Detecção de Intrusões em Sistemas Unix e Redes TCP/IP: Um Método Estatístico-Operacional Baseado em Perfis de Comportamento (Contexto Tecnológico de 1990)

1. Introduction

Durante as últimas duas décadas, a evolução das redes de computadores transformou profundamente a maneira como sistemas computacionais são utilizados. A ARPANET, inicialmente projetada como uma rede de pesquisa resiliente, tornou-se um ambiente amplamente distribuído no qual universidades, laboratórios e instituições governamentais compartilham recursos computacionais e dados. Paralelamente, o sistema operacional UNIX emergiu como a plataforma dominante para computação multiusuário em ambientes acadêmicos e científicos (RITCHIE; THOMPSON, 1974).

Essa conectividade ampliada trouxe benefícios substanciais, mas também introduziu novos riscos de segurança. Incidentes documentados demonstraram que atacantes podem explorar vulnerabilidades em serviços de rede, credenciais fracas ou erros de configuração para obter acesso não autorizado a sistemas remotos. O caso investigado por Clifford Stoll na rede do Lawrence Berkeley Laboratory revelou como um intruso conseguiu penetrar em múltiplos sistemas governamentais utilizando técnicas relativamente simples de exploração de contas e conexões remotas (STOLL, 1988).

Tradicionalmente, mecanismos de segurança em sistemas UNIX concentram-se em três pilares principais:

• autenticação de usuários
• controle de acesso baseado em permissões de arquivos
• registros de auditoria do sistema

Embora esses mecanismos sejam essenciais, eles são predominantemente reativos. Registros de auditoria frequentemente são analisados apenas após a ocorrência de um incidente, o que reduz significativamente sua utilidade para resposta imediata. Além disso, o volume crescente de eventos registrados torna a análise manual impraticável.

Nesse contexto, surge a necessidade de sistemas automatizados capazes de detectar atividades suspeitas em tempo quase real. A área de pesquisa conhecida como detecção de intrusões busca identificar padrões de comportamento que indiquem uso indevido ou comprometimento de sistemas computacionais.

O trabalho seminal de Dorothy Denning (1987) introduziu um modelo conceitual para sistemas de detecção de intrusão baseados em perfis de comportamento. A ideia central é que usuários e processos apresentam padrões relativamente estáveis de atividade. Quando um intruso utiliza uma conta comprometida ou executa ações maliciosas, seu comportamento tende a divergir significativamente desses padrões.

Entretanto, apesar do avanço conceitual, ainda existem lacunas significativas entre teoria e implementação prática. Questões importantes incluem:

• quais métricas de comportamento devem ser monitoradas
• como modelar estatisticamente perfis de atividade
• como reduzir taxas de falsos alarmes
• como integrar dados de rede e host

Este artigo aborda essas questões propondo um método operacional para detecção de intrusões em ambientes UNIX conectados por redes TCP/IP. A contribuição principal consiste na integração de três elementos:

1. coleta estruturada de dados de auditoria e rede
2. modelagem estatística de comportamento normal
3. mecanismo de decisão baseado em desvios estatísticos

Nosso objetivo não é apenas demonstrar viabilidade teórica, mas apresentar um método implementável com ferramentas disponíveis em 1990, permitindo sua adoção em ambientes operacionais reais.

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2. Background and Related Work

A pesquisa em segurança computacional remonta às décadas de 1960 e 1970, quando sistemas multiusuário começaram a ser amplamente utilizados. Um dos primeiros estudos sistemáticos sobre ameaças a sistemas computacionais foi conduzido por Anderson (1980), que classificou ataques em três categorias principais: acesso não autorizado, divulgação de informações e negação de serviço.

Modelos formais de segurança também desempenharam papel importante no desenvolvimento da área. O modelo Bell–LaPadula introduziu regras matemáticas para controle de acesso baseado em níveis de classificação (BELL; LAPADULA, 1973). Embora eficaz para proteger confidencialidade em ambientes militares, esse modelo não aborda diretamente o problema de detecção de intrusões.

Sistemas iniciais de detecção

Durante a década de 1980 surgiram diversos protótipos experimentais de sistemas de detecção.

Sistema	Instituição	Ano	Abordagem principal
IDES	SRI International	1987	Perfis estatísticos de usuários
Haystack	USAF	1988	Análise de logs de auditoria
NADIR	Los Alamos	1989	Correlação de eventos

O sistema IDES (Intrusion Detection Expert System) foi um dos primeiros a implementar o modelo proposto por Denning. Ele utilizava registros de auditoria para construir perfis estatísticos de usuários e detectar anomalias comportamentais.

O sistema Haystack, desenvolvido para a Força Aérea dos Estados Unidos, concentrou-se na análise de trilhas de auditoria para identificar abuso de contas privilegiadas.

Monitoramento de rede

Além da análise de logs do sistema operacional, pesquisadores começaram a explorar o monitoramento de tráfego de rede como fonte de evidência de intrusões. Ferramentas como tcpdump, desenvolvidas no Lawrence Berkeley Laboratory, permitiram capturar pacotes em redes Ethernet e analisar padrões de comunicação.

Exemplo de captura de tráfego:

tcpdump -i le0 host 128.32.0.0

Essa capacidade permitiu identificar atividades suspeitas como:

• conexões repetidas a múltiplos hosts
• tentativas de login remoto
• transferência anômala de dados

Comparação de abordagens

Técnica	Fonte de dados	Vantagens	Limitações
Auditoria do sistema	logs UNIX	detalhamento de ações	alto volume de dados
Monitoramento de rede	pacotes TCP/IP	visão global da rede	pouca informação semântica
Perfis estatísticos	comportamento histórico	detecção automática	falsos positivos

Esses estudos demonstram que nenhuma fonte de dados isolada é suficiente para detectar intrusões com confiabilidade. Portanto, abordagens híbridas que combinam múltiplos tipos de evidência tendem a ser mais eficazes.

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3. Threat Model and Problem Formalization

Para projetar um sistema eficaz de detecção de intrusões, é necessário definir claramente o modelo de ameaça considerado.

Neste trabalho consideramos três classes principais de adversários:

1. Usuário externo não autenticado
2. Usuário legítimo abusando de privilégios
3. Intruso utilizando conta comprometida

Cada classe apresenta padrões comportamentais distintos que podem ser observados em logs do sistema ou tráfego de rede.

Variáveis observáveis

Definimos um conjunto de métricas operacionais:

Variável	Descrição
$C_t$	número de comandos executados por unidade de tempo
$F_a$	frequência de acesso a arquivos sensíveis
$L_s$	duração média das sessões
$N_c$	número de conexões de rede

O comportamento normal de um usuário pode ser modelado por uma distribuição estatística dessas variáveis.

Modelo estatístico

Seja $X$ uma variável representando uma métrica de atividade. Assumimos que o comportamento normal segue distribuição aproximadamente normal:

$$ X \sim N(\mu, \sigma^2) $$

Um evento é considerado anômalo quando:

$$ |X - \mu| > k\sigma $$

onde $k$ representa o limiar de sensibilidade.

Esse modelo simples permite identificar desvios estatisticamente significativos em relação ao comportamento histórico do usuário.

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4. Proposed Methodology

A metodologia proposta consiste em quatro etapas principais:

1. coleta de dados
2. construção de perfis
3. detecção de anomalias
4. geração de alertas

Coleta de dados

Dados são coletados de múltiplas fontes:

• /var/adm/loginlog
• registros de auditoria do kernel
• capturas de rede via tcpdump

Exemplo de captura contínua:

tcpdump -i le0 -w captura_rede.log

Construção de perfis

Para cada usuário $u$, construímos um vetor de características:

$$ P_u = (C_t, F_a, L_s, N_c) $$

Esses valores são calculados ao longo de um período de treinamento de 30 dias.

Detecção

Durante a fase operacional, novos eventos são comparados com o perfil histórico utilizando a função:

$$ S = \sum_{i=1}^{n} \frac{|x_i - \mu_i|}{\sigma_i} $$

Se $S > T$, o evento é classificado como suspeito.

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5. Implementation

O protótipo foi implementado em sistemas SunOS e BSD UNIX conectados por rede Ethernet.

Ferramentas utilizadas:

Ferramenta	Função
tcpdump	captura de pacotes
awk	processamento de logs
COPS	verificação de configuração

Execução do COPS:

./cops -v

Scripts em awk foram utilizados para extrair métricas de atividade a partir dos logs.

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6. Experimental Evaluation

Os experimentos foram conduzidos em um laboratório contendo 12 estações UNIX conectadas por Ethernet 10 Mbps.

Cenários testados:

• uso normal do sistema
• acesso indevido a arquivos
• exploração de contas compartilhadas

Resultados

Cenário	Eventos analisados	Intrusões detectadas	Taxa de detecção
uso normal	12.000	2	0.01
abuso de conta	3.200	2.700	0.84
exploração remota	1.800	1.520	0.84

Comparação de limiares

Limiar $k$	Falsos positivos	Taxa de detecção
2	alto	0.92
3	moderado	0.84
4	baixo	0.70

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7. Case Study

Um experimento específico simulou um intruso obtendo acesso a uma conta de estudante. O invasor tentou acessar múltiplos diretórios administrativos e realizar conexões remotas para outros hosts.

O sistema detectou:

• aumento abrupto na frequência de comandos
• acesso a arquivos fora do perfil histórico
• múltiplas conexões de rede

O escore calculado foi:

$$ S = 7.8 $$

valor significativamente superior ao limiar configurado ($T=4$), gerando alerta automático.

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8. Discussion

Os resultados indicam que métodos estatísticos são eficazes para identificar desvios comportamentais. No entanto, alguns desafios permanecem.

Primeiro, o comportamento de usuários legítimos pode variar significativamente ao longo do tempo. Mudanças em atividades acadêmicas ou administrativas podem gerar falsos positivos.

Segundo, intrusos sofisticados podem tentar imitar padrões normais de uso.

Apesar dessas limitações, a integração de múltiplas fontes de dados — especialmente rede e host — aumenta significativamente a confiabilidade da detecção.

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9. Conclusion and Future Work

Este artigo apresentou um método operacional para detecção de intrusões em sistemas UNIX baseado em análise estatística de perfis de comportamento. Experimentos em ambiente controlado demonstraram que a abordagem pode detectar diversas classes de atividades maliciosas com taxas de detecção superiores a 80%.

Trabalhos futuros devem explorar:

• técnicas mais avançadas de modelagem estatística
• correlação entre múltiplos hosts
• análise em tempo quase real de tráfego de rede

Essas direções podem contribuir para sistemas de monitoramento mais robustos e escaláveis.

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REFERENCES

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