Компьютерные сети. 6-е изд. - Эндрю Таненбаум

данные, хотя на самом деле они не представляют никакой угрозы? Это весьма нежелательно, особенно если речь идет о важном соединении, от которого зависят бизнес-процессы. Возможно, лучше выдать оповещение и позволить кому-то другому изучить подозрительные данные, чтобы выяснить, действительно ли они представляют угрозу.

При этом очень важно знать, насколько часто подозрения IDS или IPS оказываются верными. Если система слишком часто поднимает ложную тревогу, то есть выдает много ложноположительных результатов (false positives, FP), это закончится тем, что вы потратите много времени и денег на поиски черной кошки в темной комнате. Если же, наоборот, IDS или IPS ведет себя слишком сдержанно, часто не поднимая тревогу при атаке, то есть выдает много ложноотрицательных результатов (false negatives, FN), то злоумышленники смогут легко взломать вашу систему. Эффективность системы защиты определяется тем, каким будет число ложноположительных и ложноотрицательных результатов по сравнению с количеством истинно положительных (true positive, TP) и истинно отрицательных (true negative, TN) результатов. Свойства системы в этом отношении принято выражать в виде таких показателей, как точность (precision) и полнота (recall). Точность показывает, какая доля сигналов тревоги была оправданной, что выражается следующей формулой: P = TP/(TP + FP). Полнота показывает, какую долю реальных атак удалось выявить: R = TP/(TP + FN). Можно применять комбинацию двух этих значений, F-меру (F-measure): F = 2PR/(P + R). Наконец, иногда нам нужно выяснить только то, как часто IDS или IPS выдает правильный результат, для этого используется показатель доля верных результатов (accuracy): A = (TP + TN)/общее количество.

Что касается показателей полноты и точности, чем выше их значение, тем лучше. При этом между количеством ложноотрицательных и ложноположительных результатов обычно существует обратная зависимость: при уменьшении первого параметра растет второй, и наоборот. Диапазон допустимых значений для этих параметров зависит от конкретной ситуации. Если система защиты создается для Пентагона, то на первый план выходит исключение вероятности взлома. В этом случае лучше получать чуть больше ложноположительных результатов при минимальном количестве ложноотрицательных. Однако если система защиты создается для учебного заведения, то к ней предъявляются уже не столь жесткие требования. Вероятно, здесь можно обойтись без системного администратора, который проводит почти все свое рабочее время, анализируя ложные срабатывания системы.

Нам осталось рассмотреть еще одну особенность упомянутых показателей, которая показывает важность ложноположительных результатов. При этом мы используем слегка модифицированную версию примера, приведенного Стефаном Аксельсоном (Stefan Axelsson) в его известной статье о том, почему обнаружение вторжений является сложным процессом (Axelsson, 1999). Допустим, реальное количество заболевших определенной болезнью составляет 1 из 100 000 человек. Любой человек, у которого обнаруживается эта болезнь, умирает в течение месяца. К счастью, имеется тест, позволяющий эффективно выявлять наличие болезни. У этого теста доля верных результатов составляет 99 %: если пациент болен (S), то в 99 % случаев тест выдаст положительный результат (что в медицине является не хорошим, а плохим признаком!), а если пациент здоров (H), то в 99 % случаев тест выдаст отрицательный результат (Neg). Решив пройти этот тест, вы получаете положительный результат (Pos). Вопрос на миллион долларов: насколько это плохой признак? Или скажем иначе: стоит ли вам попрощаться с друзьями и семьей, распродать имущество и пуститься во все тяжкие в оставшиеся вам тридцать с небольшим дней или все же не стоит этого делать?

Чтобы ответить на этот вопрос, обратимся к математике. Мы должны определить вероятность наличия у вас заболевания при условии, что тест выдал положительный результат: P(S | Pos). Нам известно следующее:

.

Чтобы вычислить P(S | Pos), воспользуемся известной формулой Байеса:

.

В данном случае тест может выдавать только два варианта ответа — вы либо заболели, либо нет. То есть

,

где P(H) = 1 – P(S);

P(Pos | H) = 1 – P(Neg | H), следовательно:

Таким образом

.

Итак, вероятность наличия у вас этого заболевания составляет менее 0,1 %, и вам пока не стоит паниковать (если, конечно, вы еще не успели распродать все свое имущество).

Как мы видим, окончательное значение вероятности здесь в значительной мере зависит от доли ложноположительных результатов P(Pos | H) == 1 – P(Neg | H) = 0,01. Это объясняется тем, что количество рассматриваемых происшествий является настолько малым (0,00001), что мы можем пренебречь влиянием всех остальных членов уравнения. Данную проблему называют ошибкой базовой оценки (Base Rate Fallacy). Если мы заменим здесь слова «болезнь» и «положительный результат» словами «атака» и «оповещение об атаке», то увидим, что ошибка базовой оценки играет крайне важную роль при использовании любой IDS или IPS. Поэтому нужно стремиться к тому, чтобы количество ложных срабатываний было как можно меньше.

Кроме базовых принципов безопасности Зальцера и Шредера, многие исследователи предлагали использовать дополнительные, часто очень практичные принципы. В частности, здесь уместно вспомнить прагматичный принцип эшелонированной защиты (principle of defense in depth). Часто для защиты системы целесообразно использовать несколько взаимно дополняющих методов. Например, чтобы остановить атаку, можно применять брандмауэр в сочетании с системой обнаружения вторжений и антивирусным сканером. Хотя эти средства не дают стопроцентной защиты по отдельности, их гораздо труднее обойти, если они используются одновременно.

8.4. Криптография

Слово криптография (cryptography) происходит от греческого «тайнопись». У криптографии долгая и яркая история, насчитывающая несколько тысяч лет. В данном разделе мы всего лишь кратко упомянем некоторые отдельные моменты в качестве введения к последующей информации. Желающим ознакомиться с полной историей криптографии рекомендуется книга Кана (Kahn, 1995). Для получения всестороннего представления о текущем положении дел см. работу Кауфмана и др. (Kaufman et al., 2002). Если вы хотите подробнее ознакомиться с математическими основами криптографии, см. книгу Крафта и Вашингтона (Kraft and Washington, 2018). Если вас, наоборот, не слишком интересуют математические основы, см. работу Эспозито (Esposito, 2018).

С профессиональной точки зрения понятия «шифр» и «код» отличаются друг от друга. Шифр (cipher) представляет собой посимвольное или побитовое преобразование, которое не зависит от лингвистической структуры сообщения. Код (code), напротив, заменяет целое слово другим словом или символом. Коды в настоящее время не используются, хотя имеют богатую историю.

Наиболее успешным в истории считается код, использованный корпусом морской пехоты США в Тихом океане во время Второй мировой войны. Для ведения секретных переговоров применялись слова языка индейцев навахо, носители которого служили в американских войсках. Например, слово чаи-да-гахи-найл-цайди (что буквально