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无线网络入侵检测常用术语 IDS/IPS

CVE(Common Vulnerabilities and Exposures,通用漏洞披露)

  关于漏洞的一个老问题就是在设计扫描程序或应对策略时,不同的厂商对漏洞的称谓也会完全不同。还有,一些产商会对一个漏洞定义多种特征并应用到他们的IDS系统中,这样就给人一种错觉,好像他们的产品更加有效。MITRE创建了CVE,将漏洞名称进行标准化,参与的厂商也就顺理成章按照这个标准开发IDS产品。

  Crafting Packets(自定义数据包)

  建立自定义数据包,就可以避开一些惯用规定的数据包结构,从而制造数据包欺骗,或者使得收到它的计算机不知该如何处理它。

  Desynchronization(同步失效)

  Desynchronization这个术语本来是指用序列数逃避IDS的方法。有些IDS可能会对它本来期望得到的序列数感到迷惑,从而导致无法重新构建数据。这一技术在1998年很流行,现在已经过时了,有些文章把desynchronization这个术语代指其它IDS逃避方法。

  Eleet

  当黑客编写漏洞开发程序时,他们通常会留下一个签名,其中最声名狼藉的一个就是elite。如果将eleet转换成数字,它就是31337,而当它是指他们的能力时,elite=eleet,表示精英。31337通常被用做一个端口号或序列号。目前流行的词是“skillz”。

  Enumeration(列举)

  经过被动研究和社会工程学的工作后,攻击者就会开始对网络资源进行列举。列举是指攻击者主动探查一个网络以发现其中有什么以及哪些可以被他利用。由于现在的行动不再是被动的,它就有可能被检测出来。当然为了避免被检测到,他们会尽可能地悄悄进行。

  Evasion(躲避)

  Evasion是指发动一次攻击,而又不被IDS成功地检测到。其中的窍门就是让IDS只看到一个方面,而实际攻击的却是另一个目标,所谓明修栈道,暗渡陈仓。Evasion的一种形式是为不同的信息包设置不同的TTL(有效时间)值,这样,经过IDS的信息看起来好像是无害的,而在无害信息位上的TTL比要到达目标主机所需要的TTL要短。一旦经过了IDS并接近目标,无害的部分就会被丢掉,只剩下有害的。

  Exploits(漏洞利用)

  对于每一个漏洞,都有利用此漏洞进行攻击的机制。为了攻击系统,攻击者编写出漏洞利用代码或教本。

  对每个漏洞都会存在利用这个漏洞执行攻击的方式,这个方式就是Exploit。为了攻击系统,黑客会编写出漏洞利用程序。

  漏洞利用:Zero Day Exploit(零时间漏洞利用)

  零时间漏洞利用是指还未被了解且仍在肆意横行的漏洞利用,也就是说这种类型的漏洞利用当前还没有被发现。一旦一个漏洞利用被网络安全界发现,很快就会出现针对它的补丁程序,并在IDS中写入其特征标识信息,使这个漏洞利用无效,有效地捕获它。

  False Negatives(漏报)

  漏报是指一个攻击事件未被IDS检测到或被分析人员认为是无害的。

  False Positives(误报)

  误报是指实际无害的事件却被IDS检测为攻击事件。

  Firewalls(防火墙)

  防火墙是网络安全的第一道关卡,虽然它不是IDS,但是防火墙日志可以为IDS提供宝贵信息。防火墙工作的原理是根据规则或标准,如源地址、端口等,将危险连接阻挡在外。

  FIRST(Forum of Incident Response and Security Teams,事件响应和安全团队论坛)

  FIRST是由国际性政府和私人组织联合起来交换信息并协调响应行动的联盟,一年一度的FIRST受到高度的重视。

  Fragmentation(分片)

  如果一个信息包太大而无法装载,它就不得不被分成片断。分片的依据是网络的MTU(Maximum Transmission Units,最大传输单元)。例如,灵牌环网(token ring)的MTU是4464,以太网(Ethernet)的MTU是1500,因此,如果一个信息包要从灵牌环网传输到以太网,它就要被分裂成一些小的片断,然后再在目的地重建。虽然这样处理会造成效率降低,但是分片的效果还是很好的。黑客将分片视为躲避IDS的方法,另外还有一些DOS攻击也使用分片技术。

  Heuristics(启发)

  Heuristics就是指在入侵检测中使用AI(artificial intelligence,人工智能)思想。真正使用启发理论的IDS已经出现大约10年了,但他们还不够“聪明”,攻击者可以通过训练它而使它忽视那些恶意的信息流。有些IDS使用异常模式去检测入侵,这样的IDS必须要不断地学习什么是正常事件。一些产商认为这已经是相当“聪明”的IDS了,所以就将它们看做是启发式IDS。但实际上,真正应用AI技术对输入数据进行分析的IDS还很少很少。

  Honeynet Project(Honeynet工程)

  Honeynet是一种学习工具,是一个包含安全缺陷的网络系统。当它受到安全威胁时,入侵信息就会被捕获并接受分析,这样就可以了解黑客的一些情况。Honeynet是一个由30余名安全专业组织成员组成、专门致力于了解黑客团体使用的工具、策略和动机以及共享他们所掌握的知识的项目。他们已经建立了一系列的honeypots,提供了看似易受攻击的Honeynet网络,观察入侵到这些系统中的黑客,研究黑客的战术、动机及行为。

  Honeypot(蜜罐)

  蜜罐是一个包含漏洞的系统,它模拟一个或多个易受攻击的主机,给黑客提供一个容易攻击的目标。由于蜜罐没有其它任务需要完成,因此所有连接的尝试都应被视为是可疑的。蜜罐的另一个用途是拖延攻击者对其真正目标的攻击,让攻击者在蜜罐上浪费时间。与此同时,最初的攻击目标受到了保护,真正有价值的内容将不受侵犯。

  蜜罐最初的目的之一是为起诉恶意黑客搜集证据,这看起来有“诱捕”的感觉。但是在一些国家中,是不能利用蜜罐收集证据起诉黑客的。

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