Detection and Prevention of Sensitive Data From Data Leak Using Shingling and Rabin Filter

Data leak is a major problem in all the organization of any land. A deliberate risk to institution and private security is the disclosure of secure data in transmission and storage. To check content for exposed sensitive data is the main aim for exposed sensitive data. There are large numbers of data-leak cases but human flaws are one of the main reasons of data leak. This paper proposed a data-leak detection model for preventing accidental and intentional data leak in network. If someone succeed to steal some kind of data and send that data to outsider then data owner has obtain to use two methods to find out guilty employee or leaker. This work suggests use of shingling and rabin filter system performs Data Leak Detection (DLD) and Prevention task. The results show that this approach can be effectively implemented in various organizations; however rigorous testing on various data division of such methods will be required to implement the same in sector of importance like defence and other even in large establishment. Keywords—  Information security; Data leak; network security; privacy

Data Leak Detection As a Service: Challenges and Solutions

We describe a network-based data-leak detection (DLD) technique, the main feature of which is that the detection does not require the data owner to reveal the content of the sensitive data. Instead, only a small amount of specialized digests are needed. Our technique – referred to as the fuzzy fingerprint – can be used to detect accidental data leaks due to human errors or application flaws. The privacy-preserving feature of our algorithms minimizes the exposure of sensitive data and enables the data owner to safely delegate the detection to others.We describe how cloud providers can offer their customers data-leak detection as an add-on service with strong privacy guarantees. We perform extensive experimental evaluation on the privacy, efficiency, accuracy and noise tolerance of our techniques. Our evaluation results under various data-leak scenarios and setups show that our method can support accurate detection with very small number of false alarms, even when the presentation of the data has been transformed. It also indicates that the detection accuracy does not degrade when partial digests are used. We further provide a quantifiable method to measure the privacy guarantee offered by our fuzzy fingerprint framework

A review of behavioural research on data security

Protection of confidential information or data from being leaked to the public is a growing concern among organisations and individuals. This paper presents the results of the search for literature on behavioural and security aspects of data protection. The topics covered by this review include a summary of the changes brought about by the EU GDPR (General Data Protection Regulation). It covers human and behavioural aspects of data protection, security and data breach or loss (threats), IT architectures to protect data (prevention), managing data breaches (mitigation), risk assessment and data protection audits. A distinction is made between threats and prevention from within an organisation and from the outside

Behavioral Profiling of SCADA Network Traffic using Machine Learning Algorithms

Mixed traffic networks containing both traditional ICT network traffic and SCADA network traffic are more commonplace now due to the desire for remote control and monitoring of industrial processes. The ability to identify SCADA devices on a mixed traffic network with zero prior knowledge, such as port, protocol or IP address, is desirable since SCADA devices are communicating over corporate networks but typically use non-standard ports and proprietary protocols. Four supervised ML algorithms are tested on a mixed traffic dataset containing 116,527 dataflows from both SCADA and traditional ICT networks: Naive Bayes, NBTree, BayesNet, and J4.8. Using packet timing, packet size and data throughput as traffic behavior categories, this research calculates 24 attributes from each device dataflow. All four algorithms are tested with three attribute subsets: a full set and two reduced attribute subsets. The attributes and ML algorithms chosen for experimentation successfully demonstrate that a TPR of .9935 for SCADA network traffic is feasible on a given network. It also successfully identifies an optimal attribute subset, while maintaining at least a .99 TPR. The optimal attribute subset provides the SCADA network traffic behaviors that most effectively differentiating them from traditional ICT network traffic

Advanced persistent threats

Tese de mestrado, Segurança Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2015Os sistemas computacionais tornaram-se uma parte importante da nossa sociedade, para além de estarmos intrinsecamente ligados a eles, a maioria da informação que utilizamos no nosso dia-a-dia está no seu formato digital. Ao contrário de um documento físico, um documento digital está exposto a uma maior variedade de ameaças, principalmente se estiver de alguma forma disponível `a Internet. Informação é poder, por isso não é de admirar que alguém, algures esteja a tentar roubá-la, assim, é facto que os adversários já operam neste novo mundo. Ladrões, terroristas e mesmo a máfia começaram a utilizar a internet como um meio para alcançar os seus fins. A cibersegurança tenta proteger a informação e os sistemas contra estes e outros tipos de ameaças, utilizando anti-vírus, firewalls ou detetores de intrusões, entre outros. Infelizmente as notícias continuam a sair, milhões de euros roubados a bancos por via informática, empresas saqueadas da sua propriedade intelectual e governos envergonhados por os seus segredos serem expostos ao mundo. A questão coloca-se, porque é que os sistemas de segurança estão a falhar? Como está o adversário a ultrapassá-los? A verdade hoje em dia é que os atacantes não só adquiriram talentos avançados na área como também têm acesso a ferramentas extremamente sofisticadas e vão fazer uso delas para serem bem-sucedidos nos seus objetivos, sejam estes o roubo de informação, o objetivo mais comum e por isso o mais abordado neste trabalho, seja o ataque a infraestruturas críticas. Advanced Persistent Threat(APT), ou ameaça avançada persistente, é um termo utilizado para caracterizar atacantes sofisticados, organizados e com recursos para concretizar ataques informáticos. Inventado pela força aérea Americana em 2006, o termo era uma forma de discutir intrusões informáticas com pessoal não militar. Nas suas origens, a palavra Ameaça indica que o adversário não é um pedaço de código automático, ou seja, o adversário ´e humano e ´e este humano que controla parte do ataque e contribui para o seu sucesso, avançada porque este humano é treinado e especializado na utilização de todo o espectro informático de forma a melhor conseguir atingir o seu objectivo e persistente, pois esse objectivo é formalmente definido, ou seja, o ataque só está concluído quando atingir o alvo em pleno. Infelizmente, o termo passou a ser utilizado para descrever qualquer ataque informático e a ter uma conotação extremamente comercial devido aos sistemas anti-APT que invadiram o mercado pouco tempo depois do ataque sofrido pela Google em 2010. Neste trabalho abordamos estes pressupostos, e explica-se o verdadeiro significado do termo juntamente com uma forma mais científica, claramente mais útil do ponto das abordagens da engenharia. Nomeadamente, sugere-se uma visão mais abrangente da campanha de ataque, não se focando apenas no software utilizado pelo adversário, mas tentando olhar para a campanha como um todo; equipas, organização, manutenção e orçamento, entre outros. Mostramos também porque estes ataques são diferentes, relativamente às suas tácticas, técnicas e procedimentos, e porque merecem ser distinguidos com a sua própria designação e o seu próprio ciclo de vida. Para além de identificarmos vários ciclos de vida associados às APTs, o ciclo de vida mais utilizado para caracterizar estas campanhas de ataque foi analisado em detalhe, desde as primeiras etapas de reconhecimento até à conclusão dos objectivos. Discute-se também a essência de cada passo e porque são, ou não, importantes. De seguida realiza-se uma análise ao tipo de atacante por trás destas campanhas, quem são, quais as suas histórias e objectivos. Avalia-se também porque é que os mecanismos de defesa tradicionais continuam a ser ultrapassados e n˜ao conseguem acompanhar o passo rápido dos atacantes. Isto acontece principalmente devido à utilização de listas do que é malicioso e o bloqueio apenas do que se encontra nessa lista, chamado de black listing. Ainda que se tenha já realizado trabalho na área de deteccão de anomalias, mostra-se também o porquê de esses sistemas continuarem a não ser suficientes, nomeadamente devido ao facto de definirem os seus pressupostos base erroneamente. Durante a realização deste trabalho percebeu-se a falta de estatísticas que pudessem responder a algumas questões. E por isso foi realizado um estudo aos relatórios disponíveis relativos a este tipo de ataques e apresentados os resultados de uma forma simples, organizada e resumida. Este estudo veio ajudar a perceber quais os maiores objectivos neste tipo de ataque, nomeadamente a espionagem e o roubo de informação confidencial; quais os maiores vectores de ataque (sendo o e-mail o grande vencedor devido à facilidade de explorar o vector humano); quais as aplicações alvo e a utilização, ou não, de vulnerabilidades desconhecidas. Esperamos que esta recolha de informação seja útil para trabalhos futuros ou para interessados no tema. Só depois de realizado este estudo foi possível pensar em formas de contribuir para a solução do problema imposto pelas APTs. Uma distinção ficou clara, existe não só a necessidade de detectar APTs, mas também a criticalidade da sua prevenção. A melhor forma de não ser vítima de infeção é a aplicação de boas práticas de segurança e, neste caso, a formação de todo o pessoal relativamente ao seu papel na segurança geral da organização. Aborda-se também a importância da preparação; segurança não é apenas proteger-se dos atacantes, mas principalmente saber como recuperar. Relativamente à deteção, foi realizado trabalho em duas vertentes, primeiramente e visto o trabalho ter sido realizado em ambiente de empresa, foi elaborado um plano para um sistema capaz de detectar campanhas de ataque que utilizassem o vetor de infeção do e-mail, fazendo uso dos sistemas já desenvolvidos pela AnubisNetworks que, sendo uma empresa de segurança informática com fortes ligações ao e-mail, tinha o conhecimento e as ferramentas necessárias para a concretização do sistema. O sistema faz uso de uma caracterização de pessoas, chamado de people mapping, que visa a identificar os principais alvos dentro da empresa e quem exibe maiores comportamentos de risco. Esta caracterização possibilita a criação de uma lista de pessoal prioritário, que teria o seu e-mail (caso tivesse anexos ou endereços) analisado em ambiente de sandbox. Este sistema acabou por não ser construído e é apenas deixada aqui a sua esquematização, sendo que fica lançado o desafio para a sua realização. De forma a contribuir não só para a empresa, mas também para a comunidade científica de segurança, foi de seguida realizado trabalho de deteção em vários pontos de qualquer rede informática seguindo os quatro principais passos na execução de uma campanha APT. Decidimos então utilizar um ciclo de vida composto por quatro etapas, sendo elas, a fase de reconhecimento, a infeção inicial, o controlo e o roubo de informação. Neste modelo, procuraram-se possíveis sistemas para a deteção de eventos relacionados com APTs nos três principais pontos de qualquer rede: a Internet, a Intranet e a máquina cliente. Ao analisar cada fase em cada ponto da rede, foi possível perceber realmente quais as principais áreas de estudo e desenvolvimento para melhor detectar APTs. Mais concretamente, concluiu-se que a internet seria o ponto ideal de deteção das fases de reconhecimento, a intranet para detetar controlo e roubo de informação e a máquina cliente para detetar infeção inicial. Conclui-se o trabalho apresentando o nosso ponto de vista relativamente ao futuro, isto é, quem vai fazer uso das táticas utilizadas nas campanhas APT visto serem extremamente bem sucedidas, como vão os atacantes adaptar-se aos novos mecanismos de defesa e quais os novos possíveis vetores de infeção.Computer systems have become a very important part of our society, most of the information we use in our everyday lives is in its digital form, and since information is power it only makes sense that someone, somewhere will try to steal it. Attackers are adapting and now have access to highly sophisticated tools and expertise to conduct highly targeted and very complex attack campaigns. Advanced Persistent Threat, or APT, is a term coined by the United States Air Force around 2006 as a way to talk about classified intrusions with uncleared personnel. It wrongly and quickly became the standard acronym to describe every sort of attack. This work tries to demystify the problem of APTs, why they are called as such, and what are the most common tactics, techniques and procedures. It also discusses previously proposed life-cycles, profile the most common adversaries and takes a look at why traditional defences will not stop them. A big problem encountered while developing this work was the lack of statistics regarding APT attacks. One of the big contributions here consists on the search for publicly available reports, its analysis, and presentation of relevant information gathered in a summarised fashion. From the most targeted applications to the most typical infection vector, insight is given on how and why the adversaries conduct these attacks. Only after a clear understanding of the problem is reached, prevention and detection schemes were discussed. Specifically, blueprints for a system to be used by AnubisNetworks are presented, capable of detecting these attacks at the e-mail level. It is based on sandboxing and people mapping, which is a way to better understand people, one of the weakest links in security. The work is concluded by trying to understand how the threat landscape will shape itself in upcoming years

A Dynamic Risk-Based Access Control Approach: Model and Implementation

Access control (AC) refers to mechanisms and policies that restrict access to resources, thus regulating access to physical or virtual resources of an information system. AC approaches are used to represent these mechanisms and policies by which users are granted access and specific access privileges to the resources or information of the system for which AC is provided. Traditional AC approaches encompass a variety of widely used approaches, including attribute-based access control (ABAC), mandatory access control (MAC), discretionary access control (DAC) and role-based access control (RBAC). Emerging AC approaches include risk adaptive access control (RAdAC), an approach that suggests that AC can adapt depending on specific situations. However, traditional and emerging AC approaches rely on static pre-defined risk mitigation tasks and do not support the adaptation of an AC risk mitigation process (RMP). There are no provided mechanisms and automated support that allow AC approaches to construct RMPs and to adapt to provide more flexible, custom-tailored responses to specific situations in order to minimize risks. Further, although existing AC approaches can operate in several knowledge domains at once, they do not explicitly take into account the relationships among risks related to different dimensions, e.g., security, productivity. In addition, although in the real world, risks accumulate over time, existing AC approaches do not appropriately provide means for risk resolution in situations in which risks accumulate as different, dangerous tasks impact risk measures. This thesis presents the definition, the implementation, and the application through two case studies of a novel AC risk-mitigation approach that combines dynamic RMP construction and risk assessment extended to include forecasting based on multiple risk-related utilities and events; provides support for a dynamic risk assessment that depends on one or multiple risk dimensions (e.g., security and productivity); offers cumulative risk assessment in which each action of interest can impact the risk-related utilities in a dynamic way; and presents an implementation of an adaptive simulation method based on risk-related utilities and events