Системы обнаружения вторжения. Компьютерные атаки и технологии их обнаружения

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.

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

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.

Энциклопедичный YouTube

• 1 / 5

  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.)

  Обнаружения вторжений - это программные или аппаратные средства обнаружения атак и вредоносных действий. Они помогают сетям и компьютерным системам давать им надлежащий отпор. Для достижения этой цели IDS производит сбор информации с многочисленных системных или сетевых источников. Затем система IDS анализирует ее на предмет наличия атак. В данной статье будет предпринята попытка ответить на вопрос: "IDS - что это такое и для чего она нужна?"

  Для чего нужны системы обнаружения вторжения (IDS)

  Информационные системы и сети постоянно подвергаются кибер-атакам. Брандмауэров и антивирусов для отражения всех этих атак оказывается явно недостаточно, поскольку они лишь способны защитить «парадный вход» компьютерных систем и сетей. Разные подростки, возомнившие себя хакерами, беспрерывно рыщут по интернету в поисках щелей в системах безопасности.

  Благодаря всемирной паутине в их распоряжении очень много совершенно бесплатного вредоносного софта - всяких слеммеров, слепперов и тому подобных вредных программ. Услугами же профессиональных взломщиков пользуются конкурирующие компании для нейтрализации друг друга. Так что системы, которые обнаруживают вторжение (intrusion detection systems), - насущная необходимость. Неудивительно, что с каждым днем они все более широко используются.

  

  Элементы IDS

  К элементам IDS относятся:

  • детекторная подсистема, цель которой - накопление событий сети или компьютерной системы;
  • подсистема анализа, которая обнаруживает кибер-атаки и сомнительную активность;
  • хранилище для накопления информации про события, а также результаты анализа кибер-атак и несанкционированных действий;
  • консоль управления, при помощи которой можно задавать параметры IDS, следить за состоянием сети (или компьютерной системы), иметь доступ к информации про обнаруженные подсистемой анализа атаки и неправомерные действия.

  Кстати, многие могут спросить: "Как переводится IDS?" Перевод с английского звучит как "система, которая застает на горячем незваных гостей".

  Основные задачи, которые решают системы обнаружения вторжений

  Система обнаружения вторжений имеет две основные задачи: анализ и адекватная реакция, основанная на результатах этого анализа. Для выполнения этих задач система IDS осуществляет следующие действия:

  • мониторит и анализирует активность пользователей;
  • занимается аудитом конфигурации системы и ее слабых мест;
  • проверяет целостность важнейших системных файлов, а также файлов данных;
  • проводит статистический анализ состояний системы, основанный на сравнении с теми состояниями, которые имели место во время уже известных атак;
  • осуществляет аудит операционной системы.

  Что может обеспечить система обнаружения вторжений и что ей не под силу

  

  С ее помощью можно добиться следующего:

  • улучшить параметры целостности ;
  • проследить активность пользователя от момента его вхождения в систему и до момента нанесения ей вреда или произведения каких-либо несанкционированных действий;
  • распознать и оповестить про изменение или удаление данных;
  • автоматизировать задачи мониторинга интернета с целью поиска самых последних атак;
  • выявить ошибки в конфигурации системы;
  • обнаружить начало атаки и оповестить об этом.

  Система IDS это сделать не может:

  • восполнить недостатки в сетевых протоколах;
  • сыграть компенсаторную роль в случае наличия слабых механизмов идентификации и аутентификации в сетях или компьютерных системах, которые она мониторит;
  • также следует заметить, что IDS не всегда справляется с проблемами, связанными с атаками на пакетном уровне (packet-level).

  IPS (intrusion prevention system) - продолжение IDS

  

  IPS расшифровывается как "предотвращение вторжения в систему". Это расширенные, более функциональные разновидности IDS. IPS IDS системы реактивны (в отличие от обычной). Это означает, что они могут не только выявлять, записывать и оповещать об атаке, но также и выполнять защитные функции. Эти функции включают сброс соединений и блокировку поступающих пакетов трафика. Еще одной отличительной чертой IPS является то, что они работают в режиме онлайн и могут автоматически заблокировать атаки.

  Подвиды IDS по способу мониторинга

  

  NIDS (то есть IDS, которые мониторят всю сеть (network)) занимаются анализом трафика всей подсети и управляются централизованно. Правильным расположением нескольких NIDS можно добиться мониторинга довольно большой по размеру сети.

  Они работают в неразборчивом режиме (то есть проверяют все поступающие пакеты, а не делают это выборочно), сравнивая трафик подсети с известными атаками со своей библиотеки. Когда атака идентифицирована или же обнаружена несанкционированная активность, администратору посылается сигнал тревоги. Однако следует упомянуть, что в большой сети с большим трафиком NIDS иногда не справляются с проверкой всех информационных пакетов. Поэтому существует вероятность того, что во время «часа пик» они не смогут распознать атаку.

  NIDS (network-based IDS) - это те системы, которые легко встраивать в новые топологии сети, поскольку особого влияния на их функционирование они не оказывают, являясь пассивными. Они лишь фиксируют, записывают и оповещают, в отличие от реактивного типа систем IPS, о которых речь шла выше. Однако нужно также сказать о network-based IDS, что это системы, которые не могут производить анализ информации, подвергнутой шифрованию. Это существенный недостаток, поскольку из-за все более широкого внедрения виртуальных частных сетей (VPN) шифрованная информация все чаще используется киберпреступниками для атак.

  Также NIDS не могут определить, что случилось в результате атаки, нанесла она вред или нет. Все, что им под силу, - это зафиксировать ее начало. Поэтому администратор вынужден самостоятельно перепроверять каждый случай атаки, чтобы удостовериться в том, что атакующие добились своего. Еще одной существенной проблемой является то, что NIDS с трудом фиксирует атаки при помощи фрагментированных пакетов. Они особенно опасны, поскольку могут нарушить нормальную работу NIDS. Что это может означать для всей сети или компьютерной системы, объяснять не нужно.

  HIDS (host intrusion detection system)

  HIDS (IDS, мониторящие хост (host)) обслуживают лишь конкретный компьютер. Это, естественно, обеспечивает намного более высокую эффективность. HIDS анализируют два типа информации: системные логи и результаты аудита операционной системы. Они делают снимок системных файлов и сравнивают его с более ранним снимком. Если критично важные для системы файлы были изменены или удалены, то тогда администратору посылается сигнал тревоги.

  Существенным преимуществом HIDS является способность выполнять свою работу в ситуации, когда сетевой трафик поддается шифровке. Такое возможно благодаря тому, что находящиеся на хосте (host-based) источники информации можно создавать перед тем, как данные поддаются шифрованию, или после их расшифровки на хосте назначения.

  К недостаткам данной системы можно отнести возможность ее блокирования или даже запрещения при помощи определенных типов DoS-атак. Проблема здесь в том, что сенсоры и некоторые средства анализа HIDS находятся на хосте, который подвергается атаке, то есть их тоже атакуют. Тот факт, что HIDS пользуются ресурсами хостов, работу которых они мониторят, тоже сложно назвать плюсом, поскольку это, естественно, уменьшает их производительность.

  Подвиды IDS по методам выявления атак

  

  Метод аномалий, метод анализа сигнатур и метод политик - такие подвиды по методам выявления атак имеет система IDS.

  Метод анализа сигнатур

  В этом случае пакеты данных проверяются на наличие сигнатур атаки. Сигнатура атаки - это соответствие события одному из образцов, описывающих известную атаку. Этот метод достаточно эффективен, поскольку при его использовании сообщения о ложных атаках достаточно редки.

  Метод аномалий

  При его помощи обнаруживаются неправомерные действия в сети и на хостах. На основании истории нормальной работы хоста и сети создаются специальные профили с данными про это. Потом в игру вступают специальные детекторы, которые анализируют события. При помощи различных алгоритмов они производят анализ этих событий, сравнивая их с «нормой» в профилях. Отсутствие надобности накапливать огромное количество сигнатур атак - несомненный плюс этого метода. Однако немалое количество ложных сигналов про атаки при нетипичных, но вполне законных событиях в сети - это несомненный его минус.

  Метод политик

  Еще одним методом выявления атак является метод политик. Суть его - в создании правил сетевой безопасности, в которых, к примеру, может указываться принцип взаимодействия сетей между собой и используемые при этом протоколы. Этот метод перспективен, однако сложность заключается в достаточно непростом процессе создания базы политик.

  ID Systems обеспечит надежной защитой ваши сети и компьютерные системы

  

  Группа компаний ID Systems на сегодняшний день является одним из лидеров рынка в области создания систем безопасности для компьютерных сетей. Она обеспечит вас надежной защитой от кибер-злодеев. С системами защиты ID Systems вы сможете не переживать за важные для вас данные. Благодаря этому вы сможете больше наслаждаться жизнью, поскольку у вас на душе будет меньше тревог.

  ID Systems - отзывы сотрудников

  Прекрасный коллектив, а главное, конечно, - это правильное отношение руководства компании к своим сотрудникам. У всех (даже неоперившихся новичков) есть возможность профессионального роста. Правда, для этого, естественно, нужно проявить себя, и тогда все получится.

  В коллективе здоровая атмосфера. Новичков всегда всему обучат и все покажут. Никакой нездоровой конкуренции не ощущается. Сотрудники, которые работают в компании уже многие годы, с радостью делятся всеми техническими тонкостями. Они доброжелательно, даже без тени снисходительности отвечают на самые глупые вопросы неопытных работников. В общем, от работы в ID Systems одни приятные эмоции.

  Отношение руководства приятно радует. Также радует то, что здесь, очевидно, умеют работать с кадрами, потому что коллектив действительно высокопрофессиональный подобрался. Мнение сотрудников практически однозначно: они чувствуют себя на работе как дома.

  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.