Byte/RE ИТ-издание

Системы обнаружения вторжений

Сергей Гриняев,
кандидат технических наук, старший научный сотрудник
Sgreen@mfd.msk.ru

Технология систем обнаружения вторжений в компьютерные сети (СОВ) достаточно молода и динамична. Сегодня в этой сфере идет активное формирование рынка, в том числе процессы поглощения и слияния компаний. Поэтому информация о системах обнаружения вторжений быстро устаревает, что затрудняет сравнительный анализ их технических характеристик. Список продуктов, расположенный в Интернете на сайте SANS/NSA1, более достоверен, поскольку он постоянно модифицируется и дополняется. Что же касается информации на русском языке, то она практически полностью отсутствует. В данную статью автор старался включить как можно больше ссылок на информационные ресурсы Интернета по теме обнаружения вторжений (список этих ресурсов приведен в конце статьи, а в тексте ссылки на него обозначены цифрами).

Обнаружение вторжений остается областью активных исследований уже в течение двух десятилетий. Считается, что начало этому направлению было положено в 1980 г. статьей Джеймса Андерсона “Мониторинг угроз компьютерной безопасности”2. Несколько позже, в 1987 г. это направление было развито публикацией статьи “О модели обнаружения вторжения” Дороти Деннинг3. Она обеспечила методологический подход, вдохновивший многих исследователей и заложивший основу для создания коммерческих продуктов в области обнаружения вторжений.

Экспериментальные системы

Исследования по обнаружению вторжений, выполненные в начале 1990-х гг., породили и целый ряд новых инструментальных средств4. Однако большинство из них разрабатывались студентами только с целью исследовать базовые концепции теоретического подхода, а после того, как авторы заканчивали обучение, поддержка и развитие прекращались. Вместе с тем эти разработки серьезно повлияли на выбор направления последующих исследований. Ранние разработки систем обнаружения вторжений в основном базировались на централизованной архитектуре, но в силу взрывного роста количества телекоммуникационных сетей разного назначения более поздние усилия сконцентрировались на системах с распределенной сетевой архитектурой.

Два из описанных здесь продуктов, EMERALD и NetStat, созданы на основе сходных подходов. Третья система, Bro, позволяет изучать проблемы проникновения в сеть с использованием попыток перегрузки или дезинформации системы обнаружения вторжения.

EMERALD

EMERALD (Event Monitoring Enabling Responses to Anomalous Live Disturbances),
самый современный продукт в своем классе, разработан компанией SRI (http://www.sri.com).
Это семейство инструментальных средств создавалось для исследования проблем,
связанных с обнаружением аномалий (отклонений пользователя от нормального поведения)
и определения сигнатур (характерных “образов” вторжения).

Первые работы SRI в этой области начались в 1983 г., когда был разработан статистический алгоритм, способный определить различия в поведении пользователя5. Немного позже подсистема анализа сигнатур вторжения была дополнена экспертной системой P-BEST6. Результаты исследований были реализованы в одной из ранних версий системы IDES7. Эта система способна контролировать в реальном масштабе времени действия пользователей, подключенных к нескольким серверам. В 1992-1994 гг. был создан уже коммерческий продукт NIDES8, также предназначенный для защиты отдельных серверов (host-based) и использующий экспертную систему P-BEST. Далее разработчики добавили к системе компонент Resolver, который объединял результаты статистического анализа и анализа сигнатур. Интерфейс пользователя в NIDES также был существенно улучшен.

Затем была создана система EMERALD. В ней были учтены результаты экспериментов с IDES/NIDES, но эта система предназначалась уже для обеспечения безопасности сетевых сегментов (network-based). Главная цель ее разработки – обнаружение вторжений в больших гетерогенных сетях. Такие среды труднее контролировать и анализировать из-за распределенного характера поступающей информации.

EMERALD объединяет пользователей в совокупность независимо от управляемых доменов. В каждом домене обеспечивается необходимый набор сетевых сервисов и реализуется индивидуальная политика безопасности, причем отдельные домены могут иметь доверительные отношения с другими доменами. В этом случае использование одного централизованного устройства для хранения и обработки поступающей информации ослабляет безопасности системы в целом. Именно для таких случаев предназначена система EMERALD, основанная на принципе “разделяй и властвуй”.

Иерархическая модель обеспечивает три уровня анализа, который выполняют мониторы сервисов, доменов и окружения. Эти блоки имеют общую базовую архитектуру, включающую набор анализаторов для обнаружения аномалий, анализа сигнатур и resolver-компонент. Последний объединяет результаты, полученные от анализаторов двух предыдущих уровней. Каждый модуль содержит библиотеку объектов ресурсов, что позволяет настраивать его компоненты под конкретное приложение. Сами ресурсы могут многократно использоваться в нескольких мониторах EMERALD. На нижнем уровне мониторы сервисов работают для отдельных компонентов и сетевых услуг в пределах одного домена, анализируют данные (файлы регистрации действий, событий и т.д.), выполняют анализ локальных сигнатур и статистические исследования. Мониторы домена обрабатывают информацию, поступившую от мониторов сервисов, более детально исследуя ситуацию в масштабах всего домена, а мониторы окружения выполняют анализ междоменной области. Мониторы сервисов могут связываться друг с другом с помощью виртуальных каналов связи.

Опыт использования NIDES продемонстрировал эффективность статистических методов при работе с пользователями и с прикладными программами. Контроль прикладных программ (например, анонимного ftp-сервера) был особенно эффективен, так как для анализа требовалось меньшее количество прикладных профилей. Именно поэтому в EMERALD была реализована методика, в которой управление профилем отделено от анализа.

Анализаторы сигнатур сервисного уровня контролируют компоненты домена с целью обнаружения заранее описанных последовательностей действий, приводящих к нештатным ситуациям. Аналогичные анализаторы в мониторах более высокого уровня фильтруют эту информацию и на ее основе дают оценку, имеет ли место нападение. Решающий компонент (resolver), помимо комплексного учета результатов анализа, обеспечивает возможность встраивать в EMERALD анализаторы сторонних фирм.

Искушенный злоумышленник будет стремиться рассеивать следы своего присутствия по всей сети, сводя к минимуму возможность его обнаружения. В таких ситуациях главным свойством системы обнаружения вторжений становится способность собирать, обобщать и анализировать информацию, исходящую от разнообразных источников, в реальном времени.

В числе достоинств можно назвать гибкость и масштабируемость, способность расширять функциональные возможности с помощью внешних инструментальных средств EMERALD. Однако управление и поддержка инфраструктуры системы и ее информационной основы в виде базы знаний для экспертной системы требуют значительных усилий и затрат.

NetStat

NetStat – последний продукт из серии инструментальных средств STAT, созданных в Калифорнийском университете (Санта-Барбара). Исследования по проекту STAT сосредоточены на обнаружении вторжений в реальном масштабе времени. Для этого анализируются состояние систем и процессы перехода в них9. Основная идея заключается в том, что некоторые последовательности действий, однозначно указывающие на присутствие нарушителя, переводят систему из начального (санкционированного) состояния в несанкционированное.

Большинство централизованных систем обнаружения вторжений определяют факт вторжения на основе “контрольного следа”. Модуль “Аудит следа анализатора” в STAT фильтрует и обобщает эту информацию (след). Результаты, преобразованные в удобный для анализа вид, называются сигнатурами и представляют собой важнейший элемент в подходе STAT. Последовательность действий, описанная сигнатурой, переводит систему через ряд состояний к несанкционированному виду. Вторжение определяется по переходам между состояниями, которые зафиксированы в наборах продукционных правил.

Первоначально метод был реализован в UNIX-системе USTAT9, предназначенной для защиты отдельных серверов. Основные блоки USTAT – препроцессор, база знаний (база фактов и база правил), блок вывода и решатель. Препроцессор фильтрует и упорядочивает данные в форму, которая исполняет роль независимого контрольного файла системы. В базе правил хранятся правила перехода между состояниями, которые соответствуют предопределенным последовательностям вторжения, а в базе фактов – описание динамически изменяющихся состояний системы относительно возможных текущих вторжений.

После обработки новой информации о текущем состоянии системы блок вывода идентифицирует любые существенные изменения в состоянии и обновляет базу фактов. Блок вывода также уведомляет решатель о возможных нарушениях защиты. Решатель, в свою очередь, уведомляет администратора о нештатной ситуации или сам инициализирует необходимые действия.

Одно из преимуществ данного подхода состоит в том, что нападение может быть выявлено еще до того, как система окажется скомпрометированной, и соответственно противодействие начнется раньше.

USTAT использует таблицу блока вывода для отслеживания каждого возможного вторжения, что позволяет идентифицировать скоординированное нападение из нескольких источников (не через последовательность действий нападающего, а через последовательность переходов между состояниями системы). Таким образом, если два нападения приводят систему в одно и то же состояние, каждое из их последующих действий может быть отражено как ветвление в предыдущей последовательности состояний. Это разветвление получается за счет дублирования строк в таблице блока вывода, каждая строка которой представляет различные последовательности нападения.

NetStat10 – продукт дальнейшего развития USTAT, ориентированный на поддержку обнаружения вторжений в сети серверов с единой распределенной файловой системой. В настоящее время в архитектуру NetStat11 вносится ряд существенных изменений, что приведет к переориентации с обеспечения безопасности отдельных серверов на обеспечение безопасности сетевых сегментов. Кроме того, NetStat включает набор зондов, которые отвечают за обнаружение и оценку вторжений в тех подсетях, в которых они функционируют.

Bro

Bro – исследовательский инструмент, разрабатываемый Ливерморской национальной
лабораторией (Lawrence Livermore National Laboratory, http://www.llnl.gov)
министерства энергетики США. Он предназначен для изучения проблем отказоустойчивости
систем обнаружения вторжения. Рассмотрим основные особенности комплекса Bro12.

Контроль перегрузки – способность обрабатывать большие объемы передачи
данных без снижения пропускной способности. Нарушитель может попытаться перегрузить
сеть посторонними пакетами для вывода системы обнаружения вторжения из строя.
В этом случае СОВ будет вынуждена пропускать некоторые пакеты, среди которых
могут оказаться и созданные злоумышленниками для проникновения в сеть.

Уведомление в реальном масштабе времени. Оно необходимо для своевременного
информирования и подготовки ответных действий.

Механизм разделения. Разделение фильтрации данных, идентификации событий
и политики реагирования на них упрощает эксплуатацию и обслуживание системы.

Масштабируемость. Для выявления новых уязвимых мест, а также защиты
от известных типов нападений требуется возможность быстро добавлять новые сценарии
нападения во внутреннюю библиотеку сценариев.

Способность противостоять нападениям. Сложные сценарии нападения непременно
включают элементы воздействия на систему обнаружения вторжений.

Система обладает иерархической архитектурой с тремя уровнями функций. На нижнем уровне Bro использует утилиту libpcap для извлечения из сети пакетов с данными. Этот блок обеспечивает независимость основных блоков анализа от технических особенностей телекоммуникационной сети, в которой развернута система, а также позволяет отфильтровать существенную долю пакетов на нижнем уровне. Благодаря этому libpcap может перехватывать все пакеты, связанные с прикладными протоколами (ftp, telnet и т.д.).

Второй уровень (события) выполняет проверку целостности пакета по заголовку. При обнаружении ошибок генерируется извещение о возможной проблеме. После этого запускается процедура проверки и определяется, было ли зарегистрировано полное содержание пакета.

События, сгенерированные в результате этого процесса, размещаются в очереди, которая опрашивается интерпретатором сценария политики. Сам сценарий находится на третьем уровне иерархии. Интерпретатор сценария политики написан на внутреннем языке Bro, который поддерживает строгую типизацию. Интерпретатор связывает значения случая с кодом для обработки этого случая и затем интерпретирует код.

Выполнение кода может закончиться генерацией дальнейших событий, регистрацией уведомления в реальном масштабе времени или регистрацией данных. Чтобы добавить новую функцию к возможностям Bro, надо подготовить описание образа, идентифицирующего событие, и написать соответствующие обработчики событий. В настоящий момент Bro контролирует четыре прикладных сервиса: finger, ftp, portmapper и telnet.

Bro работает под управлением нескольких вариантов ОС UNIX и используется как часть системы защиты Национальной лаборатории. С 1998 г. в результате функционирования Bro в международные организации CIAC и CERT/CC было передано 85 сообщений об инцидентах. Разработчики особо отмечают производительность системы – она не испытывает проблем потери пакетов в сети FDDI при пиковой производительности до 200 пакетов в секунду.

Коммерческие продукты

Коммерческие программы, о которых пойдет речь, – это небольшая часть всего множества продуктов, присутствующих на рынке1, 13-14. Сравнительную оценку коммерческих продуктов можно найти в ряде отчетов15-19. Описанные в статье системы можно рассматривать как классические образцы.

В отличие от рассмотренных выше экспериментальных систем, для коммерческих продуктов достаточно трудно найти объективное описание достоинств и недостатков, особенно что касается тестовых испытаний. В настоящее время ведется разработка единого стандарта на тестирование систем обнаружения вторжений20.

CMDS

Система CMDS21,22 была разработана компанией Science Applications International
(http://www.saic.com), однако теперь ее поддерживает
и продает ODS Networks (http://www.ods.com)23.
Этот продукт предназначен для обеспечения безопасности серверов и мониторинга
иерархической сети машин. Поддерживаются статистический и сигнатурный методы
обнаружения, можно генерировать отчеты о прогнозах развития вторжения. Для анализа
аномалий CMDS использует статистический анализ. Идентифицируются образы поведения,
отклоняющиеся от нормальной практики пользователя. В статистике учитываются
показатели времени входа/выхода из системы, запуска прикладных программ, количества
открытых, измененных или удаленных файлов, использования прав администратора,
наиболее часто используемых каталогов.

Профили пользовательского поведения обновляются каждый час и используются для выявления сомнительного поведения в каждой из трех категорий (вход в сеть, выполнение программ, ознакомление с информацией). Вычисляются отклонения от ожидаемого (в течение часа) поведения, и если они выше порогового значения, то генерируется предупреждение.

Распознавание сигнатур поддерживается экспертной системой CLIPS24. Факты, полученные из описания событий, имена использованных объектов и другие данные используются для представления правил CLIPS.

CMDS определяет сигнатуры нападения на UNIX-системы, связанные, например, с неудавшейся попыткой установления суперпользовательских полномочий, неудачей входа в систему, активностью отсутствующих пользователей и критической модификацией файлов. Каждое из подобных событий имеет эквивалентный набор сигнатур и для операционной системы Microsoft Windows NT.

NetProwler

NetProwler25-27 выпускается фирмой Axent (http://www.axent.com),
с конца 2000 г. входящей в состав корпорации Symantec (http://www.symantec.com).
Компонент Intruder Alert обнаруживает нападения на серверы, а NetProwler (ранее
известный как ID-Track от компании Internet Tools) поддерживает обнаружение
вторжений в сегментах сетей. Основу NetProwler составляет процесс динамического
анализа полной сигнатуры. Этот метод обеспечивает интеграцию небольших порций
информации, извлекаемой из сети, в более сложные события, что позволяет проверять
события на совпадение с предопределенными сигнатурами в реальном масштабе времени
и формировать новые сигнатуры. NetProwler имеет библиотеку сигнатур для различных
операционных систем и типов нападений, благодаря чему пользователи могут сами
строить профили сигнатур, используя Мастер определения сигнатуры. Тем самым
пользователи могут описывать нападения, состоящие из отдельных, повторяющихся
или целого ряда событий. Сигнатура нападения включает четыре элемента: примитив
поиска (образец строки), примитив значения (значение или диапазон значений),
сохраненное ключевое слово (имя протокола) и операционная система (или приложение,
связанное с нападением).

NetProwler также поддерживает возможность автоматизированного ответа. При этом происходят регистрация и завершение сеанса, отправление по электронной почте информации о событии на пульт администратора, а также информирование другого персонала различными средствами.

NetRanger

NetRanger28-31 от Cisco Systems (http://www.cisco.systems)
– система обнаружения вторжения в сетевых сегментах. С ноября 1999 г. продукт
носит название Cisco Secure Intrusion Detection System. Система NetRanger работает
в реальном времени и масштабируема к уровню информационной системы. Она состоит
из двух компонентов – датчиков Sensor и директоров Director; датчики реализованы
аппаратно, а директор – программно. Датчики размещаются в стратегических точках
сети и контролируют проходящий трафик. Они могут анализировать заголовки и содержание
каждого пакета, а также сопоставлять выбранные пакеты с образцом. Для определения
типа нападения они используют экспертную систему на основе продукционных правил.

В NetRanger есть три категории описания нападений: основные, именованные (порождают множество других событий) и экстраординарные (имеющие очень сложную сигнатуру). Для обеспечения совместимости с большинством существующих сетевых стандартов возможна самостоятельная настройка сигнатур.

При фиксации факта нападения датчик инициирует ряд действий – включение сигнализации, регистрацию события, уничтожение сеанса или полный разрыв соединения. Директор обеспечивает централизованное управление системой NetRanger. Это включает удаленную инсталляцию новых сигнатур в датчики, сбор и анализ данных защиты.

Состояние объектов в системе (машины, прикладные программы, процессы и т.д.) отражается на консоли администратора в виде текста или пиктограмм, при этом состояние каждого устройства представлено определенным цветом: нормальному состоянию соответствует зеленый, пограничному – желтый, а критическому – красный цвет. Датчиками можно управлять с консоли директора, а информацию об атаках можно экспортировать в реляционную базу данных для последующего анализа.

Centrax

До недавнего времени система защиты от несанкционированного доступа фирмы Centrax
(http://www.centraxcorp.com) поставлялась
под названием Entrax. Однако в марте 1999 г. Centrax была куплена компанией
Cybersafe (http://www.cybersafe.com),
которая внесла в Entrax существенные технические изменения и переименовала продукт
в Centrax32-34. Первоначально система Entrax была ориентирована на обеспечение
безопасности отдельных серверов. Centrax, кроме того, контролирует события в
сегменте сети. Система состоит из компонентов двух видов – пультов управления
и целевых агентов, которые аналогичны директорам и датчикам в NetRanger. Целевые
агенты, в свою очередь, также бывают двух видов: для сбора информации на основе
централизованной или сетевой (распределенной) архитектуры. Целевые агенты постоянно
находятся на машинах, которые они контролируют (индивидуальные ПК, файл-серверы
или серверы печати), передавая информацию для обработки на пульт управления.
Для более эффективной работы сетевой целевой агент реализован на автономной
машине. Агенты первого типа поддерживают более 170 сигнатур (для вирусов, троянских
программ, просмотра объекта и изменения пароля), а сетевые – только 40.

Пульт управления состоит из нескольких блоков. Целевой администратор загружает политику сбора и аудита для целевых агентов, администратор оценки исследует серверы на предмет выявления уязвимости защиты, а аварийный администратор отображает информацию об обнаруженных угрозах и может реагировать на них, разрывая сеанс связи. Пульт управления работает с ОС Windows NT, в то время как целевые агенты – с Windows NT или Solaris.

RealSecure

RealSecure19, 35-37 от компании Internet Security Systems (http://www.iss.net)
– еще один продукт для обнаружения вторжений в реальном времени. Он также имеет
трехуровневую архитектуру и состоит из модулей распознавания для сегментов сети
и отдельных серверов и модуля администратора. Модуль распознавания для сегментов
функционирует на специализированных рабочих станциях; он отвечает за обнаружение
вторжения и реакцию на него. Каждый такой модуль контролирует трафик в определенном
сетевом сегменте на наличие сигнатур нападения. Обнаружив неправомочное действие,
сетевой модуль может отреагировать на него разрывом соединения, посылкой сообщения
по электронной почте или на пейджер, или другими заданными пользователем действиями.
Он также передает сигнал тревоги модулю администратора или пульту управления.

Модуль распознавания для серверов – это дополнение к сетевому модулю. Он анализирует файлы регистрации с целью выявить нападение; определяет, было нападение успешным или нет; предоставляет некоторую другую информацию, недоступную в реальном масштабе времени. Каждый такой модуль установлен на рабочей станции или сервере и полностью исследует файлы регистрации этой системы по контрольным образцам нарушений защиты. Модули этого типа предотвращают дальнейшие вторжения, завершая пользовательские процессы и приостанавливая работу учетных записей пользователя. Модуль может посылать сигнал тревоги, регистрационные события и выполнять другие определяемые пользователем действия. Все модули распознавания объединяются и конфигурируются административным модулем с единственной консоли.

Общедоступные системы

Кроме коммерческих и исследовательских систем существуют свободно распространяемые общедоступные программы для обнаружения вторжения. Рассмотрим в качестве примера две программы – Shadow и Network Flight Recorder, которые поддерживаются объединенными усилиями Военно-морского Центра сухопутных операций США, компании Network Flight Recorder, Агентства национальной безопасности США и Института SANS38, а также утилиту Tripwire. Уровень их поддержки гораздо ниже, чем у коммерческих систем, однако многим пользователям они помогут понять и оценить принципы работы СОВ, их возможности и ограничения. Такие системы интересны еще и тем, что их исходный код доступен.

Shadow

Система Shadow39, 40 содержит так называемые станции-датчики и анализаторы. Датчики обычно располагаются в важных точках сети – таких, как внешняя сторона межсетевых экранов, в то время как анализаторы находятся внутри защищенного сегмента сети. Датчики извлекают заголовки пакетов и сохраняют их в специальном файле. Анализатор ежечасно считывает эту информация, фильтрует ее и генерирует следующий журнал. Логика работы Shadow такова, что, если события уже идентифицированы и для них существует стратегия реагирования, предупредительные сообщения не генерируются. Этот принцип исходит из опыта работы с другими СОВ, в которых было много ложных предупреждений, напрасно отвлекавших пользователей.

Датчики используют для извлечения пакетов утилиту libpcap, разработанную исследовательской группой Lawrence Berkeley Laboratories Network Research Group41. Станция не делает предобработки данных, не вынуждая злоумышленника проверять свои пакеты. Основной анализ происходит в модуле tcpdump, который содержит фильтры пакетов. Фильтры могут быть простыми или состоящими из нескольких простых фильтров. Простой фильтр, например tcp_dest_port_23, выбирает пакеты протокола TCP с портом адресата 23 (telnet). Некоторые типы вторжений достаточно трудно обнаружить фильтрами tcpdump (в частности, те, которые применяют редкое зондирование сети). Для них Shadow использует инструмент на основе языка perl – модуль one_day_pat.pl.

Shadow функционирует на многих UNIX-системах, включая FreeBSD и Linux, и использует Web-интерфейс для отображения информации.

Network Flight Recorder

Network Flight Recorder (NFR) одноименной компании вначале существовал как в коммерческой, так и в общедоступной версии42-44. Затем политика его распространения изменилась: NFR закрыл доступ к исходному тексту свободно распространяемой версии, поскольку она была менее эффективной, чем коммерческий продукт, а пользователи могли принять его за коммерческую версию. Вместе с тем NFR по-прежнему планирует оставить коммерческий продукт доступным для изучения, но скорее всего уже не в исходных кодах.

Так же, как в Shadow, в NFR используется несколько измененная версия утилиты libpcap для извлечения случайных пакетов из сети (кроме заголовков, она может извлекать и тело пакета). База данных и модуль анализа обычно функционируют на одной платформе вне межсетевых экранов. Копии NFR можно размещать и во внутренних стратегических точках корпоративной сети, чтобы обнаружить потенциальные угрозы, исходящие от собственных пользователей компании.

NFR содержит собственный язык программирования (N), предназначенный для анализа пакетов. Фильтры, написанные на N, компилируются в байт-код и интерпретируются модулем выполнения.

Модули генерации предупреждений и отчетов используются после операций фильтрации и формирования выходных форм. Модуль сигнализации может посылать информацию о событии по электронной почте или факсу.

Tripwire

Tripwire – инструмент оценки целостности файла, первоначально разработанный в Университете Пурду (шт. Индиана, США). Подобно NFR, эта программа входит и в общедоступные, и в коммерческие системы. Исходный код общедоступной версии для ОС UNIX распространяется свободно. Tripwire отличается от большинства других инструментальных СОВ тем, что обнаруживает изменения в уже проверенной файловой системе.

Tripwire вычисляет контрольные суммы или криптографические подписи файлов. Если такие подписи были вычислены в безопасных условиях и гарантированно сохранены (например, хранились автономно вне сети на неперезаписываемом носителе), их можно использовать для определения возможных изменений. Tripwire можно сконфигурировать таким образом, чтобы она сообщала обо всех изменениях в проверенной файловой системе администратору. Она может выполнять проверки целостности в определенные моменты времени и сообщать администраторам о результатах, на основании которых они могут восстановить файловую систему. В отличие от большинства СОВ, Tripwire допускает восстановление наряду с обнаружением вторжения.

Логика работы Tripwire не зависит от типа события, однако эта программа не обнаруживает вторжений, которые не изменяют проверенные файлы.

Последняя коммерческая версия Tripwire – 2.X для платформ UNIX и Windows NT 4.0. Версия 2.0 для Red Hat Linux 5.1 и 5.2 распространяется бесплатно. Версия 1.3 доступна в исходных кодах и представляет состояние программы на 1992 г.

Согласно заявлению разработчиков, все коммерческие версии, начиная с 2.0, включают возможность скрытой криптографической подписи, усовершенствованный язык политики и средства передачи сообщений администратору системы по электронной почте.

Программы для государственных учреждений США

Отличия от коммерческих систем

СОВ прежде всего должны определять подозрительные действия в сети, выдавать предупреждения и, если возможно, предлагать варианты остановки таких действий. На первый взгляд, требования к коммерческим и правительственным системам должны быть одинаковы; тем не менее между ними существуют важные различия.

В феврале 1999 г. министерство энергетики США, Совет национальной безопасности и Управление политики в области науки и техники Администрации США организовали проведение симпозиума под названием “Обнаружение враждебного программного кода, вторжений и аномального поведения”. На нем присутствовали представители коммерческого и государственного секторов. В принятом на симпозиуме документе были определены функции, которых не должно быть в коммерческих продуктах. Дело в том, что компании заинтересованы в защите конфиденциальной информации только для целей ведения бизнеса. Правительство также заинтересовано в защите собственных сетей, но главная задача для него – не извлечение прибыли, а защита национальной безопасности. Это очень важный момент. Правительственным организациям прежде всего необходимо обеспечить обнаружение вторжений в государственные информационные сети со стороны иностранных спецслужб. Ресурсы и возможности противника, поддержанного иностранным государством, могут превысить возможности лучших коммерческих СОВ.

Существует и другое важное различие. Компаниям достаточно получить общее описание подозрительного действия, чтобы как можно скорее предотвратить его влияние; правительственным же организациям важно также выяснить мотивы, которыми руководствовался нарушитель. В некоторых ситуациях правительство может избирательно перехватывать информацию с целью разведки или исполнения постановления суда. Коммерческие программные продукты ни сегодня, ни в ближайшее время не будут интегрироваться со специализированными государственными комплексами перехвата информации (такими, как Carnivore).

На симпозиуме было провозглашено, что производители коммерческих продуктов не будут разрабатывать методы объективной оценки программ обнаружения вторжения. Поэтому не существует общепринятых методик оценки программ этого класса. Такая установка в принципе устраивает бизнесменов, но правительственные организации, основная задача которых – обеспечение защиты национальной безопасности, должны знать, что делает СОВ и как она работает.

Другая проблема состоит в том, что коммерческие СОВ свободно продаются. Если использовать их для государственных нужд, то потенциальный нарушитель, узнав, какие системы используются в государственных организациях, мог бы купить такой же продукт и, досконально изучив его, обнаружить уязвимые места. Для предотвращения подобных ситуаций госструктуры должны использовать специально разработанные некоммерческие продукты. Сегодня в США разработаны специальные правительственные требования к программам обнаружения вторжений, которым существующие коммерческие СОВ не удовлетворяют.

CIDDS

CIDDS (Common Intrusion Detection Director System, также известная как CID Director) – специализированная аппаратно-программная операционная среда, разрабатываемая в рамках проекта создания средств обнаружения вторжений (IDT) Центра информационной войны Военно-воздушных сил США (Air Force Information Warfare Center, AFIWC). Центр AFIWC – структура, ответственная за разработку СОВ для сетей ВВС США. В ее состав входит Служба компьютерной безопасности ВВС (AFCERT), которая отвечает за разработку ежедневных операций по администрированию и обеспечению защиты информационных сетей.

CIDDS в реальном времени получает данные о подключениях и работе от автоматизированного измерителя инцидентов защиты (Automated Security Incident Measurement, ASIM), системы датчиков и других инструментальных СОВ. Предусмотрена возможность анализа собранных данных как в автоматическом режиме, так и с привлечением экспертов-аналитиков.

Программное обеспечение CID Director состоит из программ на C, C++ и Java, а также сценариев и SQL-запросов базы данных Oracle. Director хранит информацию в локальной БД Oracle и обеспечивает пользователю возможность анализировать индикаторы потенциально опасных действий, встречающихся в сетях ВВС США. Допускается а) обнаружение потенциально опасных, злонамеренных или неправомочных действий, которые происходят в течение долгого времени; б) обнаружение действий, которые имеют целью определенные компьютеры или типы сетей; в) обнаружение действий, которые проходят транзитом или задействуют несколько сетей; г) анализ тенденций и глобальных целей. В CIDDS также реализована возможность воспроизводить данные подключений в реальном масштабе времени для анализа последовательностей нажатия клавиш.

CIDDS обеспечивает для системы ASIM централизованное хранение и анализ данных. Director получает данные от различных датчиков, которые контролируют состояние всех сетей ВВС. Эти сети могут быть гомогенными или гетерогенными и обслуживать различные задачи ВВС. CIDDS служит центральной базой данных и точкой анализа для всех перечисленных сетей.

Планы будущего развития предусматривают установку CIDDS на различных уровнях во всех структурах ВВС. Все системы будут отправлять основную информацию в единую базу данных AFCERT.

Каждый компьютер CID Director связан с системой датчиков ASIM. ПО датчика состоит из модулей на C и Java, сценариев для оболочки UNIX (Bourne) и файлов конфигурации, которые вместе фильтруют пакеты и анализируют состояние сети. По существу это утилита для перехвата и анализа разнородных пакетов данных. Его ПО ведет мониторинг трафика протоколов IP, TCP, UDP и ICMP для идентификации подозрительных действий. Возможны два режима работы датчика – пакетный и реального времени.

ASIM в реальном масштабе времени использует для сбора трафика тот же самый программный модуль, что и в пакетном режиме. Однако в реальном времени идентифицируются события, которые могут указывать на попытки несанкционированного доступа, и в момент их появления немедленно порождается аварийный процесс на сервере датчика и посылается предупреждение администратору. Предупреждения в реальном масштабе времени обычно содержат только основную информацию. Дополнительные данные о действиях злоумышленника можно получить из последующей расшифровки стенограммы действий.

ASIM-датчик пакетного режима собирает сетевой трафик за некоторый период времени с настраиваемой продолжительностью, обычно 24 ч. После обобщения данные анализируются, и, если требуется, их можно просмотреть с локальной консоли или передать в центральный офис AFIWC/AFCERT. Каждые сутки собранные данные шифруются и передаются в AFIWC/AFCERT для анализа специалистом-аналитиком, который определяет, являются ли идентифицированные действия злонамеренными, неправомочными или нормальными уполномоченными.

Заключение

В настоящее время в области СОВ идет переход к созданию систем, ориентированных на защиту сетевых сегментов. Для американского рынка характерна следующая ситуация: коммерческие системы значительно отличаются от программных продуктов, которые рекомендованы для использования в государственных учреждениях. Отметим, что это общая тенденция в сфере ИТ, – для обеспечения безопасности государственных учреждений должны использоваться только специально созданные системы, недоступные на рынке. Последние имеют характерное отличие: они ориентированы не на автоматические алгоритмы распознавания признаков вторжений, а на экспертов-аналитиков, ежедневно оценивающих передаваемые данные.

Отечественным разработчикам следует обратить внимание на свободно распространяемые
системы, доступные в исходных кодах. В условиях, когда отечественные разработки
в этой области практически отсутствуют, наличие исходных текстов программ позволит
изучить свойства продуктов этого класса и приступить к собственным разработкам.

Источники информации, упомянутые в статье

  1. Stocksdale, Gregory. (National Security Agency). SANS/NSA Intrusion
    Detection Tools Inventory. WWW: http://www.sans.org/NSA/idtools.htm.
  2. Anderson, James P. Computer Security Threat Monitoring and Surveillance.
    Fort Washington, PA: James P. Anderson Co.
  3. Denning, Dorothy E. (SRI International). An Intrusion Detection Model.
    IEEE Transactions on Software Engineering (SE-13), 2 (February 1987):
    222-232.
  4. Mukherjee, Biswanath; Heberlein, L.Todd; & Levitt, Karl N. (University
    of California, Davis). Network Intrusion Detection. IEEE Network 8,
    3 (May/June 1994): 26-41. WWW: http://seclab.cs.ucdavis.edu/papers.html.
  5. Anderson, Debra, et al. (SRI International). Detecting Unusual Program
    Behavior Using the Statistical Component of the NextGeneration Intrusion
    Detection Expert System (NIDES) (SRICSL-95-06). Menlo Park, CA: Computer
    Science Laboratory, SRI International, May 1995. WWW: http://www.sdl.sri.com/nides/index5.html.
  6. Lindqvist, Ulf & Porras, Phillip A. Detecting Computer and Network
    Misuse Through the Production-Based Expert System Toolset (P-BEST).
    Proceedings of the 1999 IEEE Symposium on Security and Privacy. Oakland,
    CA, May 9-12, 1999. WWW: http://www2.csl.sri.com/emerald/pbest-sp99-cr.pdf.
  7. Lunt, Teresa F., et al. (SRI International). A Real-Time Intrusion
    Detection Expert System (IDES). WWW: http://www2.csl.sri.com/nides.index5.html.
  8. Anderson, Debra; Frivold, Thane; & Valdes, Alfonso. (SRI International).
    Next-Generation Intrusion Detection Expert System (NIDES), A Summary
    (SRI-CSL-95-07). Menlo Park, CA: Computer Science Laboratory, SRI International,
    May 1995. WWW: http://www.sdl.sri.com/nides.index5.html.
  9. Kemmerer, Richard A., et al. (University of California, Santa Barbara).
    STAT Projects. WWW: http://www.cs.ucsb.edu/~kemm/netstat.html/projects.html.
  10. Kemmerer, Richard A. (University of California, Santa Barbara). NSTAT:
    A Model-Based Real-Time Network Intrusion Detection System (TRCS97-18).
    November 1997.WWW: http://www.cs.ucsb.edu/~kemm/netstat.html/documents.html.
  11. Vigna, Giovanni & Kemmerer, Richard A. (University of California,
    Santa Barbara). NetSTAT: A Network-Based Intrusion Detection Approach.
    Proceedings of the 14th Annual Computer Security Applications Conference.
    Scottsdale, AZ, Dec. 1998 [online]. Available WWW: http://www.cs.ucsb.edu/~kemm/netstat.html/documents.html.
  12. Paxson, Vern. (Lawrence Berkeley National Laboratory). Bro: A System
    for Detecting Network Intruders in Real-Time, Proceedings of 7th USENIX
    Security Symposium. San Antonio, TX, January 1998. WWW: http://
    www.aciri.org/vern/papers.html
    .
  13. Sobirey, Michael. Michael Sobirey’s ID Systems Page. WWW: http://www-rnks.informatik.tucottbus.de/~sobirey/ids.html.
  14. Information Assurance Technology Analysis Center. Information Assurance
    Tools Report. WWW: http://www.iatac.dtic.mil/iatools.htm.
  15. Newman, David; Giorgis, Tadesse; & Yavari-Issalou, Farhad. Intrusion
    Detection Systems: Suspicious Finds. WWW: http://www.data.com/lab_tests/intrusion.html.
  16. Newman, David; Giorgis, Tadesse; & Yavari-Issalou, Farhad. Intrusion
    Detection Systems: Suspicious Finds-II. WWW: http://www.data.com/lab_tests/intrusion2.html.
  17. Newman, David; Giorgis, Tadesse; & Yavari-Issalou, Farhad. Intrusion
    Detection Systems: Suspicious Finds-III. WWW: http://www.data.com/lab_tests/intrusion3.html.
  18. Scambray, Joel; McClure, Stuart; & Broderick, John. (InfoWorld Media
    Group Inc.). Network Intrusion-Detection Solutions. InfoWorld 20, 18
    (May 4, 1998). WWW: http://www.infoworld.com/cgi-bin/displayArchive.pl?/98/18/intrusa.dat.htm.
  19. Phillips, Ken. (PC Week). One if by Net, Two if by OS . WWW: http://www.zdnet.com/products/stories/reviews/0,4161,389071,00.html.
  20. MIT Lincoln Laboratory. DARPA Intrusion Detection Evaluation. WWW:
    http://www.ll.mit.edu/IST/ideval/index.html.
  21. Van Ryan, Jane. SAIC’s Center for Information Security Technology
    Releases CMDS Verson 3.5 .WWW: http://www.saic.com/news/may98/news05-15-98.html.
  22. Proctor, Paul E. (SAIC). Computer Misuse Detection System(CMDS) Concepts.
    WWW: http://cpits-web04.saic.com/satt.nsf/externalbycat.
  23. ODS Networks, Inc. CDMS: Computer Misuse Detection System. WWW: http://www.ods.com/security/products/cmds.shtml.
  24. Riley, Gary. CLIPS: A Tool for Building Expert Systems. WWW: http://www.ghg.net/clips/CLIPS.html.
  25. AXENT Technologies, Inc. NetProwler-Advanced Network Intrusion Detection.
    WWW: http://www.axent.com/iti/netprowler/idtk_ds_word_1.html.
  26. AXENT Technologies, Inc. Netprowler. WWW: http://www.axent.com/product/netprowler/default.htm.
  27. AXENT Technologies, Inc. Netprowler-II . WWW: http://www.axent.com/product/netprowler/npbrochure.htm.
  28. Cisco. NetRanger.WWW: http://
    www.cisco.com/warp/public/778/security/netranger
    .
  29. Cisco. The NetRanger Intrusion Detection System. WWW: http://www.cisco.com/warp/public/778/security/netranger/prodlit
    /netra_ov.htm
    .
  30. Cisco. NetRanger Intrusion Detection System. WWW: http://www.cisco.com/warp/public/778/security/netranger/netra_ds.htm.
  31. Cisco. NetRanger – General Concepts. WWW: http://www.cisco.com/warp/public/778/security/netranger/netra_qp.htm.
  32. CyberSafe Corporation. Centrax FAQ’s. WWW: http://www.centraxcorp.com/faq.html.
  33. CyberSafe Corporation. Centrax: New Features & Enhancements in Centrax
    2.2. WWW: http://www.centraxcorp.com/centrax22.html.
  34. CyberSafe Corporation. Centrax FAQ’s .WWW: http://www.centraxcorp.com/faq.html.
  35. Internet Security Systems. Real Secure. WWW: http://www.iss.net/prod/realsecure.pdf.
  36. Internet Security Systems. RealSecure System Requirements. WWW: http://www.iss.net/reqspec/linkDisplay.php3?pageToDisplay=RS%20a.s.%20from%20DB.
  37. Stocksdale, Greg. CIDER Documents. WWW: http://www.nswc.navy.mil/ISSEC/CID/.
  38. Irwin, Vicki; Northcutt, Stephen; & Ralph, Bill. (Naval Surface Warfare
    Center). Building a Network Monitoring and Analysis Capability-Step
    by Step. WWW: http://www.nswc.navy.mil/ISSEC/CID/step.htm.
  39. Northcutt, Stephen. (Naval Surface Warfare Center, Dahlgren). Intrusion
    Detection: Shadow Style-Step by Step Guide. SANS Institute Report (November
    1988).
  40. Floyd, Sally, et al. (Lawrence Berkeley National Laboratory). LBNL’s
    Network Research Group. FTP: http://ftp.ee.lbl.gov/.
  41. Network Flight Recorder, Inc. Step-by-Step Network Monitoring Using
    NFR. WWW: http://www.nswc.navy.mil/ISSEC/CID/nfr.htm.
  42. Ranum, Marcus J., et al. (Network Flight Recorder, Inc.). Implementing
    a Generalized Tool for Network Monitoring. WWW: http://www.nfr.net/forum/publications/LISA-97.htm.
  43. Network Flight Recorder, Inc. The Network Flight Recorder in Action!
    WWW: http://www.nfr.net/products/technology.html.
Вам также могут понравиться