Classification du trafic et optimisation des règles de filtrage pour la détection d'intrusions

Abstract

Nous nous intéressons dans cette thèse à des problèmes sensibles rencontrés par la détection d'intrusions à savoir le haut débit, les techniques d'évasion et les fausses alertes. Afin de soutenir le haut débit, nous procédons à une classification du trafic réseau ce qui permet de diviser la charge d'analyse sur plusieurs systèmes de détection d'intrusions et de sélectionner pour chaque classe du trafic la meilleure méthode de détection. Par ailleurs nous réduisons le temps de traitement de chaque paquet en organisant convenablement les règles de détection d'attaques stockées sur les systèmes de détection d'intrusions. Au cours de cette analyse nous proposons un filtrage à la volée de plusieurs signatures d'attaques. Ainsi, nous évitons le réassemblage du trafic qui était auparavant nécessaire pour résister aux techniques d'évasion. Par ailleurs nous assurons une analyse protocolaire avec des arbres de décisions ce qui accélère la détection des attaques et évite les inconvénients du filtrage brut de motifs telles que la génération abondante des faux positifs.In this dissertation we are interested by some bottlenecks that the intrusion detection faces, namely the high load traffic, the evasion techniques and the false alerts generation. In order to ensure the supervision of overloaded networks, we classify the traffic using Intrusion Detection Systems (IDS) characteristics and network security policies. Therefore each IDS supervises less IP traffic and uses less detection rules (with respect to traffics it analyses). In addition we reduce the packets time processing by a wise attack detection rules application. During this analysis we rely on a fly pattern matching strategy of several attack signatures. Thus we avoid the traffic reassembly previously used to deceive evasion techniques. Besides, we employ the protocol analysis with decision tree in order to accelerate the intrusion detection and reduce the number of false positives noticed when using a raw pattern matching method.NANCY1-SCD Sciences & Techniques (545782101) / SudocSudocFranceF