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Desde que en 1980 James P. Anderson propusiera la detección de anomalías como un método válido para detectar intrusiones en sistemas informáticos ([And80]), la línea de investigación más activa (esto es, la más estudiada, pero no por ello la más extendida en entornos reales) es la denominada Anomaly Detection IDS, IDSes basados en la detección de anomalías. La idea es a priori muy interesante: estos modelos de detección conocen lo que es `normal’ en nuestra red o nuestras máquinas a lo largo del tiempo, desarrollando y actualizando conjuntos de patrones contra los que comparar los eventos que se producen en los sistemas. Si uno de esos eventos (por ejemplo, una trama procedente de una máquina desconocida) se sale del conjunto de normalidad, automáticamente se cataloga como sospechoso.
Los IDSes basados en detección de anomalías se basan en la premisa de que cualquier ataque o intento de ataque implica un uso anormal de los sistemas ([Ko96], [KS94c]…). Pero, >cómo puede un sistema conocer lo que es y lo que no es `normal’ en nuestro entorno de trabajo? Para conseguirlo, existen dos grandes aproximaciones ([BB99]): o es el sistema el que es capaz de aprenderlo por sí mismo (basándose por ejemplo en el comportamiento de los usuarios, de sus procesos, del tráfico de nuestra red…) o bien se le especifica al sistema dicho comportamiento mediante un conjunto de reglas. La primera de estas aproximaciones utiliza básicamente métodos estadísticos (medias, varianzas…), aunque también existen modelos en los que se aplican algoritmos de aprendizaje automático; la segunda aproximación consiste en especificar mediante un conjunto de reglas los perfiles de comportamiento habitual basándose en determinados parámetros de los sistemas (con la dificultad añadida de decidir cuáles de esos parámetros que con mayor precisión delimitan los comportamientos intrusivos).
En el primero de los casos (el basado en métodos estadísticos), el detector observa las actividades de los elementos del sistema, activos – sujetos -, pasivos – objetos – o ambos, y genera para cada uno de ellos un perfil que define su comportamiento; dicho perfil es almacenado en el sistema, y se actualiza con determinada frecuencia envejeciendo la información más antigua y priorizando la más fresca. El comportamiento del usuario en un determinado momento se guarda temporalmente en otro perfil, denominado `perfil actual’ (current profile), y a intervalos regulares se compara con el almacenado previamente en busca de desviaciones que puedan indicar una anomalía.
En [JV93] se definen diferentes tipos de datos o medidas que pueden ser útiles en la elaboración de estos perfiles:
- Intensidad de la actividad. Reflejan el ratio de progreso de la actividad en el sistema, para lo cual recogen datos a intervalos muy pequeños – típicamente entre un minuto y una hora -. Estas medidas detectan ráfagas de comportamiento (por ejemplo, una excesiva generación de peticiones de entrada/salida en un cierto intervalo) que en espacios de tiempo más amplios no podrían ser detectadas.
- Numéricas. Se trata de medidas de la actividad cuyo resultado se puede representar en forma de valor numérico, como el número de ficheros leídos por cierto usuario en una sesión o la cantidad de veces que ese usuario se ha equivocado al teclear su contraseña de acceso al sistema.
- Categóricas. Las medidas categóricas son aquellas cuyo resultado es una categoría individual, y miden la frecuencia relativa o la distribución de una actividad determinada con respecto a otras actividades o categorías; por ejemplo, cual es la relación entre la frecuencia de acceso a un determinado directorio del sistema en comparación con la de acceso a otro. Seguramente la palabra `categoría’ no es la más afortunada (por lo menos, no la más clara), ya que bajo este término se pueden englobar tanto a objetos (por ejemplo, ficheros) como a eventos (por ejemplo, llamadas a la función crypt()) del sistema; esta definición genérica puede resultar más sencilla si distinguimos entre categorías globales e individuales: en castellano plano, podemos entender las categorías globales como acciones muy genéricas dentro de un entorno, mientras que las categorías individuales serían la particularización para un elemento determinado del sistema. Así, una categoría global puede ser la formada por el conjunto de accesos remotos a la máquina, mientras que una individual sería la formada por los accesos desde una determinada ubicación física.
- Distribución de registros de auditoría. Esta medida analiza la distribución de las actividades generadas en un pasado reciente basándose en los logs generados por las mismas; dicho análisis se realiza de forma ponderada, teniendo más peso las actividades más recientes, y es comparado con un perfil de actividades `habituales’ previamente almacenado, de forma que permite detectar si en un pasado reciente se han generado eventos inusuales.
La segunda aproximación a la que antes hemos hecho referencia era la consistente en indicar mediante un conjunto de reglas el comportamiento habitual del sistema; suele ser denominada detección de anomalías basada en especificaciones (specification-based anomaly detection), y fué propuesta y desarrollada inicialmente por Calvin Cheuk Wang Ko y otros investigadores de la Universidad de California en Davis, durante la segunda mitad de los noventa ([Ko96], [CKL97]…). La idea en la que se sustentan los sistemas de detección de anomalías basados en especificaciones es que se puede describir el comportamiento `deseable’ (entendiendo por `deseable’ el comportamiento `normal’) de cualquier programa cuya seguridad sea crítica; esta descripción se realiza en base a una especificación de seguridad mediante gramáticas, y se considera una violación de la seguridad – al menos en principio – a las ejecuciones de dichos programas que violen su respectiva especificación.
Para ver más claramente el concepto de la detección de anomalías basada en especificaciones, podemos pensar en la ejecución de un programa que se puede considerar crítico, por ser privilegiado: /bin/passwd. Si conseguimos diferenciar las diferentes ejecuciones de esta orden que se pueden considerar `habituales’ (por ejemplo, cuando un usuario cambia su contraseña sin problemas, cuando se equivoca, cuando el sistema no le deja cambiarla por los motivos típicos – es débil, hace poco que la cambió…-), podríamos especificar formalmente cada una de estas secuencias de operación. De esta forma, cada vez que un usuario invoque a /bin/passwd, el sistema de detección monitorizará las operaciones que esa llamada genere, y considerará una intrusión a cualquiera que no sea `habitual’.
La idea de los sistemas de detección de intrusos basados en la detección de anomalías es realmente atractiva; no obstante, existen numerosos problemas a los que estos mecanismos tratan de hacer frente. En primer lugar podemos pararnos a pensar en las dificultades que existen a la hora de `aprender’ o simplemente especificar lo habitual: si alguien piensa que por ejemplo obtener un patrón de tráfico `normal’ en una red es fácil, se equivoca; quizás establecer un conjunto de procesos habituales en una única máquina resulte menos complicado, pero tampoco se trata de una tarea trivial. Además, conforme aumentan las dimensiones de los sistemas (redes con un gran número de máquinas interconectadas, equipos con miles de usuarios…) estos se hacen cada vez más aleatorios e impredecibles.
Otro gran problema de los sistemas basados en detección de anomalías radica en la política de aprendizaje que éstos sigan ([Ran98]); si se trata de esquemas donde el aprendizaje es rápido, un intruso puede generar eventos para conseguir un modelo distorsionado de lo `normal’ antes de que el responsable – humano – de los sistemas se percate de ello, de forma que el IDS no llegue a detectar un ataque porque lo considera algo `habitual’. Si por el contrario el aprendizaje es lento, el IDS considerará cualquier evento que se aleje mínimamente de sus patrones como algo anómalo, generando un gran número de falsos positivos (falsas alarmas), que a la larga harán que los responsables de los sistemas ignoren cualquier información proveniente del IDS, con los evidentes riesgos que esto implica.
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http://132.248.182.159/Replicas/LuCAS/Manuales-LuCAS/doc-unixsec/unixsec-html/node286.html
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