Перед Вами третья часть цикла статей, посвященных пониманию и развитию сигнатур
для сетевых систем обнаружения вторжения. В этой статье представлена концепция сигнатур анализа протокола, заключающуюся в том, что системы IDS фактически понимают, как работают различные протоколы, и проверяют, соответствие просматриваемого трафика
ожидаемому поведению данного протокола. Сосредотачиваясь на аномалиях в трафике, а не на простом
поиске частных сигнатур, вы будете более защищены от злоумышленников, которые
пытаются уклониться от обнаружения, изменив код эксплоита, или используя другие
методы запутывания IDS.
Перед Вами третья часть цикла статей, посвященных пониманию и развитию сигнатур
для сетевых систем обнаружения вторжения. В первой и второй части мы исследовали
значение TCP, UDP и ICMP заголовков IP протокола в системах обнаружения
вторжения. В этой статье мы продолжим обсуждение сигнатур, сосредотачиваясь на
исследовании значений TCP и UDP пакетов. Система обнаружения вторжения,
использующая сигнатуры, основанные на анализе протокола, очень эффективна в
обнаружении известных и неизвестных нападений, основанных на протоколах типа DNS,
FTP, HTTP и SMTP.
В первых двух статьях речь шла о сигнатурах обнаружения вторжения,
анализирующих значения в IP, TCP, UDP и ICMP заголовках. Теперь мы будем
рассматривать сигнатуры, исследующие полезную информацию внутри TCP и UDP
пакетов, которые содержат другие протоколы. Важно понять, что протокол типа DNS
содержится внутри TCP или UDP, которые, в свою очередь, содержатся
непосредственно внутри IP протокола. Например, если полезный груз состоит из TCP
пакетов, то в этом случае мы должны обработать часть информации TCP заголовка
внутри IP протокола прежде, чем рассмотрим полезное содержание IP протокола, так
как данные DNS содержатся внутри данных TCP и UDP протоколов.
Поскольку системы обнаружения вторжения, как правило, исследуют характеристики
IP, TCP, UDP и ICMP пакетов, они обычно способны расшифровывать некоторые, а
иногда и все заголовки. Однако, только «продвинутые» IDS системы способны
выполнять подробный анализ протокола. Такие IDS датчики выполняют полную
расшифровку протокола для DNS, HTTP, SMTP и других широко используемых
протоколов. Как из-за сложности расшифровки каждого протокола, так и в связи с
большим количеством широко используемых протоколов, такой анализ требует
дополнительных методов, по сравнению с простыми сигнатурами, типа “просмотра
пакета”. IDS-датчики, выполняющие просмотр пакетов, просто ищут специфическую
строку или последовательность байтов внутри пакета, причем датчик не знает
исследуемый протокол, поэтому он способен идентифицировать только злонамеренную
деятельность, имеющую очевидную, простую сигнатуру.
Термин “анализ протокола” означает, что IDS датчик понимает, как работают
различные протоколы, и вплотную анализирует трафик таких протоколов, в процессе
поиска подозрительной или аномальной деятельности. Для каждого протокола анализ
основывается не только на стандартах протокола (RFC), но также и на отклонениях,
которые могут встретиться в различных вариациях и реализациях такого протокола.
Многие реализации нарушают стандарты протокола, поэтому важно, чтобы сигнатуры
учитывали подобные отклонения от существующих стандартов, иначе они будут
выдавать множество ложных и необоснованных тревог. Методы анализа протокола
наблюдают весь трафик, относящийся к специфическому протоколу, и предупреждают,
когда трафик не соответствует ожидаемому.
Из приведенного выше не совсем ясно, почему полный анализ протокола является
лучшей методикой, по сравнению с простым сканированием пакетов. При
использовании сигнатур, основанных на быстром анализе, возникает проблема,
связанная с тем, что при написании таких сигнатур обычно используются уже
известные эксплоиты. В большинстве же случаев вы не сможете написать корректную
сигнатуру, способную идентифицировать неизвестные нападения или разновидности
известного нападения, или идентифицировать основные нападения, которые пытаются
эксплуатировать специфическую уязвимость. Поэтому сканирование пакетов
ограничивает эффективность идентификации нападения. Анализ же протокола
позволяет находить любую деятельность, нарушающую стандарты или ожидаемое
поведение, позволяя IDS датчикам эффективно обнаруживать как известные, так и
неизвестные типы нападений.
Так же возникает проблема своевременного обновления существующих сигнатур.
Очевидно, если вы создаете сигнатуру, основанную на известном эксплоите, вы не
сможете написать новую сигнатуру, пока не увидите самого эксплоита. Теперь,
после того как эксплоит стал публично доступным, автор сигнатуры должен получить
копию эксплоита, проанализировать его, проверить, как он работает, и только
затем создать сигнатуру, основанную на характеристиках эксплоита. Это означает,
что сигнатура защиты для такого эксплоита не будет существовать, пока эксплоит
не будет публично доступен. Очевидно, что в большинстве случаев, пройдет
существенный временной промежуток между случаем первого использования эксплоита
и временем, когда IDS сможет определить его деятельность.
А теперь давайте подумаем о развитии сигнатур как бы с противоположной точки
зрения. Мы не будем сосредотачиваться на написании сигнатур, соответствующих
конкретным эксплоитам и программам, а создадим сигнатуру, основанную на
известной или потенциальной уязвимости. Сигнатура, основанная на анализе
протокола, способна определить ожидаемое поведение протокола. Набор сигнатур для
FTP протокола будет знать все допустимые FTP команды и обратит внимание на любые
неизвестные команды, которые она обнаружит. Такая сигнатура сможет
идентифицировать различные проблемы защиты, типа не-FTP приложений, выполняемых
на FTP порту, или попытки переполнить буфер, представляя чрезмерно длинную
строку символов для одной из FTP команд. Другой набор сигнатур может проверять
FTP команды на содержание алфавитно-цифровых символов, и выдавать предупреждение
на любых параметрах, которые содержат двоичные данные, типа shellcode.
Другие части сигнатур, основанные на анализе протокола, делали бы дополнительные
проверки правильности различных команд и параметров, искали бы любые другие
признаки аномальной или подозрительной деятельности. Такие проверки определяют
известные уязвимости и неизвестные, использующие переполнения буфера или
недопустимые параметры. Конечно, мы не можем предсказать существование
неизвестных уязвимостей, но мы можем ожидать их, проверяя различные поля на
необычные значения. Есть две первопричины для этого:
Переполнение буфера в команде FTP MKD происходит при снабжении очень длинным
параметром, содержащий shellcode. Типичная сигнатура анализа пакета, содержит
последовательность shellcode (от 10 до 20 байтов) и должна соответствовать
последовательности внутри FTP пакета. Анализ протокола позволяет нам
идентифицировать параметр к команде MKD и проверять, что он не имеет чрезмерную
длину, и что он не содержит двоичные данные. Оба эти условия указывают на
попытку использовать переполнение буфера. Проверяя этот параметр вместо поиска
специфических shellcode последовательностей, мы определим все возможные попытки
эксплуатации этой уязвимости, а не только известные эксплоиты. В случае
сканирования пакета, хакер или червь легко может избежать обнаружения, изменяя
shellcode; но с сигнатурами анализа протокола этот номер не пройдет.
Команда FTP “SITE EXEC” может использоваться для выполнения команд на FTP
сервере, и это используется во многих нападениях. “SITE” фактическим является
названием FTP команды, и “EXEC” является параметром к команде “SITE”. Сигнатура
анализа пакета ищет “SITE EXEC” в пакете, ища не чувствительное к регистру
соответствие такой строки. При анализе протокола ищется команда FTP “SITE” с
параметром “EXEC”. В чем же кардинальное различие? В первом случае нападающие
легко могут уклониться от обнаружения IDS-датчиками, всего лишь добавив лишний
промежуток между “SITE” и “EXEC”, типа нескольких пробелов или табуляций.
Большинство FTP серверов игнорируют дополнительные места, так что для них “SITE
EXEC” и “SITE EXEC” – одна и та же команда. При анализе пакета, сигнатура,
которая сравнивает строки, не может соответствовать этим двум строкам; сигнатура
же анализа пакета, поймет команду “SITE EXEC” и любую ее разновидность, позволяя
более аккуратно идентифицировать нападение.
В статье мы расскажем о наиболее интересных стартапах в области кибербезопасности, на которые следует обратить внимание.
Хотите узнать, что происходит нового в сфере кибербезопасности, – обращайте внимание на стартапы, относящиеся к данной области. Стартапы начинаются с инновационной идеи и не ограничиваются стандартными решениями и основным подходом. Зачастую стартапы справляются с проблемами, которые больше никто не может решить.
Обратной стороной стартапов, конечно же, нехватка ресурсов и зрелости. Выбор продукта или платформы стартапа – это риск, требующий особых отношений между заказчиком и поставщиком . Однако, в случае успеха компания может получить конкурентное преимущество или снизить нагрузку на ресурсы безопасности.
Ниже приведены наиболее интересные стартапы (компании, основанные или вышедшие из «скрытого режима» за последние два года).
Компания Abnormal Security, основанная в 2019 году, предлагает облачную платформу безопасности электронной почты, которая использует анализ поведенческих данных для выявления и предотвращения атак на электронную почту. Платформа на базе искусственного интеллекта анализирует поведение пользовательских данных, организационную структуру, отношения и бизнес-процессы, чтобы выявить аномальную активность, которая может указывать на кибератаку. Платформа защиты электронной почты Abnormal может предотвратить компрометацию корпоративной электронной почты, атаки на цепочку поставок , мошенничество со счетами, фишинг учетных данных и компрометацию учетной записи электронной почты. Компания также предоставляет инструменты для автоматизации реагирования на инциденты, а платформа дает облачный API для интеграции с корпоративными платформами, такими как Microsoft Office 365, G Suite и Slack.
Копания Apiiro вышла из «скрытого режима» в 2020 году. Ее платформа devsecops переводит жизненный цикл безопасной разработки «от ручного и периодического подхода «разработчики в последнюю очередь» к автоматическому подходу, основанному на оценке риска, «разработчики в первую очередь», написал в блоге соучредитель и генеральный директор Идан Плотник . Платформа Apiiro работает, соединяя все локальные и облачные системы управления версиями и билетами через API. Платформа также предоставляет настраиваемые предопределенные правила управления кодом. Со временем платформа создает инвентарь, «изучая» все продукты, проекты и репозитории. Эти данные позволяют лучше идентифицировать рискованные изменения кода.
Axis Security Application Access Cloud – облачное решение для доступа к приложениям , построенное на принципе нулевого доверия. Он не полагается на наличие агентов, установленных на пользовательских устройствах. Поэтому организации могут подключать пользователей – локальных и удаленных – на любом устройстве к частным приложениям, не затрагивая сеть или сами приложения. Axis вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
BreachQuest, вышедшая из «скрытого режима» 25 августа 2021 года, предлагает платформу реагирования на инциденты под названием Priori. Платформа обеспечивает большую наглядность за счет постоянного отслеживания вредоносной активности. Компания утверждает, что Priori может предоставить мгновенную информацию об атаке и о том, какие конечные точки скомпрометированы после обнаружения угрозы.
Cloudrise предоставляет услуги управляемой защиты данных и автоматизации безопасности в формате SaaS. Несмотря на свое название, Cloudrise защищает как облачные, так и локальные данные. Компания утверждает, что может интегрировать защиту данных в проекты цифровой трансформации. Cloudrise автоматизирует рабочие процессы с помощью решений для защиты данных и конфиденциальности. Компания Cloudrise была запущена в октябре 2019 года.
Cylentium утверждает, что ее технология кибер-невидимости может «скрыть» корпоративную или домашнюю сеть и любое подключенное к ней устройство от обнаружения злоумышленниками. Компания называет эту концепцию «нулевой идентичностью». Компания продает свою продукцию предприятиям, потребителям и государственному сектору. Cylentium была запущена в 2020 году.
Компания Deduce , основанная в 2019 году, предлагает два продукта для так называемого «интеллектуального анализа личности». Служба оповещений клиентов отправляет клиентам уведомления о потенциальной компрометации учетной записи, а оценка риска идентификации использует агрегированные данные для оценки риска компрометации учетной записи. Компания использует когнитивные алгоритмы для анализа конфиденциальных данных с более чем 150 000 сайтов и приложений для выявления возможного мошенничества. Deduce заявляет, что использование ее продуктов снижает ущерб от захвата аккаунта более чем на 90%.
Автоматизированная платформа безопасности и соответствия Drata ориентирована на готовность к аудиту по таким стандартам, как SOC 2 или ISO 27001. Drata отслеживает и собирает данные о мерах безопасности, чтобы предоставить доказательства их наличия и работы. Платформа также помогает оптимизировать рабочие процессы. Drata была основана в 2020 году.
FYEO – это платформа для мониторинга угроз и управления доступом для потребителей, предприятий и малого и среднего бизнеса. Компания утверждает, что ее решения для управления учетными данными снимают бремя управления цифровой идентификацией. FYEO Domain Intelligence («FYEO DI») предоставляет услуги мониторинга домена, учетных данных и угроз. FYEO Identity будет предоставлять услуги управления паролями и идентификацией, начиная с четвертого квартала 2021 года. FYEO вышла из «скрытого режима» в 2021 году.
Kronos – платформа прогнозирующей аналитики уязвимостей (PVA) от компании Hive Pro , основанная на четырех основных принципах: предотвращение, обнаружение, реагирование и прогнозирование. Hive Pro автоматизирует и координирует устранение уязвимостей с помощью единого представления. Продукт компании Artemis представляет собой платформу и услугу для тестирования на проникновение на основе данных. Компания Hive Pro была основана в 2019 году.
Израильская компания Infinipoint была основана в 2019 году. Свой основной облачный продукт она называет «идентификация устройства как услуга» или DIaaS , который представляет собой решение для идентификации и определения положения устройства. Продукт интегрируется с аутентификацией SSO и действует как единая точка принуждения для всех корпоративных сервисов. DIaaS использует анализ рисков для обеспечения соблюдения политик, предоставляет статус безопасности устройства как утверждается, устраняет уязвимости «одним щелчком».
Компания Kameleon , занимающаяся производством полупроводников, не имеет собственных фабрик и занимает особое место среди поставщиков средств кибербезопасности. Компания разработала «Блок обработки проактивной безопасности» (ProSPU). Он предназначен для защиты систем при загрузке и для использования в центрах обработки данных, управляемых компьютерах, серверах и системах облачных вычислений. Компания Kameleon была основана в 2019 году.
Облачная платформа безопасности данных Open Raven предназначена для обеспечения большей прозрачности облачных ресурсов. Платформа отображает все облачные хранилища данных, включая теневые облачные учетные записи, и идентифицирует данные, которые они хранят. Затем Open Raven в режиме реального времени отслеживает утечки данных и нарушения политик и предупреждает команды о необходимости исправлений. Open Raven также может отслеживать файлы журналов на предмет конфиденциальной информации, которую следует удалить. Компания вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Компания Satori, основанная в 2019 году, называет свой сервис доступа к данным “DataSecOps”. Целью сервиса является отделение элементов управления безопасностью и конфиденциальностью от архитектуры. Сервис отслеживает, классифицирует и контролирует доступ к конфиденциальным данным. Имеется возможность настроить политики на основе таких критериев, как группы, пользователи, типы данных или схема, чтобы предотвратить несанкционированный доступ, замаскировать конфиденциальные данные или запустить рабочий процесс. Сервис предлагает предварительно настроенные политики для общих правил, таких как GDPR , CCPA и HIPAA .
Компания Scope Security недавно вышла из «скрытого режима», будучи основана в 2019 году. Ее продукт Scope OmniSight нацелен на отрасль здравоохранения и обнаруживает атаки на ИТ-инфраструктуру, клинические системы и системы электронных медицинских записей . Компонент анализа угроз может собирать индикаторы угроз из множества внутренних и сторонних источников, представляя данные через единый портал.
Основным продуктом Strata является платформа Maverics Identity Orchestration Platform . Это распределенная мультиоблачная платформа управления идентификацией. Заявленная цель Strata – обеспечить согласованность в распределенных облачных средах для идентификации пользователей для приложений, развернутых в нескольких облаках и локально. Функции включают в себя решение безопасного гибридного доступа для расширения доступа с нулевым доверием к локальным приложениям для облачных пользователей, уровень абстракции идентификации для лучшего управления идентификацией в мультиоблачной среде и каталог коннекторов для интеграции систем идентификации из популярных облачных систем и систем управления идентификацией. Strata была основана в 2019 году.
SynSaber , запущенная 22 июля 2021 года, предлагает решение для мониторинга промышленных активов и сети. Компания обещает обеспечить «постоянное понимание и осведомленность о состоянии, уязвимостях и угрозах во всех точках промышленной экосистемы, включая IIoT, облако и локальную среду». SynSaber была основана бывшими лидерами Dragos и Crowdstrike.
Traceable называет свой основной продукт на основе искусственного интеллекта чем-то средним между брандмауэром веб-приложений и самозащитой приложений во время выполнения. Компания утверждает, что предлагает точное обнаружение и блокирование угроз путем мониторинга активности приложений и непрерывного обучения, чтобы отличать обычную активность от вредоносной. Продукт интегрируется со шлюзами API. Traceable была основана в июле 2020 года.
Компания Wiz, основанная командой облачной безопасности Microsoft, предлагает решение для обеспечения безопасности в нескольких облаках, рассчитанное на масштабную работу. Компания утверждает, что ее продукт может анализировать все уровни облачного стека для выявления векторов атак с высоким риском и обеспечивать понимание, позволяющее лучше расставлять приоритеты. Wiz использует безагентный подход и может сканировать все виртуальные машины и контейнеры. Wiz вышла из «скрытого режима» в 2020 году.
Работает на CMS “1С-Битрикс: Управление сайтом”
bingodumps registration buy cc checker