Arquitetura distribuída e automatizada para mitigação de botnet baseada em análise dinâmica de malwares

Abstract

Atualmente, uma das mais sérias ameaças a segurança da Internet são as botnets. As botnets - rede de máquinas comprometidas e controladas remotamente por um atacante - caracterizam-se por serem muito dinâmicas. Frequentemente novas características são incorporadas as redes dificultando que ferramentas tradicionais tal como sistemas de antivírus e IDS sejam efetivas. Diante disso, faz-se necessário desenvolver novos mecanismos que possam complementar as atuais técnicas de defesa. Esta dissertação de mestrado apresenta uma proposta de arquitetura para uma ferramenta de mitigação e detecção de botnets baseada em assinatura de rede de máquinas comprometidas por bots. Essa arquitetura automatiza o processo de geração de assinaturas compilando informações de analisadores de malwares gratuitamente disponibilizados na Web. Além disso, utilizouse de monitoração de fluxos através da solução Netflow para identificar o comportamento de rede similar aos mapeados em arquivos maliciosos analisados. Esse comportamento mapeado sinaliza uma possível infecção de máquinas na rede monitorada. Essa identificação dispara eventos na ferramenta proposta que auxiliará o gerente a mitigar a máquina comprometida. Por fim, avaliou-se a solução proposta no contexto de uma grande rede acadêmica: da própria Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Os resultados alcançados por essa solução permitiram concluir que 1,5% dos controladores ficam por um longo período (52 dias) realizando atividades maliciosas e, também, observouse um pequeno grupo de controladores responsáveis pela administração de uma grande quantidade de máquinas.

Currently, botnets are one of the most serious threats of Internet security. The botnets - network of compromissed machines remotely controlled by an attacker - are being very dynamic threats. Often new features are incorporated into thismalicious networksmaking hard for traditional tools, such as antivirus and IDS, to be effective. Therefore, it is necessary to develop new mechanisms that can complement the current defense techniques. This dissertation presents an architecture for a tool for botnet mitigation and detection. The tool is based in network signature obtained from bot compromissed machine’s. This architecture automates the process of signature generation compiling information from online malwares analyze tools. Furthermore, flows monitoring tools was used to identify similar behavior to those mapped in malware (bot) analyzed by the system. This mapped behavior in flows indicates possible compromissed machines, with this, the system triggers events to help the security manager to mitigate the compromissed machines. Finally, the proposed solution was evaluated in a academic network: in the Federal University of Rio Grande do Sul. The results achieved by this solution helped to observe that more than 1.5% of the botnet controllers’s remain active for a long period of time (52 days) performing malicious activities. Also, was observed a small group of controllers responsible for the adminstration of a large number of compromissed machines.