入侵检测技术分析
1.技术分类
入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。
特征检测
特征检测(Signature-based detection)又称Misuse
detection，这一检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示，系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。它可以将已有的入侵方法检查出来，但对新的入侵方法无能为力。其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象又不会将正常的活动包含进来。
异常检测
异常检测(Anomaly
detection)的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”，将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较，当违反其统计规律时，认为该活动可能是“入侵”行为。异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法，从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
2.常用检测方法
入侵检测系统常用的检测方法有特征检测、统计检测与专家系统。据公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心的报告，国内送检的入侵检测产品中95％是属于使用入侵模板进行模式匹配的特征检测产品，其他5％是采用概率统计的统计检测产品与基于日志的专家知识库系产品。
特征检测
特征检测对已知的攻击或入侵的方式作出确定性的描述，形成相应的事件模式。当被审计的事件与已知的入侵事件模式相匹配时，即报警。原理上与专家系统相仿。其检测方法上与计算机病毒的检测方式类似。目前基于对包特征描述的模式匹配应用较为广泛。
该方法预报检测的准确率较高，但对于无经验知识的入侵与攻击行为无能为力。
统计检测
统计模型常用异常检测，在统计模型中常用的测量参数包括：审计事件的数量、间隔时间、资源消耗情况等。常用的入侵检测5种统计模型为：
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操作模型，该模型假设异常可通过测量结果与一些固定指标相比较得到，固定指标可以根据经验值或一段时间内的统计平均得到，举例来说，在短时间内的多次失败的登录很有可能是口令尝试攻击；
● 方差，计算参数的方差，设定其置信区间，当测量值超过置信区间的范围时表明有可能是异常；
● 多元模型，操作模型的扩展，通过同时分析多个参数实现检测；
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马尔柯夫过程模型，将每种类型的事件定义为系统状态，用状态转移矩阵来表示状态的变化，当一个事件发生时，或状态矩阵该转移的概率较小则可能是异常事件；
● 时间序列分析，将事件计数与资源耗用根据时间排成序列，如果一个新事件在该时间发生的概率较低，则该事件可能是入侵。
统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯，从而具有较高检出率与可用性。但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律，从而透过入侵检测系统。
专家系统
用专家系统对入侵进行检测，经常是针对有特征入侵行为。所谓的规则，即是知识，不同的系统与设置具有不同的规则，且规则之间往往无通用性。专家系统的建立依赖于知识库的完备性，知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性。入侵的特征抽取与表达，是入侵检测专家系统的关键。在系统实现中，将有关入侵的知识转化为if-then结构（也可以是复合结构），条件部分为入侵特征，then部分是系统防范措施。运用专家系统防范有特征入侵行为的有效性完全取决于专家系统知识库的完备性。
入侵检测产品选择要点
当您选择入侵检测系统时，要考虑的要点有：
1. 系统的价格
当然，价格是必需考虑的要点，不过，性能价格比、以及要保护系统的价值可是更重要的因素。
2. 特征库升级与维护的费用
象反病毒软件一样，入侵检测的特征库需要不断更新才能检测出新出现的攻击方法。
3. 对于网络入侵检测系统，最大可处理流量(包/秒 PPS)是多少
首先，要分析网络入侵检测系统所布署的网络环境，如果在512K或2M专线上布署网络入侵检测系统，则不需要高速的入侵检测引擎，而在负荷较高的环境中，性能是一个非常重要的指标。
4. 该产品容易被躲避吗
有些常用的躲开入侵检测的方法，如：分片、TTL欺骗、异常TCP分段、慢扫描、协同攻击等。
5. 产品的可伸缩性
系统支持的传感器数目、最大数据库大小、传感器与控制台之间通信带宽和对审计日志溢出的处理。
6. 运行与维护系统的开销
产品报表结构、处理误报的方便程度、事件与事志查询的方便程度以及使用该系统所需的技术人员数量。
7. 产品支持的入侵特征数
不同厂商对检测特征库大小的计算方法都不一样，所以不能偏听一面之辞。
8. 产品有哪些响应方法
要从本地、远程等多个角度考察。自动更改防火墙配置是一个听上去很“酷”的功能，但是，自动配置防火墙可是一个极为危险的举动。
9. 是否通过了国家权威机构的评测
主要的权威测评机构有：国家信息安全测评认证中心、公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心。
入侵检测技术发展方向
无论从规模与方法上入侵技术近年来都发生了变化。入侵的手段与技术也有了“进步与发展”。入侵技术的发展与演化主要反映在下列几个方面：
入侵或攻击的综合化与复杂化。入侵的手段有多种，入侵者往往采取一种攻击手段。由于网络防范技术的多重化，攻击的难度增加，使得入侵者在实施入侵或攻击时往往同时采取多种入侵的手段，以保证入侵的成功几率，并可在攻击实施的初期掩盖攻击或入侵的真实目的。
入侵主体对象的间接化，即实施入侵与攻击的主体的隐蔽化。通过一定的技术，可掩盖攻击主体的源地址及主机位置。即使用了隐蔽技术后，对于被攻击对象攻击的主体是无法直接确定的。
入侵或攻击的规模扩大。对于网络的入侵与攻击，在其初期往往是针对于某公司或一个网站，其攻击的目的可能为某些网络技术爱好者的猎奇行为，也不排除商业的盗窃与破坏行为。由于战争对电子技术与网络技术的依赖性越来越大，随之产生、发展、逐步升级到电子战与信息战。对于信息战，无论其规模与技术都与一般意义上的计算机网络的入侵与攻击都不可相提并论。信息战的成败与国家主干通信网络的安全是与任何主权国家领土安全一样的国家安全。
入侵或攻击技术的分布化。以往常用的入侵与攻击行为往往由单机执行。由于防范技术的发展使得此类行为不能奏效。所谓的分布式拒绝服务（DDoS）在很短时间内可造成被攻击主机的瘫痪。且此类分布式攻击的单机信息模式与正常通信无差异，所以往往在攻击发动的初期不易被确认。分布式攻击是近期最常用的攻击手段。
攻击对象的转移。入侵与攻击常以网络为侵犯的主体，但近期来的攻击行为却发生了策略性的改变，由攻击网络改为攻击网络的防护系统，且有愈演愈烈的趋势。现已有专门针对IDS作攻击的报道。攻击者详细地分析了IDS的审计方式、特征描述、通信模式找出IDS的弱点，然后加以攻击。
今后的入侵检测技术大致可朝下述三个方向发展。
分布式入侵检测：第一层含义，即针对分布式网络攻击的检测方法；第二层含义即使用分布式的方法来检测分布式的攻击，其中的关键技术为检测信息的协同处理与入侵攻击的全局信息的提取。
智能化入侵检测：即使用智能化的方法与手段来进行入侵检测。所谓的智能化方法，现阶段常用的有神经网络、遗传算法、模糊技术、免疫原理等方法，这些方法常用于入侵特征的辨识与泛化。利用专家系统的思想来构建入侵检测系统也是常用的方法之一。特别是具有自学习能力的专家系统，实现了知识库的不断更新与扩展，使设计的入侵检测系统的防范能力不断增强，应具有更广泛的应用前景。应用智能体的概念来进行入侵检测的尝试也已有报道。较为一致的解决方案应为高效常规意义下的入侵检测系统与具有智能检测功能的检测软件或模块的结合使用。
全面的安全防御方案：即使用安全工程风险管理的思想与方法来处理网络安全问题，将网络安全作为一个整体工程来处理。从管理、网络结构、加密通道、防火墙、病毒防护、入侵检测多方位全面对所关注的网络作全面的评估，然后提出可行的全面解决方案。
摘自《赛迪网》 |