7.1. Phát hiện dấu hiệu không bình thường
Hệ thống phát hiện xâm phạm phải có khả năng phân biệt giữa các hoạt động thông thường của người dùng và hoạt động bất thường để tìm ra được các tấn công nguy hiểm kịp thời. Mặc dù vậy, việc dịch các hành vi người dùng (hoặc session hệ thống người dùng hoàn chỉnh) trong một quyết định liên quan đến bảo mật phù hợp
thường không đơn giản – nhiều hành vi không được dự định trước và không rõ ràng (Hình 2). Để phân loại các hành động, IDS phải lợi dụng phương pháp phát hiện dị thường, đôi khi là hành vi cơ bản hoặc các dấu hiệu tấn công,… một thiết bị mô tả
hành vi bất thường đã biết (phát hiện dấu hiệu) cũng được gọi là kiến thức cơ bản.
7.2 Các mẫu hành vi thông thường- phát hiện bất thường
Các mẫu hành vi thông thường rất hữu ích trong việc dự đoán người dùng và hành vi hệ thống. Do đó các bộ phát hiện bất thường xây dựng profile thể hiện việc sử dụng thông thường và sau đó sử dụng dữ liệu hành vi thông thường để phát hiện sự không hợp lệ giữa các profile và nhận ra tấn công có thể.
Để hợp lý với các profile sự kiện, hệ thống bị yêu cầu phải tạo ra profile người dùng ban đầu để “đào tạo” hệ thống quan tâm đến sự hợp pháp hóa hành vi người dùng. Có một vấn đề liên quan đến việc làm profile ở đây đó là: khi hệ thống được phép “học” trên chính nó, thì những kẻ xâm nhập cũng có thể đào tạo hệ thống ở điểm này, nơi mà các hành vi xâm phạm trước trở thành hành vi thông thường. Một profile không tương thích sẽ có thể được phát hiện tất cả các hoạt động xâm nhập có thể. Ngoài ra, còn có một sự cần thiết nữa đó là nâng cấp profile và “đào tạo” hệ thống, một nhiệm vụ khó khăn và tốn thời gian.
Cho một tập các profile hành vi thông thường, mọi thứ không hợp với profile được lưu sẽ được coi như là một hoạt động nghi ngờ. Do đó, các hệ thống này được đặc trưng bởi hiệu quả phát hiện rất cao (chúng có thể nhận ra nhiều tấn công mặc dù tấn công đó là mới có trong hệ thống), tuy nhiên chúng lại có hiện tượng là tạo các cảnh báo sai về một số vấn đề.
Ưu điểm của phương pháp phát hiện bất thường này là: có khả năng phát hiện các tấn công mới khi có sự xâm nhập; các vấn đề không bình thường được nhận ra không cần nguyên nhân bên trong của chúng và các tính cách; ít phụ thuộc vào IDS đối với môi trường hoạt động (khi so sánh với các hệ thống dựa vào dấu hiệu); khả năng phát hiện sự lạm dụng quyền của người dùng.
Nhược điểm lớn nhất của phương pháp này là: Xác suất cảnh báo sai nhiều. Hiệu suất hệ thống không được kiểm tra trong suốt quá trình xây dựng profile và giai đoạn đào tạo. Do đó, tất cả các hoạt động người dùng bị bỏ qua trong suốt giai đoạn này sẽ không hợp lý. Các hành vi người dùng có thể thay đổi theo thời gian, do đó cần phải có một sự nâng cấp liên tục đối với cơ sở dữ liệu profile hành vi thông
thường.
Sự cần thiết về đào tạo hệ thống khi thay đổi hành vi sẽ làm hệ thống không có được phát hiện bất thường trong giai đoạn đào tạo (lỗi tiêu cực).
7.3 Các dấu hiệu có hành vi xấu – phát hiện dấu hiệu
Thông tin xử lý hệ thống trong các hành vi bất thường và không an toàn (dấu hiệu tấn công – dựa vào các hệ thống) thường được sử dụng trong các hệ thống phát hiện xâm nhập thời gian thực (vì sự phức tạp trong tính toán của chúng không cao). Các dấu hiệu hành vi xấu được chia thành hai loại:
• Các dấu hiệu tấn công – chúng miêu tả các mẫu hoạt động có thể gây ra mối đe dọa về bảo mật. Điển hình, chúng được thể hiện khi mối quan hệ phụ thuộc thời gian giữa một loạt các hoạt động có thể kết hợp lại với các hoạt động trung tính. • Các chuỗi văn bản được chọn – các dấu hiệu hợp với các chuỗi văn bản đang tìm kiếm các hoạt động nghi ngờ.
Bất kỳ hoạt động nào không rõ ràng đều có thể bị xem xét và ngăn cản. Do đó, độ chính xác của chúng rất cao (số báo cảnh sai thấp). Tuy nhiên chúng không thực hiện một cách hoàn toàn và không ngăn cản hoàn toàn các tấn công mới.
Có hai phương pháp chính đã kết hợp sự phát hiện dấu hiệu này:
• Việc kiểm tra vấn đề ở các gói lớp thấp hơn – nhiều loại tấn công khai thác lỗ hổng trong các gói IP, TCP, UDP hoặc ICMP. Với kiểm tra đơn giản về tập các cờ trên gói đặc trưng hoàn toàn có thể phát hiện ra gói nào hợp lệ, gói nào không. Khó khăn ở đây có thể là phải mở gói và lắp ráp chúng lại. Tương tự, một số vấn đề khác có thể liên quan với lớp TCP/IP của hệ thống đang được bảo vệ. Thường thì kẻ tấn công hay sử dụng cách mở các gói để băng qua được nhiều công cụ IDS.
• Kiểm tra giao thức lớp ứng dụng – nhiều loại tấn công (WinNuke) khai thác các lỗ hổng chương trình, ví dụ dữ liệu đặc biệt đã gửi đến một kết nối mạng đã được thành lập. Để phát hiện có hiệu quả các tấn công như vậy, IDS phải được bổ sung nhiều giao thức lớp ứng dụng.
Các phương pháp phát hiện dấu hiệu có một số ưu điểm dưới đây: tỉ lệ cảnh báo sai thấp, thuật toán đơn giản, dễ dàng tạo cơ sở dữ liệu dấu hiệu tấn công, dễ dàng bổ
sung và tiêu phí hiệu suất tài nguyên hệ thống tối thiểu. Một số nhược điểm:
• Khó khăn trong việc nâng cấp các kiểu tấn công mới.
• Chúng không thể kế thừa để phát hiện các tấn công mới và chưa biết. Phải nâng cấp một cơ sở dữ liệu dấu hiệu tấn công tương quan với nó.
• Sự quản lý và duy trì một IDS cần thiết phải kết hợp với việc phân tích và vá các lỗ hổng bảo mật, đó là một quá trình tốn kém thời gian.
• Kiến thức về tấn công lại phụ thuộc vào môi trường hoạt đông – vì vậy, IDS dựa trên dấu hiệu những hành vi xấu phải được cấu hình tuân thủ những nguyên tắc nghiêm ngặt của nó với hệ điều hành (phiên bản, nền tảng, các ứng dụng được sử dụng…)
• Chúng dường như khó quản lý các tấn công bên trong. Điển hình, sự lạm dụng quyền người dùng xác thực không thể phát hiện khi có hoạt động mã nguy hiểm (vì chúng thiếu thông tin về quyền người dùng và cấu trúc dấu hiệu tấn công).
Các sản phẩm IDS thương mại thường sử dụng phương pháp phát hiện dấu hiệu cho hai lý do. Trước tiên, nó dễ dàng hơn trong việc cung cấp dấu hiệu liên quan đến tấn công đã biết và để gán tên đối với một tấn công. Thứ hai, cơ sở dữ liệu dấu hiệu tấn công được nâng cấp thường xuyên (bằng cách thêm các dấu hiệu tấn công mới phát hiện).
7.4 Tương quan các mẫu tham số
Phương pháp thứ ba về phát hiện xâm nhập khá khôn ngoan hơn hai phương pháp trước. Nó được sinh ra do nhu cầu thực tế rằng, các quản trị viên kiểm tra các hệ thống khác nhau và các thuộc tính mạng (không cần nhắm đến các vấn đề bảo mật). Thông tin đạt được trong cách này có một môi trường cụ thể không thay đổi.
Phương pháp này liên quan đến sử dụng kinh nghiệm hoạt động hàng ngày của các quản trị viên như các vấn đề cơ bản cho việc phát hiện dấu hiệu bất thường. Nó có thể được xem như trường hợp đặc biệt của phương pháp Profile thông thường. Sự khác nhau ở đây nằm ở chỗ trong thực tế, một profile là một phần hiểu biết của con người.
Đây là một kỹ thuật mạnh, bời vì nó cho phép xâm nhập dựa trên các kiểu tấn công không biết. Hoạt động hệ thống có thể phát hiện các thay đổi tinh vi không rõ ràng đối với chính hoạt động đó. Nó kế thừa những nhược điểm trong thực tế là con người chỉ hiểu một phần giới hạn thông tin tại một thời điểm, điều đó có nghĩa là các tấn công nào đó có thể vượt qua mà không bị phát hiện.