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IDP概述 入侵检测与防护产品（IDP）提供简便易用的全面防护功能，能够抵御各种已知和未知的应用层及网络层威胁。通过业界公认的状态检测与防护技术，IDP能够提供Zero Day防护，以防止蠕虫、特洛伊木马、间谍软件、键盘记录及其他恶意软件侵入您的网络，同时防止已被感染的用户继续感染其他用户。IDP帮助客户充满信心地快速部署串联攻击防护功能，当以串联方式部署时，IDP可在网络层和应用层攻击产生任何损害前有效识别并终止它们，从而最大限度地减少与入侵相关的时间和成本。 IDP不仅可以保护网络免遭攻击，还能提供在管理员不知情的情况下擅自添加到网络中的流氓服务器和应用的相关信息。完成上述任务的方法是：允许客户察看网络中正在使用哪些特定应用和资产，从而了解这些应用和资产在何时被何人以何种方式使用。客户可通过IDP执行其应用使用策略，或者只是使用IDP来检查其网络和资源的使用现状是否满足其所期望的应用策略要求。 基于规则的集中管理方法能够细粒度地控制系统行为、便捷接入大量日志记录，并可全面定制报告。IDP 10、IDP 100、IDP 500和IDP 1000产品。所有这些产品都包括全面的IDP特性，以保护应用和关键信息资产，并使用相同的简便易用的管理界面。 ----------------------------------------------------------------------------- IDP特性与优势 IDP解决方案的主要特性与优势如下：
根据检测对象的不同，入侵检测系统可分为主机型和网络型。 基于主机的监测。主机型入侵检测系统就是以系统日志、应用程序日志等作为数据源，当然也可以通过其他手段（如监督系统调用）从所在的主机收集信息进行分析。主机型入侵检测系统保护的一般是所在的系统。这种系统经常运行在被监测的系统之上，用以监测系统上正在运行的进程是否合法。最近出现的一种ID（intrusion detection）：位于操作系统的内核之中并监测系统的最底层行为。所有这些系统最近已经可以被用于多种平台。 网络型入侵检测。它的数据源是网络上的数据包。往往将一台机子的网卡设于混杂模式（promisc mode）,对所有本网段内的数据包并进行信息收集，并进行判断。一般网络型入侵检测系统担负着保护整个网段的任务。 ----------------------------------------------------------------------------- 系统通信协议 IDS系统内部各组件之间需要通信，不同厂商的IDS系统之间也需要通信。因此，有必要定义统一的协议。目前，IETF目前有一个专门的小组Intrusion Detection Working Group （idwg）负责定义这种通信格式，称作Intrusion Detection Exchange Format，但还没有统一的标准。 以下是设计通信协议时应考虑的问题：1、系统与控制系统之间传输的信息是非常重要的信息，因此必须要保持数据的真实性和完整性。必须有一定的机制进行通信双方的身份验证和保密传输（同时防止主动和被动攻击）。2. 通信的双方均有可能因异常情况而导致通信中断，IDS系统必须有额外措施保证系统正常工作。 ----------------------------------------------------------------------------- 入侵检测技术 对各种事件进行分析，从中发现违反安全策略的行为是入侵检测系统的核心功能。从技术上，入侵检测分为两类：一种基于标志（signature-based），另一种基于异常情况（anomaly-based）。 对于基于标识的检测技术来说，首先要定义违背安全策略的事件的特征，如网络数据包的某些头信息。检测主要判别这类特征是否在所收集到的数据中出现。此方法非常类似杀毒软件。 而基于异常的检测技术则是先定义一组系统“正常”情况的数值，如CPU利用率、内存利用率、文件校验和等（这类数据可以人为定义，也可以通过观察系统、并用统计的办法得出），然后将系统运行时的数值与所定义的“正常”情况比较，得出是否有被攻击的迹象。这种检测方式的核心在于如何定义所谓的“正常”情况。 两种检测技术的方法、所得出的结论有非常大的差异。基于异常的检测技术的核心是维护一个知识库。对于已知的攻击，它可以详细、准确的报告出攻击类型，但是对未知攻击却效果有限，而且知识库必须不断更新。基于异常的检测技术则无法准确判别出攻击的手法，但它可以（至少在理论上可以）判别更广范、甚至未发觉的攻击。 ----------------------------------------------------------------------------- 入侵检测过程 从总体来说，入侵检测系统可以分为两个部分：收集系统和非系统中的信息然后对收集到的数据进行分析，并采取相应措施。 ----------------------------------------------------------------------------- 信息收集 信息收集包括收集系统、网络、数据及用户活动的状态和行为。而且，需要在计算机网络系统中的若干不同关键点（不同网段和不同主机）收集信息，这除了尽可能扩大检测范围的因素外，还有一个就是对来自不同源的信息进行特征分析之后比较得出问题所在的因素。 入侵检测很大程度上依赖于收集信息的可靠性和正确性，因此，很有必要只利用所知道的真正的和精确的软件来报告这些信息。因为黑客经常替换软件以搞混和移走这些信息，例如替换被程序调用的子程序、记录文件和其它工具。黑客对系统的修改可能使系统功能失常并看起来跟正常的一样。例如，unix系统的PS指令可以被替换为一个不显示侵入过程的指令，或者是编辑器被替换成一个读取不同于指定文件的文件（黑客隐藏了初试文件并用另一版本代替）。这需要保证用来检测网络系统的软件的完整性，特别是入侵检测系统软件本身应具有相当强的坚固性，防止被篡改而收集到错误的信息。入侵检测利用的信息一般来自以下三个方面（这里不包括物理形式的入侵信息）: 1系统和网络日志文件 黑客经常在系统日志文件中留下他们的踪迹，因此，可以充分利用系统和网络日志文件信息。日志中包含发生在系统和网络上的不寻常和不期望活动的证据，这些证据可以指出有人正在入侵或已成功入侵了系统。通过查看日志文件，能够发现成功的入侵或入侵企图，并很快地启动相应的应急响应程序。日志文件中记录了各种行为类型，每种类型又包含不同的信息，例如记录“用户活动”类型的日志，就包含登录、用户ID改变、用户对文件的访问、授权和认证信息等内容。很显然地，对用户活动来讲，不正常的或不期望的行为就是重复登录失败、登录到不期望的位置以及非授权的企图访问重要文件等等。 2非正常的目录和文件改变 网络环境中的文件系统包含很多软件和数据文件，他们经常是黑客修改或破坏的目标。目录和文件中非正常改变（包括修改、创建和删除），特别是那些正常情况下限制访问的，很可能就是一种入侵产生的指示和信号。黑客经常替换、修改和破坏他们获得访问权的系统上的文件，同时为了隐藏系统中他们的表现及活动痕迹，都会尽力去替换系统程序或修改系统日志文件。 3非正常的程序执行 网络系统上的程序执行一般包括操作系统、网络服务、用户启动的程序和特定目的的应用，例如WEB服务器。每个在系统上执行的程序由一到多个进程来实现。一个进程的执行行为由它运行时执行的操作来表现，操作执行的方式不同，它利用的系统资源也就不同。操作包括计算、文件传输、设备和其它进程，以及与网络间其它进程的通讯。 一个进程出现了不期望的行为可能表明黑客正在入侵你的系统。黑客可能会将程序或服务的运行分解，从而导致它失败，或者是以非用户或管理员意图的方式操作 ----------------------------------------------------------------------------- 信号分析 对收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和行为等信息，一般通过三种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整性分析。其中前两种方法用于实时的入侵检测，而完整性分析则用于事后分析。 ----------------------------------------------------------------------------- 模式匹配 模式匹配就是将收集到的信息与已知的网络入侵和系统已有模式数据库进行比较，从而发现违背安全策略的行为。该过程可以很简单（如通过字符串匹配以寻找一个简单的条目或指令），也可以很复杂（如利用正规的数学表达式来表示安全状态的变化）。一般来讲，一种进攻模式可以用一个过程（如执行一条指令）或一个输出（如获得权限）来表示。该方法的一大优点是只需收集相关的数据集合，显著减少系统负担，且技术已相当成熟。它与病毒防火墙采用的方法一样，检测准确率和效率都相当高。但是，该方法存在的弱点是需要不断的升级以对付不断出现的黑客攻击手法，不能检测到从未出现过的黑客攻击手段。 ----------------------------------------------------------------------------- 统计分析 统计分析方法首先给系统对象（如用户、文件、目录和设备等）创建一个统计描述，统计正常使用时的一些测量属性（如访问次数、操作失败次数和延时等）。在比较这一点上与模式匹配有些相象之处。测量属性的平均值将被用来与网络、系统的行为进行比较，任何观察值在正常值范围之外时，就认为有入侵发生。例如，本来都默认用GUEST帐号登录的，突然用ADMINI帐号登录。这样做的优点是可检测到未知的入侵和更为复杂的入侵，缺点是误报、漏报率高，且不适应用户正常行为的突然改变。具体的统计分析方法如基于专家系统的、基于模型推理的和基于神经网络的分析方法，目前正处于研究热点和迅速发展之中。 ----------------------------------------------------------------------------- 完整性分析 完整性分析主要关注某个文件或对象是否被更改，这经常包括文件和目录的内容及属性，它在发现被更改的、被特咯伊化的应用程序方面特别有效。完整性分析利用强有力的加密机制，称为消息摘要函数（例如MD5），它能识别哪怕是微小的变化。其优点是不管模式匹配方法和统计分析方法能否发现入侵，只要是成功的攻击导致了文件或其它对象的任何改变，它都能够发现。缺点是一般以批处理方式实现，用于事后分析而不用于实时响应。尽管如此，完整性检测方法还应该是网络安全产品的必要手段之一。例如，可以在每一天的某个特定时间内开启完整性分析模块，对网络系统进行全面地扫描检查 ----------------------------------------------------------------------------- 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，是较为智能的方法。专家系统主要是运用规则进行分析，规则即知识，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。 |
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