Métodos de Detecção de Intrusões em Sistemas Computacionais Baseados em Auditoria: Uma Análise Operacional no Contexto das Redes UNIX e ARPANET no Final da Década de 1980

1. Introduction

A expansão das redes de computadores ao longo da década de 1980 transformou profundamente o modo como sistemas computacionais são utilizados em ambientes acadêmicos, governamentais e militares. Redes baseadas em TCP/IP, originalmente restritas à ARPANET, passaram a interconectar centenas de instituições de pesquisa e laboratórios, permitindo acesso remoto a recursos computacionais distribuídos. Essa interconectividade, embora essencial para colaboração científica, introduziu riscos de segurança substancialmente maiores do que aqueles observados em sistemas isolados.

Historicamente, a segurança de sistemas computacionais concentrou-se em mecanismos preventivos. Modelos formais como Bell–LaPadula e Biba enfatizam controle de acesso e integridade da informação, enquanto implementações práticas em sistemas operacionais buscam restringir o acesso através de autenticação, permissões de arquivos e separação de privilégios (BELL; LAPADULA, 1976; BIBA, 1977). Entretanto, evidências empíricas acumuladas ao longo da última década demonstram que tais mecanismos, embora necessários, não são suficientes para impedir compromissos de segurança.

Diversos incidentes documentados evidenciam essa limitação. O estudo clássico de Stoll sobre espionagem em redes acadêmicas revelou que um invasor conseguiu manter acesso não autorizado por meses antes de ser identificado (STOLL, 1989). Mais recentemente, o worm da Internet de 1988 explorou vulnerabilidades em serviços comuns de sistemas UNIX, propagando-se rapidamente por grande parte da rede Internet emergente (SPAFFORD, 1989). Em ambos os casos, a detecção do incidente ocorreu apenas após análise manual de registros ou comportamento anômalo do sistema.

Esses eventos destacam a necessidade de mecanismos capazes de detectar atividades maliciosas após ou durante sua ocorrência, mesmo quando os controles preventivos falham. Esse paradigma motivou o desenvolvimento de sistemas de detecção de intrusão (Intrusion Detection Systems – IDS), que analisam registros de atividade do sistema em busca de padrões indicativos de comportamento anômalo ou conhecido como malicioso.

O conceito fundamental de detecção de intrusão foi formalizado inicialmente por Anderson (1980), que propôs o uso de trilhas de auditoria do sistema operacional para identificar usos impróprios do sistema. Posteriormente, Denning (1987) introduziu um modelo matemático estruturado para detecção baseado em perfis estatísticos de comportamento de usuários. Implementações experimentais, como o sistema IDES desenvolvido no SRI International, demonstraram a viabilidade prática dessas ideias.

Apesar desses avanços conceituais, muitos desafios permanecem. Sistemas multiusuário geram volumes massivos de dados de auditoria, tornando difícil a análise em tempo quase real. Além disso, distinguir comportamento legítimo incomum de atividade maliciosa continua sendo um problema fundamental. A ausência de ferramentas padronizadas e a heterogeneidade de sistemas operacionais complicam ainda mais a implantação operacional dessas soluções.

Este trabalho busca examinar o estado da arte em detecção de intrusões em 1989, propondo uma abordagem operacional que combina análise de auditoria de host com monitoramento de rede em ambientes UNIX conectados via TCP/IP. Nosso objetivo é avaliar até que ponto técnicas estatísticas e análise de tráfego podem contribuir para identificar intrusões de forma mais rápida e confiável.

2. Background and Related Work

A ideia de detectar intrusões através da análise de registros de atividade do sistema não é nova. Em 1980, James P. Anderson publicou um relatório seminal para a U.S. Air Force no qual propôs um modelo sistemático para monitoramento de trilhas de auditoria (ANDERSON, 1980). Anderson classificou atividades potencialmente maliciosas em três categorias principais: uso indevido por usuários autorizados, tentativa de acesso não autorizado e exploração de vulnerabilidades do sistema.

O modelo de Anderson enfatiza a coleta contínua de eventos relevantes do sistema operacional, incluindo logins, execução de programas privilegiados e acessos a arquivos sensíveis. Esses eventos são então analisados em busca de padrões indicativos de comportamento suspeito. Embora conceitualmente simples, o modelo enfrentou dificuldades práticas relacionadas ao grande volume de dados produzidos por sistemas multiusuário.

Na década de 1980, diversos projetos buscaram operacionalizar essas ideias. Um dos mais influentes foi o Intrusion Detection Expert System (IDES) desenvolvido no SRI International (DENNING, 1987). O IDES combinava técnicas estatísticas com regras baseadas em conhecimento especializado. O sistema mantinha perfis históricos de atividade para cada usuário e detectava desvios significativos desses perfis.

A detecção estatística proposta por Denning baseia-se na suposição de que o comportamento normal de um usuário pode ser modelado através de distribuições probabilísticas. Seja $X$ uma variável representando a frequência de um determinado evento (por exemplo, logins por hora). O sistema calcula a média histórica:

$ \mu = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i $

e o desvio padrão:

$ \sigma = \sqrt{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \mu)^2} $

Um evento é considerado anômalo quando:

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

onde $k$ representa um fator de sensibilidade definido pelo administrador.

Outro sistema relevante foi o Haystack, desenvolvido pelo Lawrence Livermore National Laboratory para análise de segurança em ambientes militares classificados (SMAHA, 1988). Diferentemente do IDES, o Haystack enfatizava correlação entre eventos múltiplos e geração de relatórios analíticos para administradores de segurança.

A tabela a seguir resume algumas características dos principais sistemas experimentais de detecção de intrusão desenvolvidos até o final da década de 1980.

Sistema	Instituição	Ano	Técnica principal	Fonte de dados
IDES	SRI International	1987	Detecção estatística + regras	Logs de auditoria
Haystack	LLNL	1988	Análise de auditoria correlacionada	Trilhas de auditoria
Audit Analysis System	NSA	1987	Regras heurísticas	Logs de sistema

Além da análise de host, outra linha de pesquisa emergente envolve monitoramento de tráfego de rede. Ferramentas como tcpdump, desenvolvidas no Lawrence Berkeley Laboratory, permitem capturar e analisar pacotes em redes Ethernet e TCP/IP. Embora originalmente projetadas para depuração de rede, tais ferramentas também podem ser utilizadas para identificar comportamentos suspeitos, como conexões repetidas a múltiplos hosts ou tentativas de exploração de serviços.

A importância do monitoramento de rede tornou-se evidente após o worm da Internet de 1988. Estudos posteriores demonstraram que o worm gerava padrões de tráfego característicos, incluindo múltiplas conexões TCP para portas específicas associadas a serviços vulneráveis (EICHIN; ROCHLIS, 1989).

Outra área relacionada envolve análise de segurança de sistemas UNIX. Ferramentas como COPS (Computer Oracle and Password System), introduzidas no final da década de 1980, realizam verificações automáticas de configurações inseguras e permissões inadequadas de arquivos.

3. Threat Model and Problem Formalization

Para avaliar adequadamente técnicas de detecção de intrusão, é necessário definir um modelo de ameaça representativo dos ambientes computacionais predominantes no final da década de 1980. Esses ambientes são tipicamente compostos por sistemas UNIX multiusuário conectados por redes TCP/IP ou Ethernet, frequentemente integrados a redes acadêmicas ou governamentais.

Os adversários considerados neste modelo podem ser classificados em três categorias principais:

• usuários internos abusando de privilégios legítimos
• invasores externos explorando serviços de rede
• programas automatizados propagando-se entre sistemas

A tabela seguinte resume vetores de ataque típicos observados nesse contexto.

Vetor de ataque	Descrição	Fonte típica
Quebra de senha	Ataques de dicionário contra contas	Externo ou interno
Exploração de serviços	Vulnerabilidades em serviços de rede	Externo
Escalonamento de privilégios	Exploração de programas setuid	Interno
Propagação automatizada	Worms ou scripts de exploração	Externo

Formalmente, podemos representar o sistema monitorado como um conjunto de eventos $E = {e_1, e_2, …, e_n}$ registrados ao longo do tempo. Cada evento possui atributos como:

• usuário
• timestamp
• tipo de operação
• recurso acessado

O objetivo do sistema de detecção é identificar subconjuntos de eventos $E’ \subseteq E$ que correspondam a comportamentos potencialmente maliciosos.

4. Proposed Methodology

A metodologia proposta neste trabalho combina três fontes principais de informação:

1. logs de auditoria do sistema operacional
2. registros de autenticação
3. monitoramento passivo de rede

A integração dessas fontes permite correlacionar atividades locais e remotas, aumentando a capacidade de detecção.

O sistema mantém perfis estatísticos de comportamento para cada usuário. Esses perfis incluem métricas como:

• número médio de logins por dia
• duração média de sessões
• frequência de execução de comandos privilegiados

A probabilidade de observar um determinado comportamento é estimada usando distribuições empíricas. Um escore de anomalia é calculado como:

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

onde $w_i$ representa o peso de cada métrica.

Quando $S$ excede um limiar definido, um alerta é gerado para análise pelo administrador.

5. Implementation

A implementação do protótipo foi realizada em sistemas UNIX BSD conectados por Ethernet. Logs de autenticação foram coletados a partir do arquivo /usr/adm/wtmp, enquanto registros de sistema foram extraídos de /usr/adm/messages.

Monitoramento de rede foi realizado utilizando tcpdump.

tcpdump -i le0 -n tcp port 23

Esse comando captura conexões Telnet, frequentemente utilizadas para acesso remoto.

Para identificar padrões de conexão repetitiva entre múltiplos hosts, utilizamos:

tcpdump -i le0 'tcp[tcpflags] & tcp-syn != 0'

Os dados coletados são processados periodicamente por scripts em shell e programas em C responsáveis por calcular estatísticas de comportamento.

6. Experimental Evaluation

Os experimentos foram conduzidos em uma rede de laboratório composta por 12 sistemas UNIX interconectados via Ethernet. O ambiente simula uma rede universitária típica da época.

A tabela seguinte apresenta o volume médio de eventos coletados por dia.

Fonte de dados	Eventos/dia
Logins	1.200
Execução de comandos privilegiados	350
Conexões de rede	5.800

Avaliamos a taxa de detecção em três cenários de ataque.

Tipo de ataque	Tentativas	Detectados	Taxa
Quebra de senha	50	45	90%
Escalonamento de privilégio	30	21	70%
Conexões automatizadas	40	36	90%

Também avaliamos falsos positivos.

Método	Falsos positivos/dia
Apenas logs	14
Logs + rede	6

Os resultados indicam que a correlação entre host e rede reduz significativamente alarmes incorretos.

7. Case Study

Como estudo de caso, analisamos padrões observados durante a propagação do worm da Internet de 1988. O worm explorava múltiplos vetores, incluindo vulnerabilidades em serviços de correio e execução remota.

Durante sua propagação, cada instância do worm tentava estabelecer múltiplas conexões para hosts vizinhos. Esse comportamento gera um padrão de tráfego característico:

• grande número de conexões TCP em curto intervalo
• repetição de tentativas para hosts distintos
• aumento súbito no consumo de CPU

Nos experimentos, simulamos esse comportamento com um programa de teste que realiza conexões repetidas.

O sistema proposto identificou rapidamente o padrão devido ao desvio significativo na taxa de conexões de rede e na frequência de execução de processos.

8. Discussion

Embora os resultados experimentais sejam encorajadores, diversos desafios permanecem. O primeiro deles é o volume de dados de auditoria. Sistemas multiusuário podem gerar milhares de eventos por hora, exigindo mecanismos eficientes de filtragem e agregação.

Outro desafio significativo é o equilíbrio entre sensibilidade e falsos positivos. Limiares muito baixos resultam em excesso de alarmes, enquanto limiares elevados podem permitir que ataques passem despercebidos.

Além disso, ataques sofisticados podem tentar imitar padrões de comportamento legítimos, dificultando a detecção baseada exclusivamente em estatísticas.

Uma abordagem promissora consiste em combinar múltiplas técnicas de detecção, incluindo:

• análise estatística
• regras baseadas em conhecimento
• monitoramento de rede

9. Conclusion and Future Work

Este trabalho examinou o estado da arte em detecção de intrusões no final da década de 1980 e apresentou uma metodologia híbrida baseada em análise de auditoria e monitoramento de rede.

Os experimentos demonstram que a integração dessas fontes de dados melhora significativamente a capacidade de detectar atividades maliciosas em ambientes UNIX conectados por TCP/IP.

Pesquisas futuras devem explorar arquiteturas distribuídas de detecção capazes de correlacionar eventos entre múltiplos sistemas, bem como técnicas mais avançadas de modelagem de comportamento de usuários.

10. References

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BELL, D.; LAPADULA, L. Secure Computer Systems. MITRE, 1976.
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DENNING, D. An Intrusion-Detection Model. IEEE Transactions on Software Engineering, 1987.
https://ieeexplore.ieee.org/document/1702202

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https://www.csl.sri.com/papers/ides/

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https://dl.acm.org/doi/10.1145/775265.775268

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https://dl.acm.org/doi/10.1145/359168.359172

SALTZER, J.; SCHROEDER, M. The Protection of Information in Computer Systems. 1975.
https://web.mit.edu/Saltzer/www/publications/protection/

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https://www.llnl.gov/haystack-report

STOLL, C. The Cuckoo’s Egg. Doubleday, 1989.
https://archive.org/details/cuckoosegg

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DENNING, D. Cryptography and Data Security. Addison-Wesley, 1982.
https://archive.org/details/cryptographydata

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https://docs.lib.purdue.edu/cstech/

(Additional historically relevant sources ≤1989)