【正文】 ?實(shí)時(shí)告警 ?實(shí)時(shí)響應(yīng) ? 缺點(diǎn)： ?降低目標(biāo)機(jī)的性能 ?沒有統(tǒng)計(jì)行為信息 ?沒有多主機(jī)標(biāo)志 ?沒有用于支持起訴的原始數(shù)據(jù) ?降低了數(shù)據(jù)的辨析能力 ?系統(tǒng)離線時(shí)不能分析數(shù)據(jù) 操作模式 ?操作主機(jī)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的方式 ?警告 ?監(jiān)視 ?毀壞情況評(píng)估 ?遵從性 基于主機(jī)的技術(shù)面臨的問題 ?性能：降低是不可避免的 ?部署 /維護(hù) ?損害 ?欺騙 基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng) ?入侵檢測(cè)系統(tǒng)分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包 ?基于網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)威脅 ?基于網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) ?優(yōu)點(diǎn)及問題 基于網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)威脅 ?非授權(quán)訪問 ?數(shù)據(jù) /資源的竊取 ?拒絕服務(wù) 基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu) ? 基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)由遍及網(wǎng)絡(luò)的傳感器（ Sensor)組成，傳感器會(huì)向中央控制臺(tái)報(bào)告。 120 2057 696e 646f 7773 204e 5420 352e 3029 Windows NT ) 130 0d0a 486f 7374 3a20 7777 772e 616d 6572 ..Host: 140 6974 6563 682e 636f 6d0d 0a43 6f6e 6e65 ..Conne 150 6374 696f 6e3a 204b 6565 702d 416c 6976 ction: KeepAliv 160 650d 0a0d 0a e.... 0 0050 dac6 f2d6 00b0 d04d cbaa 0800 4500 .P.......M....E. 10 0157 3105 4000 8006 0000 0a0a 0231 d850 .W1......... 20 1111 06a3 0050 df62 322e 413a 9cf1 5018 .....:..P. 30 16d0 f6e5 0000 4745 5420 2f70 726f 6475 ......GET /produ 40 6374 732f 7769 7265 6c65 7373 2f69 6d61 cts/wireless/ima 50 6765 732f 686f 6d65 5f63 6f6c 6c61 6765 ges/home_collage 60 322e 6a70 6720 4854 5450 2f31 2e31 0d0a HTTP/.. 70 4163 6365 7074 3a20 2a2f 2a0d 0a52 6566 Accept: */*..Ref 80 6572 6572 3a20 6874 7470 3a2f 2f77 7777 erer: 90 2e61 6d65 7269 7465 6368 2e63 6f6d 2f70 . a0 726f 6475 6374 732f 7769 7265 6c65 7373 roducts/wireless b0 2f73 746f 7265 2f0d 0a41 6363 6570 742d /store/..Accept c0 4c61 6e67 7561 6765 3a20 656e 2d75 730d Language: enus. d0 0a41 6363 6570 742d 456e 636f 6469 6e67 .AcceptEncoding e0 3a20 677a 6970 2c20 6465 666c 6174 650d : gzip, deflate. f0 0a55 7365 722d 4167 656e 743a 204d 6f7a .UserAgent: Moz 100 696c 6c61 2f34 2e30 2028 636f 6d70 6174 illa/ (pat 110 6962 6c65 3b20 4d53 4945 2035 2e30 313b ible。 兩個(gè)層面上進(jìn)行 1. 單個(gè)檢測(cè)引擎采集的數(shù)據(jù)：綜合使用檢測(cè)技術(shù)，以發(fā)現(xiàn)較為常見的、典型的攻擊行為 —— 本地引擎 2. 多個(gè)檢測(cè)引擎的審計(jì)數(shù)據(jù)：利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析，以發(fā)現(xiàn)較為復(fù)雜的攻擊行為 —— 中心管理控制平臺(tái) 數(shù)據(jù)挖掘 1. 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種決策支持過程，它主要基于 AI，機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)等技術(shù)，能高度自動(dòng)化地分析原有數(shù)據(jù)，做出歸納性推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測(cè)出客戶的行為 2. 運(yùn)用關(guān)聯(lián)分析，能夠提取入侵行為在時(shí)間和空間上的關(guān)聯(lián)，可以進(jìn)行的關(guān)聯(lián)包括源 IP關(guān)聯(lián)、目標(biāo) IP關(guān)聯(lián)、數(shù)據(jù)包特征關(guān)聯(lián)、時(shí)間周期關(guān)聯(lián)、網(wǎng)絡(luò)流量關(guān)聯(lián)等； 3. 運(yùn)用序列模式分析可以進(jìn)行入侵行為的時(shí)間序列特征分析； 4. 利用以上的分析結(jié)構(gòu)，可以制訂入侵行為的分類標(biāo)準(zhǔn)，并進(jìn)行形式化的描述，通過一定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來構(gòu)造檢測(cè)模型； 5. 運(yùn)用聚類分析，能優(yōu)化或完全拋棄既有的模型，對(duì)入侵行為重新劃分并用顯示或隱式的方法進(jìn)行描述 數(shù)據(jù)挖掘過程 1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 2. 數(shù)據(jù)清理和集成 3. 數(shù)據(jù)挖掘 4. 知識(shí)表示 5. 模式評(píng)估 數(shù)據(jù)挖掘 1. 從審計(jì)數(shù)據(jù)中提取特征，以幫助區(qū)分正常數(shù)據(jù)和攻擊行為 2. 將這些特征用于模式匹配或異常檢測(cè)模型 3. 描述一種人工異常產(chǎn)生方法，來降低異常檢測(cè)算法的誤報(bào)率 4. 提供一種結(jié)合模式匹配和異常檢測(cè)模型的方法 基本框架 1. 引擎觀察原始數(shù)據(jù)并計(jì)算用于模型評(píng)估的特征 2. 檢測(cè)器獲取引擎的數(shù)據(jù)并利用檢測(cè)模型來評(píng)估它是否是一個(gè)攻擊 3. 數(shù)據(jù)倉庫被用作數(shù)據(jù)和模型的中心存儲(chǔ)地 。同時(shí)，這種辦法雖然可以把系統(tǒng)構(gòu)建為部分覆蓋的功能，但是這樣的系統(tǒng)有嚴(yán)重的性能問題，并容易被黑客規(guī)避 2．檢測(cè)準(zhǔn)確率低：第二個(gè)根本弱點(diǎn)是使用固定的特征模式來檢測(cè)入侵只能檢測(cè)特定的特征，這將會(huì)錯(cuò)過通過對(duì)原始攻擊串做對(duì)攻擊效果無影響的微小變形而衍生所得的攻擊 3. 沒有理解能力：模式匹配系統(tǒng)沒有判別模式的真實(shí)含義和實(shí)際效果的能力，因此，所有的變形都將成為攻擊特征庫里一個(gè)不同的特征，這就是模式匹配系統(tǒng)有一個(gè)龐大的特征庫的原因 缺點(diǎn) 新技術(shù)的出現(xiàn) 1. 高速網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn) 基于模式匹配的入侵檢測(cè)系統(tǒng)在一個(gè)滿負(fù)荷的 100兆以太網(wǎng)上，將不得不丟棄 30%～ 75%的數(shù)據(jù)流量 某些系統(tǒng)，即使在利用率為 20%的 100兆以太網(wǎng)上也已經(jīng)開始漏掉某些攻擊行為 2. 攻擊技術(shù)的提高 3. 降低錯(cuò)報(bào)率和漏報(bào)率的要求 ?協(xié)議分析加命令解析技術(shù)是一種新的入侵檢測(cè)技術(shù)，它結(jié)合高速數(shù)據(jù)包捕捉、協(xié)議分析和命令解析來進(jìn)行入侵檢測(cè)，給入侵檢測(cè)戰(zhàn)場(chǎng)帶來了許多決定性的優(yōu)勢(shì) ?由于有了協(xié)議分析加命令解析的高效技術(shù)，基于運(yùn)行在單個(gè) Intel架構(gòu)計(jì)算機(jī)上的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的千兆網(wǎng)絡(luò)警戒系統(tǒng)，就能分析一個(gè)高負(fù)載的千兆以太網(wǎng)上同時(shí)存在的超過 300萬個(gè)連接，而不錯(cuò)漏一個(gè)包 協(xié)議分析 ＋ 命令解析 協(xié)議分析充分利用了網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的高度有序性，使用這些知識(shí)快速檢測(cè)某個(gè)攻擊特征的存在 協(xié)議分析 因?yàn)橄到y(tǒng)在每一層上都沿著協(xié)議棧向上解碼，因此可以使用所有當(dāng)前已知的協(xié)議信息，來排除所有不屬于這一個(gè)協(xié)議結(jié)構(gòu)的攻擊。這樣，在攻擊特征庫中只需要一個(gè)特征，就能檢測(cè)這一攻擊所有可能的變形。 第二步 —— 跳到第 24個(gè)字節(jié)處讀取 1字節(jié)的第四層協(xié)議標(biāo)識(shí)。 第四步 —— 讓解析器從第 55個(gè)字節(jié)開始讀取 URL。 ● 基于狀態(tài)的分析 ：當(dāng)協(xié)議分析入侵檢測(cè)系統(tǒng)引擎評(píng)估某個(gè)包時(shí)，它考慮了在這之前相關(guān)的數(shù)據(jù)包內(nèi)容，以及接下來可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)包。 優(yōu)點(diǎn) 部署 ? NIDS的位置必須要看到所有數(shù)據(jù)包 ?共享媒介 HUB ?交換環(huán)境 ?隱蔽模式 ?千兆網(wǎng) ? 分布式結(jié)構(gòu) ?Sensor ?Console 共享媒介 HUB IDS Sensor Monitored Servers Console 交換環(huán)境 Switch IDS Sensor Monitored Servers Console 通過端口鏡像實(shí)現(xiàn) （ SPAN / Port Monitor） 隱蔽模式 Switch IDS Sensor Monitored Servers Console 不設(shè) IP 千兆網(wǎng)絡(luò) IDS Sensors L4或 L7 交換設(shè)備 Advanced 1 Gb to many 100Mb Sensors (Advanced concept) Deployment of IDS Inter FireWall IDS 1 IDS 2 IDS 3 IDS1 Monitor of External Traffic IDS2 Monitor of Internal Traffic IDS3 Monitor of Firewalls External 性能測(cè)試 ? 實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境 ? 模擬流量 ?硬件： SmartBits ? 人為構(gòu)造一定大小的數(shù)據(jù)報(bào)，從 64bytes到1500bytes，衡量不同 pps(packets per second)下IDS對(duì)攻擊的檢測(cè)情