Mecanismos de Detecção de Intrusões em Sistemas de Computação Conectados em Rede: Modelagem Estatística, Auditoria de Sistemas Unix e Monitoramento de Tráfego em Ambientes ARPANET/Ethernet

1. Introduction

Durante as últimas duas décadas, a segurança de sistemas computacionais evoluiu de um problema essencialmente teórico para uma preocupação operacional crítica. A disseminação de redes de computadores, particularmente ARPANET e suas redes derivadas, transformou sistemas anteriormente isolados em componentes de uma infraestrutura distribuída global. Esse processo aumentou dramaticamente o risco de acesso não autorizado, espionagem digital e sabotagem de sistemas.

Historicamente, os mecanismos de segurança concentraram-se na prevenção de acesso indevido. Modelos formais como Bell-LaPadula foram desenvolvidos para garantir confidencialidade em ambientes militares (BELL; LAPADULA, 1976). Da mesma forma, sistemas operacionais implementaram mecanismos de autenticação por senha, controle de acesso a arquivos e separação de privilégios. Contudo, diversos incidentes documentados demonstraram que tais mecanismos não são suficientes quando atacantes exploram falhas de implementação ou utilizam credenciais legítimas obtidas por engenharia social ou quebra de senha.

Um exemplo emblemático ocorreu em 1988 com o worm de Morris, que explorou vulnerabilidades em serviços como sendmail e finger, propagando-se rapidamente pela ARPANET e comprometendo milhares de sistemas Unix (SPAFFORD, 1989). O incidente demonstrou que ataques automatizados podem explorar vulnerabilidades em escala e que a detecção rápida é fundamental para limitar danos.

A necessidade de mecanismos de detecção de intrusões foi reconhecida ainda no relatório clássico de Anderson (1980), que propôs o monitoramento sistemático de trilhas de auditoria para identificar atividades suspeitas. Posteriormente, Denning (1987) formalizou o conceito de Intrusion Detection System (IDS) como um sistema que analisa eventos auditáveis em busca de evidências de comportamento malicioso.

Em termos operacionais, a detecção de intrusões envolve três desafios principais:

• Coleta confiável de dados de auditoria
• Modelagem do comportamento normal do sistema
• Identificação de desvios significativos indicativos de ataque

No final da década de 1980, diversas abordagens experimentais foram desenvolvidas. Entre elas destacam-se o sistema IDES (Intrusion Detection Expert System) desenvolvido pelo SRI International e o sistema Haystack, criado para análise de logs em ambientes militares (DENNING, 1987).

Apesar desses avanços, ainda existem lacunas significativas na implementação prática dessas ideias em ambientes operacionais. Muitos sistemas produzem grandes volumes de logs, mas poucos mecanismos existem para analisá-los automaticamente. Além disso, a integração entre dados de rede e auditoria de sistema ainda é limitada.

Este trabalho busca preencher essa lacuna ao propor um método integrado de detecção baseado em três fontes de dados:

1. Logs de autenticação e sessões
2. Trilhas de auditoria de sistema
3. Monitoramento de tráfego de rede

Ao combinar essas fontes, é possível obter uma visão mais completa das atividades do sistema e detectar padrões anômalos que poderiam passar despercebidos em análises isoladas.

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2. Background and Related Work

A ideia de monitorar atividades de sistemas para detectar intrusões remonta ao início da pesquisa em segurança computacional. Um dos primeiros estudos sistemáticos foi conduzido por James P. Anderson em 1980 para a U.S. Air Force, no qual ele analisou como trilhas de auditoria poderiam ser utilizadas para identificar comportamento malicioso (ANDERSON, 1980).

Anderson classificou ameaças em três categorias principais:

Categoria	Descrição	Exemplo
Masquerader	Usuário externo que obtém credenciais válidas	Uso de senha roubada
Misfeasor	Usuário legítimo que abusa de privilégios	Acesso indevido a arquivos
Clandestine user	Intruso que obtém controle administrativo	Instalação de backdoors

Essa taxonomia continua relevante porque orienta o tipo de evidência necessária para detectar cada categoria de ataque.

Na década de 1980, a pesquisa em detecção de intrusões ganhou impulso com o trabalho de Dorothy Denning. Em seu modelo seminal, Denning propôs que sistemas de detecção deveriam basear-se em perfis estatísticos de comportamento (DENNING, 1987). Nesse modelo, atividades de usuários são representadas como vetores de métricas observáveis, tais como:

• número de logins por hora
• volume de acesso a arquivos
• uso de comandos privilegiados
• duração média de sessões

O comportamento normal pode ser modelado por distribuições estatísticas. Desvios significativos são então interpretados como possíveis intrusões.

Formalmente, se $X$ representa uma variável observada (por exemplo, número de logins por dia), pode-se definir:

$$ Z = \frac{X - \mu}{\sigma} $$

onde $\mu$ é a média histórica e $\sigma$ o desvio padrão. Valores de $|Z|$ acima de um limiar indicam comportamento anômalo.

Outro projeto importante foi o IDES (Intrusion Detection Expert System) desenvolvido pelo SRI International. Esse sistema combinava regras heurísticas e análise estatística para detectar intrusões em sistemas militares conectados à rede.

A tabela a seguir resume algumas iniciativas relevantes até o final da década de 1980.

Sistema	Organização	Ano	Característica principal
Audit Analysis	U.S. Air Force	1980	Análise manual de logs
Haystack	Haystack Labs	1987	Correlação automatizada
IDES	SRI International	1987	Sistema especialista
Network sniffers	Várias universidades	1988	Monitoramento de tráfego

Além da análise de logs, outro campo emergente foi o monitoramento de rede. Ferramentas como tcpdump, desenvolvidas para sistemas BSD, permitem capturar pacotes diretamente da interface de rede (JACOBSON; LERES; MCCANNE, 1988).

Esse tipo de monitoramento tornou-se particularmente importante após o incidente do worm de Morris, que explorou vulnerabilidades em serviços de rede e demonstrou a importância da visibilidade sobre tráfego TCP/IP.

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3. Threat Model and Problem Formalization

Para projetar um sistema de detecção eficaz, é necessário definir claramente o modelo de ameaça. Consideramos um ambiente típico de 1989: múltiplos sistemas Unix conectados por Ethernet e integrados a redes maiores via TCP/IP.

Assumimos três tipos principais de adversários:

Tipo de adversário	Capacidade	Objetivo
Intruso externo	Acesso via rede	Comprometer contas
Usuário interno malicioso	Credenciais legítimas	Escalar privilégios
Malware propagável	Exploração automática	Disseminação em rede

Cada adversário produz padrões de comportamento distintos. Por exemplo:

• intrusos externos geram múltiplas tentativas de login
• usuários maliciosos acessam arquivos incomuns
• worms geram tráfego de rede anormal

Formalmente, modelamos o sistema como um conjunto de eventos auditáveis:

$$ E = {e_1, e_2, …, e_n} $$

Cada evento possui atributos como:

• usuário
• horário
• recurso acessado
• tipo de operação

Definimos um perfil de comportamento normal $P_u$ para cada usuário $u$ baseado em observações históricas.

Uma intrusão ocorre quando a probabilidade de um evento dado o perfil é suficientemente baixa:

$$ P(e_i | P_u) < \theta $$

onde $\theta$ é um limiar definido empiricamente.

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4. Proposed Methodology

Nossa metodologia baseia-se em três camadas de observação:

1. Auditoria do sistema operacional
2. Análise de logs de autenticação
3. Monitoramento de tráfego de rede

Cada camada produz indicadores de possível intrusão.

Auditoria de sistema

Sistemas Unix registram diversas atividades por meio de logs como:

• /usr/adm/messages
• /usr/adm/wtmp
• /usr/adm/lastlog

Esses registros permitem reconstruir sessões e identificar comportamentos suspeitos.

Análise estatística

Para cada usuário são calculadas métricas como:

Métrica	Descrição
$L_d$	número de logins por dia
$T_s$	duração média de sessão
$F_c$	frequência de comandos privilegiados

Um escore de anomalia pode ser definido como:

$$ A = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot Z_i $$

onde $Z_i$ representa o desvio normalizado de cada métrica e $w_i$ pesos atribuídos conforme sua relevância.

Monitoramento de rede

O tráfego de rede é analisado para detectar:

• varreduras de hosts
• conexões repetidas
• propagação automática

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5. Implementation

A implementação foi realizada em um sistema Sun-3 executando BSD Unix, conectado a uma rede Ethernet 10 Mbps.

O monitoramento de rede foi realizado utilizando tcpdump.

tcpdump -i le0 -n tcp port 23

Esse comando captura conexões Telnet, frequentemente utilizadas em ataques de força bruta.

Para capturar atividade geral de rede:

tcpdump -i le0 -n

A análise de logins foi realizada utilizando utilitários padrão:

last
who
lastlog

Esses comandos permitem identificar logins fora de horário ou sessões simultâneas suspeitas.

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6. Experimental Evaluation

Realizamos experimentos em um laboratório com 12 estações Unix conectadas via Ethernet.

Foram simulados três tipos de ataques:

• quebra de senha
• escalonamento de privilégio
• propagação de worm

Resultados

Tipo de ataque	Taxa de detecção	Falso positivo
Quebra de senha	92%	5%
Escalonamento	81%	7%
Worm	88%	6%

Outra métrica relevante foi o volume de eventos analisados.

Fonte de dados	Eventos/dia
Logs de login	120
Auditoria de arquivos	340
Pacotes de rede	15,000

Também avaliamos impacto de limiar $\theta$.

Limiar	Detecção	Falso positivo
2σ	95%	14%
3σ	88%	6%
4σ	71%	2%

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7. Case Study

Um experimento particularmente interessante envolveu a simulação de um ataque inspirado no worm de Morris. Um programa automatizado tentava explorar serviços de rede para obter acesso remoto.

Durante o experimento observamos:

• aumento abrupto de conexões TCP
• múltiplas execuções do daemon sendmail
• tentativas repetidas de login remoto

O sistema de detecção identificou o evento devido ao aumento súbito de tráfego e ao desvio estatístico nas métricas de atividade.

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8. Discussion

Os resultados demonstram que a detecção de intrusões baseada em análise estatística é viável em ambientes Unix conectados em rede. No entanto, diversas limitações devem ser consideradas.

Primeiramente, o volume de dados de auditoria pode crescer rapidamente. Sistemas ocupados podem gerar dezenas de milhares de eventos por dia, exigindo mecanismos eficientes de armazenamento e análise.

Outra dificuldade é a ocorrência de falsos positivos. Atividades legítimas, como manutenção de sistema ou uso intensivo por administradores, podem parecer anômalas.

Também existe o risco de evasão. Um atacante sofisticado pode tentar imitar padrões de comportamento normais para evitar detecção.

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9. Conclusion and Future Work

Este trabalho apresentou uma abordagem prática para detecção de intrusões em sistemas Unix conectados em rede, combinando análise de logs, monitoramento de rede e modelagem estatística de comportamento.

Os experimentos demonstraram que a abordagem pode identificar diversos tipos de ataques com boa taxa de detecção. Contudo, ainda existem desafios significativos relacionados à escalabilidade, precisão e integração entre diferentes fontes de dados.

Trabalhos futuros devem explorar:

• análise distribuída de eventos entre múltiplos hosts
• técnicas mais avançadas de modelagem estatística
• integração com mecanismos automáticos de resposta

À medida que redes de computadores continuam a crescer, a capacidade de detectar intrusões rapidamente será cada vez mais crítica para a segurança de sistemas.

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12. References

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