Attack detection on network access devicest
Détection d'attaques sur les équipements d'accès à Internet
Résumé
Network anomalies, and specifically distributed denial of services attacks, are still an important threat to the Internet stakeholders. Detecting such anomalies requires dedicated tools, not only able to perform an accurate detection but also to meet the several constraints due to an industrial operation. Such constraints include, amongst others, the ability to run autonomously or to operate on sampled traffic. Unlike supervised or signature-based approaches, unsupervised detection do not require any kind of knowledge database on the monitored traffic. Such approaches rely on an autonomous characterization of the traffic in production. They require the intervention of the network administrator a posteriori, when it detects a deviation from the usual shape of the traffic. The main problem with unsupervised detection relies on the fact that building such characterization is complex, which might require significant amounts of computing resources. This requirement might be deterrent, especially when the detection should run on network devices that already have a significant workload. As a consequence, we propose a new unsupervised detection algorithm that aims at reducing the computing power required to run the detection. Its detection focuses on distributed denial of service attacks. Its processing is based upon the creation, at a regular interval, of traffic snapshots, which helps the diagnosis of detected anomalies. We evaluate the performances of the detector over two datasets to check its ability to accurately detect anomalies and to operate, in real time, with limited computing power resources. We also evaluate its performances over sampled traffic. The results we obtained are compared with those obtained with FastNetMon and UNADA.
Les anomalies réseaux, et en particulier les attaques par déni de service distribuées, restent une menace considérable pour les acteurs de l'Internet. La détection de ces anomalies requiert des outils adaptés, capables non seulement d'opérer une détection correcte, mais aussi de répondre aux nombreuses contraintes liées à un fonctionnement dans un contexte industriel. Entre autres, la capacité d'un détecteur à opérer de manière autonome, ainsi qu'à fonctionner sur du trafic échantillonné sont des critères importants. Au contraire des approches supervisées ou par signatures, la détection non-supervisée des attaques ne requiert aucune forme de connaissance préalable sur les propriétés du trafic ou des anomalies. Cette approche repose sur une caractérisation autonome du trafic en production, et ne nécessite l'intervention de l'administrateur qu'à postériori, lorsqu’une déviation du trafic habituel est détectée. Le problème avec de telle approches reste que construire une telle caractérisation est algorithmiquement complexe, et peut donc nécessiter des ressources de calculs conséquentes. Cette exigence, notamment lorsque la détection doit fonctionner sur des équipements réseaux aux charges fonctionnelles déjà lourdes, est dissuasive quant à l'adoption de telles approches. Ce constat nous amène à proposer un nouvel algorithme de détection non-supervisé plus économe en ressources de calcul, visant en priorité les attaques par déni de service distribuées. Sa détection repose sur la création à intervalles réguliers d'instantanés du trafic, et produit des résultats simples à interpréter, aidant le diagnostic de l'administrateur. Nous évaluons les performances de notre algorithme sur deux jeux de données pour vérifier à la fois sa capacité à détecter correctement les anomalies sans lever de faux-positifs et sa capacité à fonctionner en temps réel avec des ressources de calcul limitées, ainsi que sur du trafic échantillonné. Les résultats obtenus sont comparés à ceux de deux autres détecteurs, FastNetMon et UNADA.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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