Echtzeit-Erkennung von Angriffen aus dem Internet HPI Real-Time Event Analysis and Monitoring System (REAMS) David Jaeger Doktorand

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1 HPI Real-Time Event Analysis and Monitoring System (REAMS) Doktorand

2 In den Schlagzeilen Bedeutende Unternehmen und Regierungen geraten in das Visier von Cyberkriminellen Riesiger monetärer Schaden und Imageverlust Angriffe werden erst nach Einbruch erkannt Aber: Logdaten zur Verfolgung der Angriffe sind vorhanden, wurden aber nicht zur Abwehr des Angriffs bentutzt Bessere Auswertung von Logdaten nötig

3 Vorfälle in Tausend Steigende Anzahl von Sicherheitsvorfällen Gemeldete Vorfälle an US-CERT Vorfälle Jahr Quelle: FISMA Reports (OMB) Die Anzahl der Sicherheitsvorfälle ist stetig steigend

4 Welche Herausforderungen gibt es? (1/3) Komplexität Infrastruktur Netzwerk mit extrem hoher Komplexität (Subnetze, Gateways, Firewalls ) Mehrere tausend heterogene Komponenten Angriffe Meist mehrstufig und teils hoch spezialisiert

5 Welche Herausforderungen gibt es? (2/3) Datenaufkommen: Alle Komponenten erzeugen riesige Mengen Logdaten in unterschiedlichsten Formaten Beispiel eines großen Unternehmens 15,000 Geräte die überwacht werden müssen Gemeinsam erzeugen diese mehr als eine Milliarde Events pro Tag 2,000 Sicherheitsalarme, die untersucht werden müssen, pro Tag 100 konkrete Sicherheitsvorfälle pro Monat

6 Welche Herausforderungen gibt es? (3/3) Daten sind manuell nicht mehr analysierbar Automatisierte Angriffsanalyse nötig Trotz Automatisierung: Zu große Datenmenge Automatisierte Algorithmen zur Analyse sind oft rechenaufwändig Statistische Analysen, Szenario-basierte Zuordnung, regelbasiertes Clustering, zeitliche Korrelation, Maschinenlernen, Aktuelle Software kann Daten nicht schnell genug verarbeiten

7 Intrusion Detection, Log Management und SIEMs Intrusion Detection Tools zur Loganalyse SIEMs: Log Management SIEMs: Log Management + Angriffsanalyse

8 Defizite bei existierenden Lösungen Intrusion Detection/Prevention Systems (IDS/IPS) Normalisieren Daten nicht ausreichend Erkennen keine mehrstufigen Angriffe Verwenden keine standardisierten Logformate Security Incident and Event Management (SIEM) Normalisieren Daten nicht ausreichend Funktionieren nicht gut bei Realzeit- oder längeren Analysen Erkennen keine Angriffsmuster Haben Probleme mit großen Datenmengen (Big Data) Analysieren keine Angriffe auf Anwendungsebene Integrieren keine Umgebungsinformationen

9 REAMS Real-time Event Analysis and Monitoring System Projekt am Hasso-Plattner-Institut bei dem Probleme existierender Angriffsanalyse-Systeme erforscht und angegangen werden Kombination von IDS und SIEM in einem System Forschungsfokus: Extensive Normalisierung von Ereignissen Datenanalyse in Hauptspeicherdatenbank Einbrüchen in normalisierten Ereignissen Korrelation für mehrstufige Angriffe Analyse von Angriffen auf Anwendungsebene Realzeitanalyse und Ereignismanagement

10 Ziele von REAMS (1/3): Normalisierung von Ereignissen Aktuelle Situation in gängigen SIEMs Datum Ziel-Computer PID Sep 28 15:12:24 combo sshd[29858]: Illegal user jordan from * REAMS Anwendung *Syslog- Ausgabe Volle Normalisierung von Ereignisdaten (z.b. Nutzer / Anwendung / Dateiinfos) Datum Ziel-Computer PID Nutzername Quell- IPv4 Sep 28 15:12:24 combo sshd[29858]: Illegal user jordan from * Aktion: login Anwendung Status: Fehlgeschlagen Subjekt: Nutzer Zieladresse IPv4: Prozess ID: Nutzer ID: 980 Kontext DB

11 Ziele von REAMS (2/3): Angriffsanalysen in Realzeit Realzeit-Analysen können durch Hauptspeicherdatenbank erreicht werden! Vorteile der Hauptspeicherdatenbanken (im speziellen SAP HANA): Performance: Datenbank (Einfügen + Lesen) Je schneller das Einfügen, desto größer das Netzwerk das von einem System bearbeitet werden kann. Je schneller das Lesen, umso schneller kann ein Angriff erkannt werden. (Idealerweise sofort) Algorithmen: Umsetzung von Maschinenlernen direkt in der Datenbank ist eine Neuerung, die hohe Geschwindigkeit bei Anomalieerkennung ermöglichen Korrelation: Durch Speicherung der Daten im Hauptspeicher in Spaltenorientierung können Daten auch effektiv miteinander in Beziehung gesetzt werden

12 Lokale Anwendung Business-Apps (z.b. SAP NetWeaver) Web Server (Apache, IIS) Active Directory SSH Lokale Anwendung Business-Apps (z.b. SAP NetWeaver) Web Server (Apache, IIS) Active Directory SSH Ziele von REAMS (3/3): Analyse von Attacken auf Anwendungsebene Existierende SIEMs Anwendungen REAMS Anwendungen Protokoll auf Anwendungsebene Betriebssystem Protokoll auf Netzwerk-/Transportebene Betriebssystem Verwende IDS-Methoden um Anwendungsattacken zu erkennen Seltsames Nutzerverhalten Missbrauch von Anwendungen

13 Aktuelle Umsetzung (1/2) Ereignisaggregation Datensammler (optional) Stellt Kompatibilität zu existierenden Systemen bereit (z.b. Splunk, Graylog2, Microsoft Event Manager, Logdateien, usw.) Weiterleitung von rohen Logdaten Vorverarbeitung von Ereignissen zur Verbesserung der Performance Interner Syslog-Server Normalisierung Wissensdatenbank über viele Logformate Einheitliche Ereignisrepräsentation mit REAMS-OLF Ereignisabfragesprache mit SQL-ähnlicher Syntax

14 Aktuelle Umsetzung (2/2) Angriffsanalyse Extraktion von Infrastrukturdaten aus Logs Erstellung von Angriffsgraphen Einfache Korrelation mittels manueller Ereignisabfragen Angriffsmuster-Erkennung mittels bekannter Signatursprache EDL Arbeit an Anomalieerkennung mittels Machinenlernen z.b. in Active-Directory Logs Visualisierung Anwendung zum Zugriff auf gesammelten Events Diagramme für Ereignisverteilung Verwaltung der Wissensdatenbank Anzeige von Angriffsgraphen

15 Infrastruktur Implementierungsdetails Nutzerschnittstelle Suchanfrage Erweiterte Analysen Unstrukturierte Logs Histogramm Normalisierte Information

16 Implementierungsdetails Unterstützte Logformate Syslog Snort OpenSSH ProFTPd NetWeaver (Java Stack) Web logs Web Logs Combined Log Format CLF Apache Error logs Firewall/Router/Gateway Logs Cisco ASA FW Third party Formate CEF (ArcSight) GELF (Graylog) Windows logs Active Directory Wichtige Systemlogs Externe Quellen Geleakte Nutzerkonten Und viele mehr Um neue Formate zu unterstützen, muss nur einmalig eine Normalisierungsregel formuliert werden

17 Implementierungsdetails Angriffserkennung Liveüberwachung nach mehrstufigen Angriffsszenarien Beispiel 1. Angreifer hat Brute-Force auf System victim durchgeführt 2. Nutzt Zugriff um Exploit auf jetzt erreichbare Datenbank zu erhalten 3. Visualisierung im Graphen erleichtert die Verfolgung von Angriffen

18 Implementierungsdetails Musterbasierte Angriffserkennung (1/2) Häufige Angriffsmuster können über Signaturen erkannt werden Signaturen beschreiben Zusammenhang zwischen mehreren Ereignissen Beschreibung durch EDL Aufgrund normalisierter Ereignisse müssen Muster nicht für jede Anwendung einzeln beschrieben werden Zwei Betriebsmodi Muster werden live bei eingehenden Daten geprüft Muster können auf Auswahl von historischen Ereignissen geprüft werden Aktuelle experimentelle Signaturen Brute Force Angriffen (getestet für SSH, HTTP, FTP, MySQL, AD) Shellshock-Angriffen (getestet für Apache HTTP, nginx, MS IIS)

19 Implementierungsdetails Musterbasierte Angriffserkennung (2/2) REAMS hat mehrere Angriffe via Shellshock und Brute-Force erkannt Visualisierung der Beteiligten im Angriffsgraph

20 Implementierungsdetails Angriffserkennung mit Maschinenlernen (1/2) Predictive Analysis Library (PAL) in SAP HANA Primary Component Analysis (PCA) Bayesian Inference Anomaly Detection K-Means clustering HP DL980 G7-3 (256 Gb RAM, 64 cores) VMWare ESXi installiert SAP HANA SPS6: 80 Gb RAM (+2 GB swap), 16 vcpu Rserve (OpenSUSE 11.4): 16 Gb RAM + 2 Gb swap, 8 vcpu

21 Implementierungsdetails Angriffserkennung mit Maschinenlernen (2/2) Unser Ziel: Analysiere Active Directory (AD) Logs: Hostanomalien (Verdächtige IPs, Zugriffszeit, ) Nutzerkontoanomalien Andere Angriffe Testdaten: Sicherheitsereignisse, davon Ereignisse mit interessanten Ereignistypen Einige einfache Brute-Force Angriffe wurden durchgeführt Daten wurden repliziert um größere Datenmenge zu erhalten

22 Experimentelle Datenquellen Evaluierungsdaten für IDS und SIEM-Systeme DARPA IDS Evaluation dataset from MIT Lincoln labs (1998, 1999, 2000) Aber: Daten sind künstlich generiert Daten von Hacking-Challenges Honeynet-Challenges CTF-Challenges von DefCon und UCSB Aber: Daten enthalten fast nur Angriffsversuche Ereignislogs von großen Unternehmen/Behörden Riesige Logdatenmengen mit realen Angriffen Mehrstufige Angriffe bedingt durch komplexe Infrastrukturen

23 Schlussfolgerung Experimente zeigen erfolgreiche Angriffen Normalisierung erlaubt einfachen Zugriff auf Daten Analysen funktionieren dank In-Memory-Datenbank und Normalisierung auch auf großen Datenmengen Durchführung von Maschinenlernen direkt in der Datenbank Nächste Schritte Erforschung zur besseren komplexen Angriffen Aber: Benötigen Zugriff auf mehr Realdaten Forschung über die Nutzung von Maschinenlernen für Angriffserkennung erfordert massive Mengen von Realdaten. (Unglücklicherweise kommt man gerade an diese nur sehr schlecht heran, selbst an anonymisierte Versionen dieser) Ausführliche Logdaten über tatsächlich stattgefundene mehrstufige Angriffe

24 Danke für die Aufmerksamkeit! 25. Februar 2015

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