張 帥,白 偉
(太原廣播電視大學(xué),山西 太原 030002)
入侵檢測是在考慮網(wǎng)絡(luò)環(huán)境安全的基礎(chǔ)上提出的,是一種能夠積極主動地對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測、防御或防止系統(tǒng)內(nèi)外入侵行為發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)。與常用的安全防御技術(shù)比較,入侵檢測技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)入侵行為能夠積極處理,具有智能監(jiān)測、實時監(jiān)控、自動響應(yīng)、配置簡單的特點。入侵檢測技術(shù)就是對入侵過程的檢測,它可以對系統(tǒng)安全日志、網(wǎng)絡(luò)異常行為、審計數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析,也可以對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息以及系統(tǒng)中的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理,以此來檢查系統(tǒng)中存在的安全隱患和破壞系統(tǒng)安全的行為。入侵檢測通過主動的安全防御技術(shù)對誤操作以及系統(tǒng)內(nèi)外攻擊提供實時保護,在系統(tǒng)遭到網(wǎng)絡(luò)攻擊時,能夠進(jìn)行積極的響應(yīng)、阻止惡意的入侵行為。所以,在網(wǎng)絡(luò)通信的實時安全性方面,入侵檢測技術(shù)具有不可取代的地位。從20世紀(jì)90年代至今,入侵檢測方法出現(xiàn)了突飛猛進(jìn)的發(fā)展,在分列式、實時檢測以及智能計算等多個方面取得了一定的成果。
1986年P(guān)eterNeumann等研究并提出最早的入侵檢測模型(IDS)。該系統(tǒng)模型的構(gòu)成部分如圖1所示。
圖1 IDS檢測模型
此模型的缺點是沒有包含攻擊方面的知識和已經(jīng)存在的系統(tǒng)漏洞,又由于入侵檢測模型不具備兼容性,因此兩個不同入侵檢測模型在一個計算機系統(tǒng)內(nèi)不能共存,多個入侵檢測模塊之間也不能夠共享數(shù)據(jù),彌補現(xiàn)有的系統(tǒng)的不足之處、改進(jìn)計算機系統(tǒng)的功能就必須重構(gòu)整個入侵檢測模型。因此,為了實現(xiàn)不同系統(tǒng)的兼容性與相互共存,提出公共入侵檢測框架(CIDF)。
圖2 CIDF檢測模型
CIDF的模型如圖2所示,其構(gòu)成要素主要有四個部分。在CIDF檢測模型中,分析的網(wǎng)絡(luò)信息被稱為事件。其可以是計算機網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息,或者是系統(tǒng)中通過其他方法得到的數(shù)據(jù)。事件的產(chǎn)生器主要負(fù)責(zé)收集事件,這些事件主要來自于除IDS檢測模型以外的部分,并將其變換成CIDF可以識別的文件形式,再將這些文件信息傳輸?shù)絼e的功能模塊;分析器主要負(fù)責(zé)分析由其他的構(gòu)成組件得到的數(shù)據(jù)包,給出分析結(jié)果數(shù)據(jù)包,并將結(jié)果數(shù)據(jù)包再繼續(xù)發(fā)送傳遞給其他的構(gòu)成部分;響應(yīng)單元是一種功能單元,主要負(fù)責(zé)對分析結(jié)果的數(shù)據(jù)包做出相應(yīng)的反應(yīng),對接收到的數(shù)據(jù)包進(jìn)行處理,可以切斷接通渠道、更改信息屬性,或者給予警示告知;事件的信息數(shù)據(jù)庫用于存放不同階段獲得的信息數(shù)據(jù),其組成既可以是比較復(fù)雜的數(shù)據(jù),或者是較為普通的文本文件。入侵檢測模型具有較為強大的拓展性和靈活性,已經(jīng)得到了較為廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用。
通過對現(xiàn)有入侵檢測系統(tǒng)的研究,并結(jié)合近些年出現(xiàn)的人工免疫方法、遺傳算法、數(shù)據(jù)挖掘等新型的檢測技術(shù),將入侵檢測模型分為異常檢測、誤用檢測和混合檢測三種。
異常檢測是指觀察數(shù)據(jù)通信中的不正常的活動。一般來說,系統(tǒng)出現(xiàn)異常的行為并不代表一定有入侵活動存在,但是當(dāng)有入侵活動發(fā)生時,系統(tǒng)中一定會出現(xiàn)異常的現(xiàn)象。比如,當(dāng)監(jiān)視一個系統(tǒng)調(diào)用,發(fā)現(xiàn)偏離了正常運行模式時,則系統(tǒng)中一定存在入侵行為;或者是發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)用戶發(fā)生了非正常的調(diào)用、非正常的登錄行為,則表明系統(tǒng)存在入侵活動。根據(jù)檢測規(guī)則,異常檢測具有檢測未知攻擊特征入侵活動的優(yōu)點,但是其錯誤報警行為是不可避免的。如何最低限度地降低誤報率,有待做進(jìn)一步的研究。圖3為典型的異常檢測系統(tǒng)模型。
圖3 典型異常檢測系統(tǒng)
誤用檢測技術(shù)是根據(jù)已有的入侵活動特征發(fā)展起來的一種檢測技術(shù),也稱為特征校對檢測。首先要對不合法或惡意的行為特征進(jìn)行定義,并將這些行為的特征分類總結(jié)建立數(shù)據(jù)庫。將獲取的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息特征與數(shù)據(jù)庫中的信息特征進(jìn)行比對,如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)信息特征比對結(jié)果一致,則說明網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中存在入侵活動;如果未存在對比一致的特征信息,則有可能是正常的網(wǎng)絡(luò)活動,但也有可能是未被添加到入侵活動特征信息數(shù)據(jù)庫中的入侵特征,且入侵活動的特征信息數(shù)據(jù)庫的建立和完善滯后于入侵特征的變換和發(fā)展,因此誤用檢測存在漏檢的情況。圖4是典型誤用檢測系統(tǒng)。
圖4 典型誤用檢測系統(tǒng)
如今的入侵活動逐漸趨于多樣性,并且大多數(shù)的入侵活動具有黑客攻擊、混合攻擊的特征。且由于異常檢測存在誤報行為、檢測率相對較低和誤用檢測存在漏檢行為,因此,使用單一的入侵檢測技術(shù)(異常檢測或者誤用檢測)很難有效地完成入侵檢測的任務(wù)。結(jié)合異常檢測和誤用檢測進(jìn)行取長補短,可以彌補兩種單一檢測方法的不足,因而在此基礎(chǔ)上提出了混合檢測。該檢測方案既可以對未知的入侵特征進(jìn)行檢測,也可以減低檢測的誤報率,最終提高了入侵檢測的效率。
針對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的攻擊方法的復(fù)雜性和多樣性,并隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,入侵檢測技術(shù)也有了快速的發(fā)展。未來入侵檢測主要呈現(xiàn)出以下特點:
實時入侵檢測主要是根據(jù)系統(tǒng)的日常行為活動規(guī)律以及異常特征數(shù)據(jù)庫信息對系統(tǒng)的活動進(jìn)行監(jiān)測,當(dāng)檢測到入侵行為,立即采取措施,切斷主機與外界的連接,并對計算機數(shù)據(jù)進(jìn)行積極恢復(fù),未來入侵檢測首要特點即為高速的檢測效率。因此,首先要優(yōu)化內(nèi)部組成和檢測算法,提高系統(tǒng)的運行速度。其次,高速網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的提出與實施。
分布式檢測技術(shù)結(jié)合了基于主機和網(wǎng)絡(luò)檢測系統(tǒng)的優(yōu)點,該系統(tǒng)由傳感器、局域網(wǎng)管理器和中央數(shù)據(jù)處理器三部分組成。傳感器負(fù)責(zé)采集與主機相關(guān)的有用數(shù)據(jù),局域網(wǎng)管理器負(fù)責(zé)對局域網(wǎng)內(nèi)數(shù)據(jù)流量進(jìn)行采集,并最終將采集的數(shù)據(jù)傳送到中央處理器,由該處理器完成數(shù)據(jù)的分析和入侵檢測的工作。
入侵檢測的智能化是基于計算智能的理論及方法,尤其是對異常檢測,通過對檢測對象的特征進(jìn)行學(xué)習(xí),并將分析的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行建模。另外一種常用的入侵檢測方法是利用專家系統(tǒng),通過拓展與更新知識庫,使得專家系統(tǒng)具備了自學(xué)習(xí)的特征,從而不斷地加強入侵檢測系統(tǒng)的防御攻擊能力,使得應(yīng)用前景更為廣泛。
入侵檢測的響應(yīng)技術(shù)是指在分析出非法活動或發(fā)生非法活動之后,采取一定的處理方式或者采取一定的方式告知操作員。入侵檢測的響應(yīng)由主動響應(yīng)和被動響應(yīng)組成,其中被動響應(yīng)又分為報警響應(yīng)和手動響應(yīng)的方式。報警響應(yīng)和手動響應(yīng)方式只是進(jìn)行被動式記錄和處理入侵檢測行為,因此主要的研究方向為主動式響應(yīng)技術(shù)。主動式的響應(yīng)技術(shù)的發(fā)展將對計算機網(wǎng)絡(luò)的安全提供強有力的保障。目前主動式檢測技術(shù)的商業(yè)用途仍處于萌芽階段,僅僅在科研和研發(fā)機構(gòu)得到一些應(yīng)用,但隨著人們對網(wǎng)絡(luò)安全要求的不斷提高,高效、自動的入侵響應(yīng)技術(shù)將得到更加廣泛的應(yīng)用。
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