Система активного аудита: методы выявления аномальной активности

Введение
Задачей системы активного аудита является сбор данных о состоянии анализируемой компьютерной системы, их анализ и принятие на основе анализа (в случае необходимости) ответных действий.
Сбор
данных

Введение
Необходимость использования подобных систем обусловлена рядом причин:
недостаточность возможностей механизмов безопасности, заложенных в операционных системах и поддерживаемых стандартными программными средствами;
возможность человеческих ошибок при администрировании системы;
возможность появления новых, неизвестных уязвимостей в программном обеспечении.

Глобальная архитектура распределенной САА
Разноранговые связи используются для обобщения результатов анализа
и получения целостной картины происходящего, в том числе для
выявления распределенных
атак.

Методы обнаружения вторжений
Поиск известных атак
Сигнатурные методы
Поиск аномальной активности
Статистические методы
Нейросетевые методы
Распознавание образов

Методы обнаружения вторжений
Сигнатурный анализ
Достоинства
низкий уровень ложных тревог
простота осуществления
точность обнаружения
Недостатки
пропуск неизвестных атак
поддержка базы сигнатур
Поиск аномалий
Достоинства
возможность обнаружения новых атак
отсутствие необходимости поддерживать и обновлять базу сигнатур
Недостатки
высокий уровень ложных тревог
отсутствие обоснования реагирования
Оптимальная конфигурация системы активного аудита может быть
достигнута совместным использованием обоих методов.

Основные сложности и недостатки статистического анализа
генерация относительно большого количества ложных тревог;
сложность учета изменчивости контролируемой компьютерной системы;
сложность учета изменчивости поведения части пользователей;
отсутствие четкого обоснования тревог;
возможность внедрения, злонамеренной активности в шаблон нормального поведения в период установки системы;
отсутствие немедленного эффекта при установке;
технические проблемы, связанные с правильным конфигурированием системы

Простейшие методы статистического анализа, применяемые на практике.
1. Операционная модель основывается на том, что каждое новое наблюдение переменной должно укладываться в некоторых границах.
2. Модель среднего значения и среднеквадратичного отклонения.
3. Многовариационная модель аналогична модели среднего значения и среднеквадратичного отклонения, но учитывает корреляцию между двумя или большим количеством метрик.
4. Модель Марковского процесса применима только к счетчикам событий, рассматривая каждый тип событий как переменную состояния и используя матрицу переходов для характеристики частот переходов между состояниями.
5. Модель временных серий использует временные периоды вместе с счетчиками событий и измерениями ресурсов.

Примеры систем статистического анализа
P(dip=198.168.1.1,dport=80)= 0.3
P(dip=198.168.1.1,dport=12543) =0.001.
Оценка аномальности рассчитывается непосредственно из вероятно-
сти появления пакета:
A(x) = − log2 (P (x)) .
SPADE
EMERALD
Система eBayes (EMERALD) посредствам создания и проверки
статистических гипотез нормального поведения системы, нападения, и
аномального поведения. Система eBayes собирает некоторые параметры
открывшихся соединений сети (например максимальное число открытых
связей с любым отдельным хостом), затем на основе вероятностных ме-
тодов, отвергает или принимает гипотезу о нормальности соединения.

Использование статистических критериев
исследуемые характеристики имеют категориальную природу
долгосрочные и краткосрочные профили представляют собой гистограммы распределений
нетипичное поведение представлено произвольным распределением, отличным от заданного

Примеры использования статистических критериев
R. Lippmann, J.W. Haines, D.J. Fried, J. Korba and K. Das, The 1999 DARPA Off-Line Intrusion Detection Evaluation, Computer Networks, 2000. - Описаны успешные результаты тестирования критерия Колмогорова-Смирнова для выявления злонамеренных telnet-соединений.
N. Ye and Q. Chen, An Anomaly Detection Technique Based on a Chi-Square Statistic for Detecting Intrusions Into Information Systems, Quality and Reliability Engineering International, vol. 17, 2, pp. 105-112, 2001. Описаны успешные результаты использования критерия хи-квадрат, предложен подход, где деятельность в системе представлена через поток событий, который затем классифицируется по типам. Для каждого типа события, определены профили нормального поведения.

Основные теоретические задачи
Основная проблема – оценка адекватности работы анализатора. Под этим подразумевается определение априорных свойств тех или иных методов принятия решений. Например, можно, искать максимум вероятностей ошибок анализатора по всем возможным распределениям активности и всем возможным наблюдениям.
Задание эффективного порогового значения – отдельная содержательная задача, которая может решаться, например, минимизацией взвешенной суммы ошибок анализатора. Аналогичный подход может быть применен для решения проблемы выбора оптимального критерия.
При выявлении очередной аномалии необходимо определить степень доверия принятому решению, а именно определить вероятность, с которой данное решение может является ошибочным.

Формализация поиска аномалий

Критическая область

Ошибки первого и второго рода
В случае обнаружения вторжений — это вероятность ложной тревоги,
— это вероятность пропуска атаки. Ущерб, нанесенный
информационно-вычислительному комплексу в случае пропуска той или
иной атаки, то есть в случае допуска системой активного аудита ошибки
второго рода - . Ущерб в случае ложного срабатывание системы C1 .
Можно поставить математическую задачу выбора критического множества,
с целью минимизации общего возможного ущерба 1C1 + 2C2 .

Классический критерий хи-квадрат

Описание критического множества для критерия хи-квадрат

Оценка качества критерия

Операционная модель

Модель среднего значения

Модель среднего значения

Методы объединения частных показателей аномального поведения
- n показателей аномального поведения (0 или 1).
I – гипотеза, констатирующая, что в данный момент система подвергается
умышленной атаке. Тогда по теореме Байеса:
достоверность
чувствительность
Если предположить независимость

Основные требования к программным средствам выявления аномальной активности
модуль должен обладать теоретическими свойствами:
адекватность работы в рамках построенной модели;
оптимальность порогового значения;
модуль должен обладать практическими свойствами:
способность анализа абстрактных типов данных;
обладать более гибкой настройкой, чем существующие решения;
способность автоматической адаптации к изменчивости защищаемой системы;
обладать четким обоснованием атак

Прототип системы активного аудита

Прототип системы активного аудита

Спасибо за внимание

Дальнейшая работа
дальнейшее развитие построенной модели;
дальнейший анализ применимости статистических критериев с практической точки зрения;
реализация методов объединения частных показателей аномального поведения и развитее моделей доверительных сетей;
расширение функциональности системы;
создание среды тестирования системы активного аудита.

Полученные результаты
проведен анализ существующих подходов к обнаружению вторжений;
формализована модель обнаружения аномальной активности;
получены теоретические результаты для некоторых методов статистического анализа;
реализованы модули статистического анализа системы активного аудита, опираясь на полученные математические результаты;
реализован набор вспомогательных модулей системы активного аудита: сетевой сенсор, парсер регистрационных журналов OC UNIX, сенсор использования системных ресурсов, шаблонный фильтр.

Сенсоры
Фильтры
Анализаторы
Единицы
ответа
Базы
Данных
событий
Сбор
информации
Реагирование
Передача
Унификация,
фильтрация
Сохранение
Обнаружение
вторжений
Сохранение
информации
Локальная архитектура

Меры аномальности

Меры аномальности

Вычисление Q-статистики для распределения записей аудита.