Средства обеспечения безопасности проводных сетей

Рисунок 11. Схема единой защиты локальной сети.

Для предотвращения доступа в локальную сеть, используя ресурсы WWW-сервера, рекомендуется общедоступные серверы подключать перед межсетевым экраном. Данный способ обладает более высокой защищенностью локальной сети, но низким уровнем защищенности WWW- и FTP-серверов.

Рисунок 12. Схема защищаемой закрытой и не защищаемой открытой подсетями.

Система обнаружения атак.

Сетевые и информационные технологии меняются настолько быстро, что статичные защитные механизмы, к которым относятся системы разграничения доступа, МЭ, системы аутентификации во многих случаях не могут обеспечить эффективной защиты. Поэтому требуются динамические методы, позволяющие оперативно обнаруживать и предотвращать нарушения безопасности. Одной из технологий, позволяющей обнаруживать нарушения, которые не могут быть идентифицированы при помощи традиционных моделей контроля доступа, является технология обнаружения атак.

По существу, процесс обнаружения атак является процессом оценки подозрительных действий, которые происходят в корпоративной сети. Иначе говоря, обнаружение атак (intrusion detection) -- это процесс идентификации и реагирования на подозрительную деятельность, направленную на вычислительные или сетевые ресурсы.

Эффективность системы обнаружения атак во многом зависит от применяемых методов анализа полученной информации. В первых системах обнаружения атак, разработанных в начале 1980-х гг., использовались статистические методы обнаружения атак. В настоящее время к статистическому анализу добавился ряд новых методик, начиная с экспертных систем и нечеткой логики и заканчивая использованием нейронных сетей [9, 40].

Статистический метод. Основные преимущества статистического подхода -- использование уже разработанного и зарекомендовавшего себя аппарата математической статистики и адаптация к поведению субъекта.

Сначала для всех субъектов анализируемой системы определяются профили. Любое отклонение используемого профиля от эталонного считается несанкционированной деятельностью. Статистические методы универсальны, поскольку для проведения анализа не требуется знания о возможных атаках и используемых ими уязвимостях. Однако при использовании этих методик возникают и проблемы:

· «статистические» системы не чувствительны к порядку следования событий; в некоторых случаях одни и те же события в зависимости от порядка их следования могут характеризовать аномальную или нормальную деятельность;

· трудно задать граничные (пороговые) значения отслеживаемых системой обнаружения атак характеристик, чтобы адекватно идентифицировать аномальную деятельность;

· «статистические» системы могут быть с течением времени «обучены» нарушителями так, чтобы атакующие действия рассматривались как нормальные.

Следует также учитывать, что статистические методы не применимы в тех случаях, когда для пользователя отсутствует шаблон типичного поведения или когда для пользователя типичны несанкционированные действия.

Экспертные системы состоят из набора правил, которые охватывают знания человека-эксперта. Использование экспертных систем представляет собой распространенный метод обнаружения атак, при котором информация об атаках формулируется в виде правил. Эти правила могут быть записаны, например, в виде последовательности действий или в виде сигнатуры. При выполнении любого из этих правил принимается решение о наличии несанкционированной деятельности. Важным достоинством такого подхода является практически полное отсутствие ложных тревог.

БД экспертной системы должна содержать сценарии большинства известных на сегодняшний день атак. Для того чтобы оставаться постоянно актуальными, экспертные системы требуют постоянного обновления БД. Хотя экспертные системы предлагают хорошую возможность для просмотра данных в журналах регистрации, требуемые обновления могут либо игнорироваться, либо выполняться администратором вручную. Как минимум, это приводит к экспертной системе с ослабленными возможностями. В худшем случае отсутствие надлежащего сопровождения снижает степень защищенности всей сети, вводя ее пользователей в заблуждение относительно действительного уровня защищенности.

Основным недостатком является невозможность отражения неизвестных атак. При этом даже небольшое изменение уже известной атаки может стать серьезным препятствием для функционирования системы обнаружения атак.

Нейронные сети. Большинство современных методов обнаружения атак используют некоторую форму анализа контролируемого пространства на основе правил или статистического подхода. В качестве контролируемого пространства могут выступать журналы регистрации или сетевой трафик. Анализ опирается на набор заранее определенных правил, которые создаются администратором или самой системой обнаружения атак.

Любое разделение атаки во времени или среди нескольких злоумышленников является трудным для обнаружения при помощи экспертных систем. Из-за большого разнообразия атак и хакеров даже специальные постоянные обновления БД правил экспертной системы никогда не дадут гарантии точной идентификации всего диапазона атак.

Использование нейронных сетей является одним из способов преодоления указанных проблем экспертных систем. В отличие от экспертных систем, которые могут дать пользователю определенный ответ о соответствии рассматриваемых характеристик заложенным в БД правилам, нейронная сеть проводит анализ информации и предоставляет возможность оценить, согласуются ли данные с характеристиками, которые она научена распознавать. В то время как степень соответствия нейросетевого представления может достигать 100 %, достоверность выбора полностью зависит от качества системы в анализе примеров поставленной задачи.

Сначала нейросеть обучают правильной идентификации на предварительно подобранной выборке примеров предметной области. Реакция нейросети анализируется и система настраивается таким образом, чтобы достичь удовлетворительных результатов. В дополнение к начальному периоду обучения, нейросеть набирается опыта с течением времени, по мере того, как она проводит анализ данных, связанных с предметной областью.

Важным преимуществом нейронных сетей при обнаружении злоупотреблений является их способность «изучать» характеристики умышленных атак и идентифицировать элементы, которые не похожи на те, что наблюдались в сети прежде.

Каждый из описанных методов обладает рядом достоинств и недостатков, поэтому сейчас практически трудно встретить систему, реализующую только один из описанных методов. Как правило, эти методы используются в совокупности.

проводной сеть информация антивирусный

Заключение

В заключении работы подведем некоторые итоги. Рассмотрев проблему безопасности проводных сетей, следует говорить о том в первую очередь, что каждой локальной или корпоративной сети следует иметь специальный аппарат сотрудников, который позволит качественно проводить администрирование сети. А для этого необходимо обучение и постоянное совершенствование кадров.

Кадровая политика фирмы должна быть построена таким образом, чтобы руководитель мог надеяться на своих сотрудников, ведь самый большой процент несанкционированных проникновений в защиту происходит внутри сети. В данном случае, как известно не помогут так широко разрекламированные сейчас в России Межсетевые экраны. Защита сети должна быть построена таким образом, чтобы все ее составные компоненты могли наиболее продуктивно взаимодействовать между собой, сюда входит и программное обеспечение, МСЭ, антивирусные средства защиты и, конечно же, персонал. Компетентность персонала, пожалуй, самый важный аспект проблемы, так как практически каждый день появляются новые пути нарушений защиты, особенно это важно для больших корпораций, ведь именно там сложнее всего прослеживать все передвижения информации. Лучше сегодня потратить больше денег, чем в дальнейшем будущем терпеть миллионные убытки, связанные с нарушениями нормальной работы сети. Можно, к примеру, контролировать работу уже конкретно администраторов, ведь лучше содержать одного контролера, чем испытывать постоянные проблемы. В настоящее время производители предлагают вместе с оборудованием как пример к МСЭ пакеты ПО, которое поможет администраторам более успешно справляться с администрированием сети. Этим ни в коем случае нельзя пренебрегать, как и квалифицированными кадрами и другими аспектами решения данной проблемы.

Список использованной литературы

1. Информационная безопасность компьютерных систем и сетей - Шаньгин В.Ф. 2017 г.

2. Информационная безопасность: Учебное пособие / В.В. Гафнер. -- Рн/Д: Феникс, 2017 г.

3. Информационная безопасность и защита информацииЮ.Ю. Громов, В.О. Драчев, О.Г. Иванова. -- Ст. Оскол: ТНТ, 2017 г.

4. Информационная безопасность: концептуальные и методологические основы защиты информации / А.А. Малюк. -- М.: ГЛТ, 2016 г.

5. Информационная безопасность: Учебник для вузов / В.И. Ярочкин. -- М.: Акад. Проект, 2018 г.

6. Информационная безопасность открытых систем. В 2-х т. Т.2 -- Средства защиты в сетях / С.В. Запечников, Н.Г. Милославская, А.И. Толстой, Д.В. Ушаков. -- М.: ГЛТ, 2018 г.

7. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. В. Олифер, Н. Олифер Учебник 2016 г.

8. Компьютерные сети 5-е изд. Э. Таненбаум, Д. Уэзеролл 2016 г.

9. Компьютерные сети. Нисходящий подход" Д. Куроуз, К. Росс 2016 г.

10. Основы локальных компьютерных сетей А. Сергеев 2016 г.

Размещено на Allbest.ru