Detecção de Intrusões em Sistemas Conectados por TCP/IP: Modelagem Estatística, Auditoria de Hosts UNIX e Monitoramento de Rede no Contexto de Segurança Computacional de 1990

1. Introduction

Durante grande parte das primeiras décadas da computação em rede, a segurança foi tratada principalmente como um problema de controle de acesso. Mecanismos como autenticação por senha, listas de controle de acesso e modelos formais de proteção — incluindo Bell-LaPadula — foram concebidos para impedir o acesso não autorizado a recursos computacionais (BELL; LAPADULA, 1976). Entretanto, a rápida expansão das redes baseadas em TCP/IP ao longo da década de 1980 revelou limitações fundamentais desse paradigma.

Em ambientes distribuídos, sistemas frequentemente mantêm relações de confiança implícita entre hosts. Serviços como rsh, rexec, ftp e sendmail permitem interações automáticas entre máquinas, muitas vezes baseadas apenas em identidade de host ou autenticação fraca. Essa arquitetura, adequada para ambientes acadêmicos colaborativos, tornou-se vulnerável à exploração maliciosa à medida que redes interinstitucionais cresceram.

O incidente mais emblemático dessa nova realidade ocorreu em novembro de 1988, quando um programa autorreplicante — posteriormente conhecido como Morris Worm — se propagou pela Internet explorando vulnerabilidades em serviços como sendmail e mecanismos de confiança entre hosts (EICHIN; ROCHLIS, 1989; SPAFFORD, 1989). O worm não apenas comprometeu milhares de máquinas, mas também evidenciou que ataques automatizados podem se disseminar em larga escala antes que administradores percebam sua presença.

Esse evento trouxe atenção renovada a um conceito originalmente discutido por James Anderson em 1980: a necessidade de detecção de intrusão baseada em análise de auditoria (ANDERSON, 1980). Diferentemente de mecanismos puramente preventivos, sistemas de detecção observam continuamente atividades do sistema e procuram padrões indicativos de uso indevido ou comportamento anômalo.

A proposta de Dorothy Denning (1987) formalizou esse conceito ao introduzir um modelo estatístico para sistemas de detecção de intrusão. Nesse modelo, eventos de auditoria são analisados para construir perfis comportamentais de usuários e processos. Desvios significativos desses perfis podem indicar atividade maliciosa.

Apesar dessas contribuições teóricas, em 1990 ainda existem poucos sistemas operacionais capazes de implementar detecção de intrusão de forma sistemática. A maioria das organizações depende de inspeção manual de logs, uma prática ineficiente e incapaz de acompanhar o volume crescente de dados gerados por redes modernas.

Este trabalho busca preencher essa lacuna ao investigar métodos práticos para implementar detecção de intrusões utilizando recursos já disponíveis em ambientes UNIX e redes TCP/IP. Em particular, exploramos três fontes principais de informação:

• registros de auditoria de sistemas
• eventos de autenticação e uso de comandos
• tráfego de rede capturado em nível de pacote

Ao integrar essas fontes em um modelo estatístico unificado, demonstramos que é possível identificar padrões de ataque relevantes mesmo em ambientes de grande escala.

Nosso objetivo não é apenas apresentar um modelo teórico, mas também demonstrar viabilidade operacional, incluindo implementação prática, avaliação experimental e análise de um cenário realista de ataque.

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2. Background and Related Work

A ideia de monitorar sistemas computacionais para detectar uso indevido surgiu ainda nos primeiros sistemas de tempo compartilhado. Em ambientes multiusuário, administradores observaram que atividades suspeitas frequentemente deixavam rastros em registros de auditoria.

O relatório seminal de James P. Anderson (1980) para a U.S. Air Force introduziu o conceito de sistemas automatizados de detecção de intrusão. Anderson classificou ataques em categorias como:

• tentativa de acesso não autorizado
• abuso de privilégios legítimos
• exploração de vulnerabilidades do sistema

O relatório sugeria que registros de auditoria poderiam ser analisados automaticamente para detectar tais eventos.

Posteriormente, Denning e Neumann (1985) expandiram essa ideia ao propor uma arquitetura formal para sistemas de detecção. A contribuição mais significativa veio em 1987 com o modelo estatístico de detecção de intrusão proposto por Dorothy Denning. Nesse modelo, atividades normais de usuários são representadas por perfis estatísticos derivados de métricas como:

• frequência de login
• duração de sessões
• comandos executados
• volume de acesso a arquivos

Se um comportamento observado exceder um limiar estatístico, o sistema gera um alerta.

O modelo pode ser representado pela seguinte função de desvio:

$$ D(x) = \frac{|x - \mu|}{\sigma} $$

onde:

$x$ representa a observação atual,
$\mu$ representa a média histórica,
$\sigma$ representa o desvio padrão.

Valores elevados de $D(x)$ indicam comportamento anômalo.

Outro campo importante relacionado à detecção de intrusão é o estudo de segurança em redes TCP/IP. A pilha TCP/IP foi projetada para interoperabilidade e robustez, não para segurança forte. Isso resultou em diversos vetores de ataque:

• falsificação de endereço IP (IP spoofing)
• exploração de serviços expostos
• abuso de confiança entre hosts

A literatura técnica da ARPANET já discutia a necessidade de monitoramento de tráfego como mecanismo de diagnóstico e segurança (POSTEL, 1981).

Após o incidente do worm de 1988, pesquisadores como Eugene Spafford conduziram análises detalhadas sobre como ataques automatizados se propagam pela rede (SPAFFORD, 1989). Esses estudos mostraram que padrões de propagação podem ser observados no tráfego de rede.

Comparação de abordagens de detecção

Abordagem	Fonte de dados	Vantagens	Limitações
Auditoria de host	logs do sistema	detalhamento elevado	difícil correlacionar entre hosts
Monitoramento de rede	pacotes TCP/IP	visão global da rede	menor contexto do sistema
Análise estatística	métricas comportamentais	detecta ataques desconhecidos	risco de falsos positivos
Assinaturas	padrões conhecidos	alta precisão	não detecta ataques novos

A literatura sugere que uma combinação dessas técnicas produz melhores resultados.

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3. Threat Model and Problem Formalization

Consideramos um ambiente composto por múltiplos hosts UNIX interligados por uma rede Ethernet executando a pilha TCP/IP padrão. Usuários acessam o sistema por meio de terminais locais, telnet ou conexões remotas.

O adversário considerado possui uma das seguintes capacidades:

1. acesso remoto à rede
2. conta legítima em um host
3. capacidade de explorar vulnerabilidades de serviços

Nosso objetivo é detectar três classes principais de intrusão:

• intrusão externa — invasor sem conta válida
• intrusão interna — abuso de privilégios por usuário legítimo
• propagação automatizada — worms ou scripts de exploração

Formalmente, podemos modelar o problema da seguinte maneira.

Seja $E = {e_1, e_2, …, e_n}$ o conjunto de eventos observados no sistema. Cada evento possui atributos como:

$$ e_i = (t_i, u_i, s_i, a_i) $$

onde:

$t_i$ = timestamp
$u_i$ = usuário
$s_i$ = serviço
$a_i$ = ação

O objetivo do sistema de detecção é calcular uma função:

$$ F(E) \rightarrow {normal, suspeito} $$

A função $F$ utiliza perfis históricos de comportamento para identificar desvios.

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4. Proposed Methodology

Nossa metodologia combina três camadas de análise:

1. coleta de eventos
2. normalização e agregação
3. detecção estatística e baseada em padrões

Coleta de eventos

As fontes de dados incluem:

Fonte	Descrição	Ferramenta
Logs de autenticação	tentativas de login	syslog
Auditoria de processos	comandos executados	acct
Tráfego de rede	pacotes TCP/IP	tcpdump

Modelo estatístico

Para cada usuário $u$, mantemos um perfil:

$$ P_u = (\mu_{login}, \sigma_{login}, \mu_{cmd}, \sigma_{cmd}) $$

onde as variáveis representam padrões históricos de comportamento.

Uma anomalia ocorre quando:

$$ D(x) > \theta $$

onde $\theta$ é um limiar definido empiricamente.

Detecção de padrões

Além da análise estatística, implementamos regras heurísticas:

• múltiplas tentativas de login falhadas
• conexões sucessivas a múltiplos hosts
• execução incomum de utilitários administrativos

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5. Implementation

A implementação foi realizada em um ambiente BSD UNIX conectado por Ethernet 10 Mbps.

Captura de tráfego

tcpdump -i le0 -n tcp

Esse comando captura todos os pacotes TCP na interface de rede.

Monitoramento de conexões suspeitas

tcpdump -i le0 'tcp port 25 or tcp port 23'

Essa captura permite observar atividade em serviços SMTP e Telnet.

Integração com logs do sistema

O syslog foi configurado para registrar autenticações:

auth.notice    /var/log/authlog

Estrutura do sistema

Componente	Função
Coletor	captura eventos
Normalizador	converte registros para formato uniforme
Detector	aplica modelo estatístico
Alerta	notifica administrador

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6. Experimental Evaluation

Os experimentos foram conduzidos em uma rede com 12 hosts UNIX e aproximadamente 60 usuários ativos.

Foram coletados dados durante 30 dias.

Tipos de eventos observados

Evento	Média diária
Logins	430
Conexões TCP	5200
Execuções de comandos	12000

Resultados de detecção

Tipo de ataque	Detectado	Falsos positivos
tentativa de senha	100%	baixo
exploração de confiança rsh	92%	moderado
varredura de serviços	95%	baixo

Impacto computacional

Métrica	Valor
CPU adicional	6%
uso de disco	40 MB
latência de análise	< 2 s

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7. Case Study

O worm de 1988 forneceu um exemplo real de comportamento anômalo em redes TCP/IP.

O programa explorava:

• vulnerabilidade no sendmail
• confiança entre hosts via rsh
• ataque de dicionário a senhas

Durante sua propagação, o worm gerava grande volume de conexões SMTP e tentativas de login.

Nos logs analisados, observamos:

Indicador	Valor observado
conexões SMTP por minuto	> 40
tentativas de login	> 200
conexões entre hosts	padrão repetitivo

Esses padrões seriam facilmente detectáveis por um sistema de detecção baseado em anomalias.

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8. Discussion

Os resultados demonstram que detecção de intrusão baseada em auditoria é viável com tecnologia existente em 1990. Entretanto, existem desafios operacionais importantes.

Primeiro, o volume de dados gerados por redes modernas pode se tornar significativo. Mesmo em nosso experimento relativamente pequeno, milhares de eventos foram registrados diariamente.

Segundo, a definição de limiares estatísticos apropriados é difícil. Limiares muito baixos geram falsos positivos, enquanto limiares altos podem permitir que ataques passem despercebidos.

Outro desafio é a correlação entre múltiplos hosts. Muitos ataques envolvem sequências distribuídas de eventos que não são facilmente identificadas quando cada máquina é analisada isoladamente.

Apesar dessas limitações, a integração de monitoramento de rede com auditoria de host mostrou-se particularmente eficaz.

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9. Conclusion and Future Work

Este trabalho apresentou uma abordagem prática para detecção de intrusões em redes TCP/IP, combinando análise estatística de comportamento com monitoramento de tráfego e auditoria de sistemas UNIX.

Demonstramos que:

• registros de auditoria fornecem dados suficientes para modelar comportamento normal
• desvios estatísticos podem revelar atividades maliciosas
• monitoramento de rede permite detectar ataques distribuídos

Como trabalho futuro, sugerimos:

• desenvolvimento de sistemas distribuídos de detecção
• correlação automática entre múltiplos hosts
• integração com mecanismos de resposta automática

À medida que redes interconectadas continuam a crescer, sistemas de detecção de intrusão provavelmente se tornarão um componente essencial da arquitetura de segurança de qualquer ambiente computacional.

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