MÉTHODES ET OUTILS DE LA DÉTECTION D INTRUSIONS

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1 MÉTHODES ET OUTILS DE LA DÉTECTION D INTRUSIONS Supélec BP Cesson-Sévigné Cedex tél.:

2 Prévention et correction des problèmedesécurité Définir une politique de sécurité Mettre en œuvre cette politique Surveiller afin d assurer le respect de la politique Identifier les failles de sécurité issues d une mauvaise configuration du ) système surveillance statique Analyser après coup ce qui s est produit (activités utilisateur et/ou activité système) afin de détecter d éventuelles intrusions ) surveillance dynamique 1

3 Typologie des intrusions Actions pouvant être entreprises par un utilisateur (légitime ou non) ou par un programme malveillants (virus, vers, bombe, cheval de Troie) et portant atteinte à la confidentialité, à l intégrité ou à la disponibilité des services et des données : Furetage, vol de données (lecture, copie, prise), exploitation d un canal caché Modification illégitime de données, destruction de données Déni de service (réduction illégitime ou abusive des droits des usagers légitimes) 2

4 Pour une surveillance efficace Problème Il faut garder des traces de ce qui se passe ) mécanisme de surveillance (audit, entre autres) ) énorme volume de données) travail de dépouillement titanesque Données à analyser Conséquence Automatiser le travail ) offrir des outils (IDS, Intrusion Detection Systems) 3

5 Caractéristiques des IDS audit système source des données audit applicatif paquets du réseau alertes d IDS méthode de détection approche comportementale approche par scénarios Systèmes de détection d intrusion analyse des données centralisée distribuée utilisation périodique continue comportement après détection informatif défensif contre-attaquant 4

6 Les sources de données Accès au système : qui a accédé au système, quand et depuis où? Usage fait du système : commandes système, accès aux unités d entrée/sortie, utilisation CPU Usage fait des fichiers : horodatage, type et source de l accès, volume d informations échangées Violations éventuelles de la sécurité : Informations système (Host based) : accounting, audit C2, etc. tentative d exécution d une application dans un mode privilégié tentative d accès à un fichier non autorisé ou fourniture d un mot de passe erroné pour cet accès changement des droits d accès à des fichiers sensibles accès au système à des moments ou depuis des lieux inhabituels etc. Informations réseau (Network based) : utilisation de sniffers Informations applicatives : lancements et arrêts, modules réellement exécutés, données entrées, sorties produites 5

7 Analyse des données : approche comportementale Proposée par Anderson dès 1980 et reprise par Denning et Whiterhurst en 1987 Basée sur l hypothèse qu une intrusion implique un usage anormal du système et donc un comportement inhabituel d un utilisateur Cherche donc à répondre à la question : le comportement actuel de l utilisateur est-il cohérent avec son comportement passé? 6

8 Approche comportementale : notion de profil Vue synthétique du comportement d un utilisateur ou d un groupe d utilisateurs Obtenu grâce à un modèle statistique Nécessite la définition de variables aléatoires, quantité accumulée pendant une période de temps ou entre 2 événements particuliers : nombre de mails reçus par jours nombre de quantums de temps CPU utilisés entre connexion et déconnexion etc. 7

9 Approche comportementale : bilan Avantage Pas besoin d une base d attaque Détection d intrusions inconnues possible Inconvénients Pour un utilisateur au comportement erratique, toute activité est normale En cas de profonde modification de l environnement du système cible, déclenchement d un flot ininterrompu d alarmes ) gros risque de faux positifs Utilisateur pouvant changer lentement de comportement dans le but d habituer le système à un comportement intrusif ) risque de faux négatifs 8

10 Analyse des données : approche par scénarios Pour pallier les inconvénients de l approche comportementale, on cherche à répondre à la question : le comportement actuel de l utilisateur correspond-il à un comportement intrusif connu? Nécessite donc de construire une base de données d attaques ou tout au moins d actions litigieuses La recherche des attaques dans les données se fait par application de techniques d analyse de signature (pattern matching) 9

11 Approche par scénarios : bilan Avantage Prise en compte des comportements exacts des attaquants potentiels ) peu de faux positifs... pas si sur!!! Inconvénient Base de scénarios difficile à construire et, surtout à maintenir ) risque de faux négatifs Pas de détection d attaques non connues ) risque de faux négatifs Détection de scénarios complexe difficile 10

12 Mise en œuvre des deux approches Modèle Système Réseau Analyse de statistique expert de neurones signature Approche comportementale X X X X Approche par scénarios X X 11

13 Une tentative de cartographie du domaine CONTROLE STATIQUE Système 2 Réseau 3 3 perturbant non-perturbant Exemples d outils 1 Gassata 2 Cops 3 Nessus 4 Realsecure 5 Emerald 6 Diams Comportemental Statistiques Réseaux neurones Analyse signatures (P.M.) Système expert Par scénarios CONTROLE DYNAMIQUE Algorithmes génétiques 4 1 Logs système Réseau Alertes Logs appli. State - based Transition - based 12

14 Quelques outils commerciaux BlackICE, NetworkICE, Centrax, Cybersafe Corp., set/products/tns/cybercop intrusion.asp CyberCop Monitor, Network Associates, Dragon, Network Security Wizards, Intruder Alert, Axent, NetProwler, Axent, NetRanger, Cisco, Network Flight Recorder, NFR, Real Secure, ISS, Session Wall, Abirnet, 13

15 Quelques outils du domaine public AAFID, Purdue University, CERIAS (ex COAST), ASAX, Université de Namur, amo/publications.html BRO, Lawrence Berkeley Nat. Lab., DIAMS, ENSTB, EMERALD, SRI International, G A SSATA, Supélec, GrIDS (Graph-based Intrusion Detection System), University of California at Davis, Shadow, Naval Surface Warfare Center, SNORT, Martin Roesch, roesch/security.html 14

16 Que permettent ces outils? Host Network Approche Approch Réaction based based comport. scénarios BlackICE pk IP A.S. Centrax Log NT pk IP A.S. Défensif CyberCop Monitor Log Unix/NT pk IP X Dragon pk IP A.S. Intruder Alert Log Unix pk IP A.S. Défensif NetProwler pk IP A.S. Reconf. FW NetRanger pk IP A.S. Reconf. routeur NFR pk IP A.S. Real Secure Log NT pk IP A.S. Reconf. FW Session Wall pk IP A.S. Défensif AAFID Log Unix ASAX Log Unix S.E. BRO pk IP A.S. DIAMS pk IP A.S. Coupe cnx EMERALD pk IP Stat. A.S. G A SSATA Log Unix A.S. Informatif GrIDS pk IP S.E. Shadow pk IP A.S. SNORT pk IP A.S. A.S. : Analyse de Signature; S.E. : Système Expert; X : le fait mais comment? 15

17 Des efforts de normalisation Objectif : permettre la coopération et le dialogue entre IDS Common Intrusion Detection Framework (CIDF), DARPA, brian/cidf/ Définition de composants dont les I/O sont standards (GIDO : Generalized ID Objects) Sortie : réaction aux événements Sortie : événements interprétés haut-niveau Countermeasure (C) Box Sortie : archivage des événements (local ou distant) Analysis (A) Box Storage (D) Box Event (E) Box Sortie : événements bruts ou bas-niveau Source d événements bruts Intrusion Detection Working Group (IDWG), IETF, Définition d un protocole et de formats de () messages spécif. des infos à partager entre IDS) pour le dialogue entre IDS 16

18 Conclusion provisoire Aucune approche ne domine Aucun mécanisme ne domine Un impératif : utiliser simultanément une panoplie d outils pour bénéficier de leurs avantages respectifs Un domaine qui reste largement ouvert où des travaux de recherche sont encore nécessaires 17

19 Pour plus d information et Cédric Michel. La détection d intrusions : bref aperçu et derniers développements. Actes de EUROSEC 99. Mars Herve Debar and Marc Dacier and Andreas Wespi, Towards a Taxonomy of Intrusion-Detection Systems Tech. Report, IBM Zurich Research Laboratory, 1999, Kathleen A. Jackson, Intrusion Detection System (IDS) Product Survey, Tech. Report, Los Alamos National Laboratory, sobirey/ids.html La page de Michael Sobirey recensant les outils de détection d intrusion Listes de diffusion : Liste IDS : Liste CIDF : Liste du groupe IDWG de l IETF : 18

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