Avaliando o desempenho dos sistemas de detecção de intrusão Snort e Suricata em ataques de negação de serviço

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Araújo, Tiago Emílio de Sousa lattes
Orientador(a): Matos, Fernando Menezes lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
Departamento: Informática
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Ataques DDoS
Sistemas de detecção de intrusão
Performance de IDS
Segurança em redes de computadores
DDoS Attacks
Intrusion detection systems
IDS performance
Computer network security
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/12933
Resumo: Os Sistemas de Detecção de Intrusão são ferramentas de software baseadas em assinaturas que provêm mecanismos para a detecção e análise de intrusões em redes. Detecção de Intrusão é o processo de monitoramento de eventos que ocorrem em uma rede e a análise destes para detectar sinais de intrusão, definidos como tentativas de comprometer a confidencialidade, integridade e disponibilidade da rede. Utilizando um cenário experimental e coletas de tráfego em uma Instituição de Ensino Superior no Brasil, avaliamos o desempenho dos Sistemas de Detecção de Intrusão Snort e Suricata para a detecção de ataques de Negação de Serviços Distribuídos (Slowloris, LOIC-UDP e LOIC-HTTP). Nosso estudo descobriu que o Suricata não gera um número adequado de alertas para chamar a atenção do gerente de rede sobre o ataque Slowloris, enquanto Snort o faz. Para os ataques LOIC-UDP e LOIC-HTTP, os referidos sistemas efetuam a detectação dos ataques de forma eficiente. Foi também analisado o consumo de CPU e memória da máquina-alvo onde operaram os IDS durante os ataques, verificando-se o mostram o esgotamento dos recursos de memória durante determinados ataques. Finalmente, a análise de tráfego off-line revela que a Instituição de Ensino Superior durante o periodo analisado, estava sob ataques DDoS.
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Para os ataques LOIC-UDP e LOIC-HTTP, os referidos sistemas efetuam a detectação dos ataques de forma eficiente. Foi também analisado o consumo de CPU e memória da máquina-alvo onde operaram os IDS durante os ataques, verificando-se o mostram o esgotamento dos recursos de memória durante determinados ataques. Finalmente, a análise de tráfego off-line revela que a Instituição de Ensino Superior durante o periodo analisado, estava sob ataques DDoS.Intrusion Detection Systems (IDS) are signature-based software tools that provide mechanisms for the detection and analysis of network intrusions. Intrusion Detection is the process of monitoring events occurring in a network and analyzing them to detect signals of intrusion, defined as attempts to compromise the confidentiality, integrity, and availability of the network. Using an experimental scenario and traffic collections in an Institution of higher education in Brazil, we evaluated the performance of Snort and Suricata Intrusion Detection Systems for the detection of Denial of Distributed Services attacks (Slowloris, LOIC-UDP and LOIC-HTTP). Our study found that Suricata does not generate an appropriate number of alerts to draw attention of the network manager about the Slowloris attack, while Snort does. For LOIC-UDP and LOIC-HTTP both IDSs are able to detect the attack efficiently. It was also analyzed the CPU and memory consumption of the target machine where the IDS operated during the attacks, being verified the exhaustion of the memory resources during certain attacks. Finally, the analysis of offline traffic reveals that the Institution of Higher Education during the analyzed period, was under DDoS attacks.Submitted by Flávia Sena da Silva (flaviasena.s@gmail.com) on 2019-01-14T21:22:55Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 1751309 bytes, checksum: 47946fe76659920a2f68d4faf81b8fec (MD5)Made available in DSpace on 2019-01-14T21:22:55Z (GMT). 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