Análisis de estadísticas de red como herramienta de detección de incidentes

domingo, 28 de abril de 2013

Análisis de estadísticas de red como herramienta de detección de incidentes

Las estadísticas de red, o network flows, son datos recopilados del tráfico de una red que básicamente suele consistir en registros de cada una de las conexiones. Pueden ser IP origen y destino, protocolo, número de paquetes enviados/recibidos, tiempo de conexión, etc. Esta información se almacena en base de datos para sacar estadísticas, muy útiles para los administradores de red, y también como vamos a explicar hoy, para la gestión de incidentes.

Usualmente estos datos pueden exportarse directamente de la electrónica de red, en formato sFlow o NetFlow, este último formato propietario de Cisco. Algunas aplicaciones usuales para manejar estos datos suelen ser SiLK o Argus.

¿Qué ventajas tiene un gestor de estadísticas de red?

Recopila información sobre el tráfico, sin tener que capturar ni esnifar.
No importa si el tráfico va cifrado.
Es fácil de implementar.
Actúa como histórico para usarlo de consulta.
Es un excelente complemento para un IDS o IPS.

Con esta información, es posible detectar incidentes que se hayan producido si sabemos qué buscar y cómo buscarlo. Por poner un ejemplo, se podría hacer un timeline bastante preciso de una intrusión o verificar después de la contención de una infección que ésta ha sido efectiva. Veamos algunas técnicas para buscar posibles incidentes:

Filtrado: Se pueden acotar los datos a una IP concreta que previamente hemos detectado como sospechosa. De este modo se puede tener un registro detallado de su actividad, y deducir si sus acciones han sido maliciosas. También podría filtrarse por una franja horaria o un puerto concreto que sabemos opera algún malware determinado.
Tráfico normal vs tráfico anómalo: identificando cual es el tráfico normal en una red, se puede identificar de forma sutil el tráfico anómalo y potencialmente malicioso a toda actividad que se salga del patrón habitual. Tráfico entrante hacia un puerto no identificado puede traducirse a un posible backdoor en un servidor. Así también sería posible detectar algún indicio de ataque dirigido.
“Dirty Values”: En análisis forense es habitual disponer una lista de valores predefinida a buscar. Como aquí no se tiene el contenido del tráfico, los patrones a buscar serían, por ejemplo, listados de direcciones IP maliciosas, como las disponibles en abuse.ch o Shadowserver.
Patrones de actividad: los incidentes de seguridad suelen identificarse por un comportamiento muy concreto. Conociendo el patrón que siguen, se puede detectar. Si la tarea se automatiza y se parametriza de acuerdo al entorno de la organización, se tendría una poderosa herramienta de detección de incidentes.

Con las técnicas descritas, a modo de ejemplo vamos a enumerar varios casos de incidentes y sus comportamientos habituales:

Botnets / Malware:

Incremento de peticiones DNS, mucho más de lo usual, o más que los demás hosts. Típico para el malware que usa fast-flux.
Tráfico SMTP, RPC, SMB o IRC inusual.
Tráfico de 1 origen y N destinos.

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