Такая работа требует не только больших затрат и средств, она может