Après divers tests, la règle se comporte correctement, néanmoins, un problème fort gênant est rencontré. Si l’IDS est placé sur la DMZ, il détectera les attaques qui n’ont pas été filtrées par le firewall et qui relèvent d’un certain niveau de compétence. La technique des FF a pour vocation d’optimiser la durée de vie de certains types de réseaux. Snort est un IDS gratuit disponible dans sa version 2. Dans le cadre de ce TP, nous nous intéressons essentiellement aux aspects suivants: Je ne vais pas vous détailler ici l’installation de Snort sur votre machine, la chose étant très bien documentée sur le site de Snort pour tout bon système UNIX, et même pour WinCrap. La première chose sera de vérifier quel sont les interfaces actives au niveau de notre machine, pour faire il faut utiliser Snort.

Nom: les regles de snort
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 67.16 MBytes

Dans notre cas nous avons ajouté 2 nouvelles règles au niveau du fichier C: Ainsi, il s’agit de renseigner ces variables par les champs que l’on pourrait trouver dans les paquets propres aux intrusion tels que les « shell code » que les « exploits » utilisent afin d’insérer des instructions malicieuses dans des programmes sujets aux « buffer overflows ». À partir de source À partir du binaires tar -xzvf snort-x. Lorsque la règle présentée précédemment s’avère positive, nous allons entrer dans un état seh et générer une alerte. Si l’IDS est placé sur la DMZ, il détectera les attaques qui n’ont pas été filtrées par le firewall et qui relèvent d’un certain niveau de compétence. Enter the email address you signed up with and we’ll email you a reset link.

La technique des FF a pour vocation d’optimiser la durée de vie de certains types de réseaux. En effet, elle est utilisée par des sites Internet malveillants pour masquer leurs activités malicieuses phishing, spamming, malware deliveringpédopornographie Il existe deux types de FFNS: De par sa topologie et ses caractéristiques, il est donc plus difficile de détecter le pirate d’un réseau Fast-Flux.

Enfin, certains registraires de domaines prêtent peu d’attention aux activités de leurs clients ce snirt ne facilite pas la lutte contre les réseaux Fast-Flux. La tendance à bloquer le protocole Lee en entreprise, principalement utilisé pour réaliser des téléchargements illégaux, remet cependant en cause certaines utilisations de snogt modèle. Les FFSN sont principalement utilisés pour le spam, le phishing et la distribution de malwares au travers de sites malicieux.

La durée de vie de tels réseaux dépendra de leur vocation. La taille joue également un rôle important dans la durée de vie des FFSN.

Une taille importante permet de garantir une certaine persistance face à la destruction des botnets, mais aussi d’être moins détectable en disposant de plus de sources différentes. Dans cette partie, nous allons présenter plusieurs études de recherche regoes le but était de détecter des domaines FF.

Chacune de ces méthodes présentait des résultats avec soit beaucoup de faux négatifs, soit beaucoup de faux positifs. Reglss, la solution combine ces deux méthodes pour outrepasser leurs limites.

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les regles de snort

Un test a été fait en comparant la détection de domaines FF des trois méthodes, voici le résultat. Comme nous pouvons le voir, en combinant les deux méthodes, il y a une réduction non négligeable du nombre de faux positifs et faux négatifs.

Finalement, la force d’une des méthodes comblant la faiblesse de l’autre et vice versa, c’est par la combinaison de ces deux recherches que les auteurs ont créé un moyen de détection fiable des domaines FF. La seconde solution [12] est aussi une solution en temps réel proposée par le groupe de recherche Milcord. La partie intéressante est au niveau de la partie active de la solution. La détection du TTL snoort un premier filtrage grossier des noms de domaines. Nous avons étudié un article de recherche [11] comparant trois techniques de data-mining, utilisées reglss le cadre de la détection de FFSN, à savoir:.

Chacune de ces techniques snodt été testée dans un environnement réaliste 60 domaines sains pour domaines FF.

IDS : Intrusion Detection Systems

Il en ressort que la technique la plus efficace est celle des K plus proches voisins. Elle possède en moyenne des résultats supérieurs à ceux des deux autres techniques. De plus, cette option possède certaines limites:. Cette méthode repose sur les principes de la géolocalisation pour détecter les domaines basés sur des FFSN.

Nous avons étudié deux travaux de recherche [7] [10] proposant une implémentation concrète:. Elles se basent sur une seule réponse DNS pour classifier un domaine. Elles utilisent la position géographique des bots, diverses métriques spatiales et des bases de données externes pour fonctionner. Par exemple, un réseau FF aura tendance à avoir des bots présents dans différents pays, éloignés de leur fournisseur de services et dans des Autonomous System AS très différents.

2. Signatures et détection de l’attaque

Il est important de noter que, même si en théorie il est possible de se rapprocher de valeurs seuils pour se faire passer pour un domaine sain, en pratique cela reste extrêmement difficile et complexe à réaliser. Certaines caractéristiques propres aux FF restent cependant difficilement camouflables. Cet outil est implémentable rapidement et facilement afin de permettre son utilisation par toutes les entreprises, contrairement aux solutions théoriques vues précédemment.

Son objectif diffère cependant de ces dernières solutions et leur est complémentaire. En effet, il vise la détection des connexions sortantes vers des sites hébergés sur des réseaux FF, plutôt que leur détection en soit. Cet outil de détection d’intrusion a été retenu, car il est librement accessible à toutes les entreprises distribué sous licence GPL.

Il jouit également d’une communauté active et d’une certaine popularité, ce qui se traduit par une documentation facilement accessible sur Internet. Le langage Bash fut choisi, car il permet l’exploitation du script par un grand nombre de distributions Linux. La blacklist se compose, quant à elle, de domaines reconnus comme étant malveillants FFSN, distribution de malwares… par des sites spécialisés de confiance. L’installation de cette solution a été réalisée sur un Raspberry Pi utilisé lors du développement et des tests présentés plus tard dans cet article.

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Pour chacune des bases de données, nous obtenons une liste de domaines malveillants, incluant des domaines FF. Les listes des domaines sont récupérées via la commande wget et sont ajoutées dans un fichier temporaire. Une fois la liste de ces domaines établie, le script génère une règle Snort par domaine et place ces dernières dans un fichier. Voici un exemple de règle dont on se servira pour la suite pour expliquer comment cela fonctionne avec le domaine factice FF xyz.

Notre script remplit automatiquement ce champ avec la valeur Fast-Flux domain: Ce type est référencé dans la règle via le champ classtype: Ces deux champs permettent de retrouver plus facilement des informations de détection de FF dans les fichiers de logs ou dans une éventuelle Interface graphique. Nous avons donc un outil capable de récupérer une liste de domaines FF sur plusieurs bases de données connues, de mettre à jour les règles de Snort et de les appliquer en le réinitialisant de manière automatique.

Génération automatique de règles Snort pour la détection des réseaux Fast-Flux

Ces derniers ont été récupérés sur le site Alexa [14] qui référence les sites les plus visités sur Internet. Le second type correspond aux domaines FF. Nous snrt également utilisé un poste client qui va se connecter aux sites Internet de la liste. Enfin, nous avons utilisé la commande wget dans un script pour automatiser les connexions utilisateurs vers les sites Internet. Cette expérience démontre deux choses: De notre côté, nous voulions créer une solution simple, économique et rapide à mettre en place.

En revanche, seules les communications réalisées par le biais du protocole HTTP sont prises en charge. Pour les communications en Snorh, il est possible de se tourner vers une solution de blacklist basée sur un proxy.

les regles de snort

Le proxy sera placé en coupure pour détecter quel est le domaine visé par la requête d’un client. Fast-flux bot detection in real time. Springer Berlin Heidelberg, Fast-flux service network detection based on spatial snapshot mechanism for delay-free detection.

Real-time malicious fast-flux detection using DNS and bot related features.

Atelier IDS SNORT | Med-Amine Lafkih –

Phishing infrastructure fluxes all the way. Real-time fast-flux identification via localized spatial geolocation detection. A comparative study for fast-flux service networks detection.

Conference For Homeland Security, Cybersecurity Applications Technology [En ligne].

Vous avez déjà noté cette page, vous ne pouvez la noter qu’une fois! Votre note a été changée, merci de votre participation! Toutes ces raisons font que les réseaux Fast-Flux doivent être pris au snortt. Fast-Flux Sain Nombres de domaines Vrai positif Vrai négatif Faux positif Faux négatif Domaines détectés 0 0.