Uma Proposta de uso da Arquitetura Trace como um sistema de detecção de intrusão

Este trabalho propõe a utilização da arquitetura Trace como um sistema de detecção de intrusão. A arquitetura Trace oferece suporte ao gerenciamento de protocolos de alto nível, serviços e aplicações através de uma abordagem baseada na observação passiva de interações de protocolos (traços) no tráfego de rede. Para descrever os cenários a serem monitorados, é utilizada uma linguagem baseada em máquinas de estado. Esta linguagem permite caracterizar aspectos observáveis do tráfego capturado com vistas a sua associação com formas de ataque. O trabalho mostra, através de exemplos, que esta linguagem é adequada para a modelagem de assinaturas de ataques e propõe extensões para permitir a especificação de um número maior de cenários ligados ao gerenciamento de segurançaa. Em seguida, é descrita a implementação do agente de monitoração, componente-chave da arquitetura Trace, e sua utilização para detectar intrusões. Esse agente (a) captura o tráfego da rede, (b) observa a ocorrência dos traços programados e (c) armazena estatísticas sobre a sua ocorrência em uma base de informações de gerenciamento (MIB { Management Information Base). O uso de SNMP permite a recuperação destas informações relativas µa ocorrências dos ataques. A solução apresentada mostrou ser apropriada para resolver duas classes de problemas dos sistemas de detecção de intrusão: o excesso de falsos positivos e a dificuldade em se modelar certos ataques.

Técnicas de detecção de Sniffers

A área de Detecção de Intrusão, apesar de muito pesquisada, não responde a alguns problemas reais como níveis de ataques, dim ensão e complexidade de redes, tolerância a falhas, autenticação e privacidade, interoperabilidade e padronização. Uma pesquisa no Instituto de Informática da UFRGS, mais especificamente no Grupo de Segurança (GSEG), visa desenvolver um Sistema de Detecção de Intrusão Distribuído e com características de tolerância a falhas. Este projeto, denominado Asgaard, é a idealização de um sistema cujo objetivo não se restringe apenas a ser mais uma ferramenta de Detecção de Intrusão, mas uma plataforma que possibilite agregar novos módulos e técnicas, sendo um avanço em relação a outros Sistemas de Detecção atualmente em desenvolvimento. Um tópico ainda não abordado neste projeto seria a detecção de sniffers na rede, vindo a ser uma forma de prevenir que um ataque prossiga em outras estações ou redes interconectadas, desde que um intruso normalmente instala um sniffer após um ataque bem sucedido. Este trabalho discute as técnicas de detecção de sniffers, seus cenários, bem como avalia o uso destas técnicas em uma rede local. As técnicas conhecidas são testadas em um ambiente com diferentes sistemas operacionais, como linux e windows, mapeando os resultados sobre a eficiência das mesmas em condições diversas.

Sistema de detecção de intrusão baseado em métodos estatísticos para análise de comportamento

A segurança no ambiente de redes de computadores é um elemento essencial para a proteção dos recursos da rede, dos sistemas e das informações. Os mecanismos de segurança normalmente empregados são criptografia de dados, firewalls, mecanismos de controle de acesso e sistemas de detecção de intrusão. Os sistemas de detecção de intrusão têm sido alvo de várias pesquisas, pois é um mecanismo muito importante para monitoração e detecção de eventos suspeitos em um ambiente de redes de computadores. As pesquisas nessa área visam aprimorar os mecanismos de detecção de forma a aumentar a sua eficiência. Este trabalho está focado na área de detecção de anomalias baseada na utilização de métodos estatísticos para identificar desvios de comportamento e controlar o acesso aos recursos da rede. O principal objetivo é criar um mecanismo de controle de usuários da rede, de forma a reconhecer a legitimidade do usuário através de suas ações. O sistema proposto utilizou média e desvio padrão para detecção de desvios no comportamento dos usuários. Os resultados obtidos através da monitoração do comportamento dos usuários e aplicação das medidas estatísticas, permitiram verificar a sua validade para o reconhecimento dos desvios de comportamento dos usuários. Portanto, confirmou-se a hipótese de que estas medidas podem ser utilizadas para determinar a legitimidade de um usuário, bem como detectar anomalias de comportamento. As análises dos resultados de média e desvio padrão permitiram concluir que, além de observar os seus valores estanques, é necessário observar o seu comportamento, ou seja, verificar se os valores de média e desvio crescem ou decrescem. Além da média e do desvio padrão, identificou-se também a necessidade de utilização de outra medida para refletir o quanto não se sabe sobre o comportamento de um usuário. Esta medida é necessária, pois a média e o desvio padrão são calculados com base apenas nas informações conhecidas, ou seja, informações registradas no perfil do usuário. Quando o usuário faz acessos a hosts e serviços desconhecidos, ou seja, não registrados, eles não são representados através destas medidas. Assim sendo, este trabalho propõe a utilização de uma medida denominada de grau de desconhecimento, utilizada para medir quantos acessos diferentes do seu perfil o usuário está realizando. O sistema de detecção de anomalias necessita combinar as medidas acima descritas e decidir se deve tomar uma ação no sistema. Pra este fim, propõe-se a utilização de sistemas de regras de produção e lógica fuzzy, que permitem a análise das medidas resultantes e execução do processo de decisão que irá desencadear uma ação no sistema. O trabalho também discute a integração do sistema de detecção de intrusão proposto à aplicação de gerenciamento SNMP e ao gerenciamento baseado em políticas.

Detecção de intrusão em redes de computadores utilizando Floresta de Caminhos Ótimos

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Classificação de anomalias e redução de falsos positivos em sistemas de detecção de intrusão baseados em rede utilizando métodos de agrupamento

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise de eventos de segurança em redes de computadores utilizando detecção de novidade

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Um modelo de detecção de eventos em redes baseado no rastreamento de fluxos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de eventos de segurança de redes por intermédio de técnicas estatísticas e associativas aplicadas a fluxos de dados

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

IPSFlow: Um framework para Sistema de Prevenção de Intrusão baseado em Redes Definidas por Software

Os Sistemas de Detecção e Prevenção de Intrusão (Intrusion Detection Systems – IDS e Intrusion Prevention Systems - IPS) são ferramentas bastante conhecidas e bem consagradas no mundo da segurança da informação. Porém, a falta de integração com os equipamentos de rede como switches e roteadores acaba limitando a atuação destas ferramentas e exige um bom dimensionamento de recursos de hardware como processamento, memória e interfaces de rede de alta velocidade, utilizados para implementá-las. Diante de diversas limitações deparadas por pesquisadores e administradores de redes, surgiu o conceito de Rede Definida por Software (Software Defined Network – SDN), que ao separar os planos de controle e de dados, permite adaptar o funcionamento da rede de acordo com as necessidades de cada um. Desta forma, devido à padronização e flexibilidade propostas pelas SDNs, e das limitações apresentadas dos IPSs, esta dissertação de mestrado propõe o IPSFlow, um framework que utiliza uma rede baseada na arquitetura SDN e o protocolo OpenFlow para a criação de um IPS com ampla cobertura e que permite bloquear um tráfego caracterizado pelos IDS(s) como malicioso no equipamento mais próximo da origem. Para validar o framework, experimentos no ambiente virtual Mininet foram realizados utilizando-se o Snort como IDS para analisar tráfego de varredura (scan) gerado pelo Nmap de um host ao outro. Os resultados coletados apresentam que o IPSFlow funcionou conforme planejado ao efetuar o bloqueio de 85% do tráfego de varredura.

Detecção de anomalias por Floresta Caminhos Ótimos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Detecção de impressões digitais fraudulentas utilizando padrões mapeados localmente em multiescala

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Detecção de impressões digitais falsas no reconhecimento biométrico de pessoas

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE