F2S2. Schnelle Ähnlichkeitssuche von Fuzzy Hashes. Christian Winter. Anwendertag IT-Forensik 2012
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- Matilde Knopp
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1 F2S2 Schnelle Ähnlichkeitssuche von Fuzzy Hashes Christian Winter Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie (SIT) Center for Advanced Security Research Darmstadt (CASED) Anwendertag IT-Forensik 2012
2 Inhalt 1. Black- und Whitelisting 2. Piecewise Hashing 3. Ähnlichkeitssuche 4. F2S2 Software 5. Zusammenfassung und Ausblick F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
3 Black- und Whitelisting Automatisierung in der IT-Forensik Bekannte Inhalte in Ermittlungsfällen automatisiert wiedererkennen Blacklisting: Verdächtige/verbotene Inhalte finden Whitelisting: Irrelevante Inhalte ausblenden Vorherrschende Praxis Liste von Hashwerten als Black-/Whitelist Identifizierung von Dateien durch Vergleich von Hashwerten Kryptographische Hashfunktionen (MD5, SHA-1, etc.) F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
4 Black- und Whitelisting Eigenschaften kryptographischer Hashes Vorteile kryptographischer Hashfunktionen Einfache Umsetzung Schnelle Berechnung/Suche Klare Antwort (Treffer oder kein Treffer) Kollisionserzeugung schwierig Sprung auf die Whitelist schwierig Nachteile kryptographischer Hashfunktionen Kleine Änderung einer Datei ; Große Änderung am Hash Sprung von der Blacklist sehr einfach Nicht erfasste Versionen bekannter Dateien werden nicht erkannt F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
5 Black- und Whitelisting Fuzzy Hashing Fuzzy Hashing Ziel: Ähnliche Dateien haben ähnliche Hashwerte. Frage: Was heißt ähnlich? Inhaltsbasierte Hashfunktionen Auf einen Medientyp zugeschnitten Medienformate müssen interpretiert werden Datenbasierte Hashfunktionen Verfahren auf Roh-/Binärdaten ; Medien-/formatunabhängig Unterkategorien: Piecewise Hashing; Bloomfilter-basierte Verfahren F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
6 Piecewise Hashing Verfahren Ein Teilhash pro Abschnitt der Datei Gesamthash ist Aneinanderreihung der Teilhashes Ähnlichkeitsmaß basiert auf Edit-Distanz Context Triggered Piecewise Hashing Abschnittsgrenzen sind datenabhängig Beispiel: ssdeep von Jesse Kornblum F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
7 Piecewise Hashing Anwendung Geeignete Dateitypen Plaintext (.txt,.eml, etc.) Binärcode (.exe,.dll, etc.) Office-Dateien (.doc,.xls, etc.) Anwendungsgebiete Software-Whitelisting Beziehungen zwischen Dokumenten (z. B. bei Wirtschaftskriminalität) F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
8 Ähnlichkeitssuche Aufgabe Vergleiche Datei aus Ermittlungsfall mit Referenzliste (z. B. Black-/Whitelist) Finde ähnlichste Datei in Referenzliste oder Finde alle Dateien ähnlicher als vorgegebener Schwellwert etc. Naiver Ansatz (Brute-Force) Vergleiche den Hash mit kompletter Referenzliste Probleme Naiver Ansatz ist extrem langsam Klassische Indexstrukuren unterstützen keine Ähnlichkeitssuche F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
9 Ähnlichkeitssuche Anforderungen an Indexstruktur Ziel Indexstruktur dient zur Filterung der Referenzliste Ähnlichkeitsvergleich muss nur für kleine Kandidatenliste durchgeführt werden Notwendige Bedingung Indexstruktur muss für Ähnlichkeitsmaß geeignet sein F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
10 Ähnlichkeitssuche Indexstruktur Kernidee Ähnliche Hashes haben gemeinsame n-gramme n-gramme bilden die Grundelemente (Schlüssel) des Index Beispiel: Hash: ABCDE; 3-Gramme: ABC, BCD, CDE Struktur des Index n-gramme werden mit Verweis auf zugehörige Hashes gespeichert n-gramme müssen effizient im Index lokalisiert werden können Index organisiert n-gramme mittels Hash-Tabelle und sortierten Buckets F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
11 F2S2 Software Fast Forensic Similarity Search Funktionalität Erfassung der Referenzliste in Datenbank mit geeigneter Indexstruktur Erzeugung, Modifikation und Speicherung von Datenbanken Verschiedene Modi zur Ähnlichkeitssuche: z. B. alle Nachbarn, nächster Nachbar, erster Nachbar Technische Eigenschaften Implementiert in C++ Generische Bibliothek für beliebige Piecewise Hashes Spezialisierte Bibliothek für ssdeep-hashes Kommandozeilen-Programm für ssdeep-hashes F2S2 GUI für ssdeep-hashes F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
12 F2S2 Software Evaluierung Testfall Referenzliste vom NIST mit Hashes Ermittlungsfall : Hashes der Dateien eines Festplattenimages Analysecomputer mit Intel i7-930 Prozessor und 6 GiB RAM ssdeep 1477 MiB RAM 364 Stunden Laufzeit F2S bzw MiB RAM 7 min zum Datenbank Erstellen (1 min zum Laden) 13 Minuten für Suche aller Nachbarn F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
13 Zusammenfassung und Ausblick Fazit Ähnlichkeitssuche erweitert Möglichkeiten der IT-Forensik Geeignete Indexstruktur ; Beschleunigung um Faktor 1700 Praktikable Geschwindigkeit Ausblick Evaluierung verschiedener Piecewise-Hashing-Verfahren und verschiedener Ähnlichkeitsmaße Client-Server-Modus Low-RAM-Modus F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
14 Kontakt Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie SIT Rheinstraße Darmstadt Christian Winter F2S2 Christian Winter Anwendertag IT-Forensik
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