Как подготовиться к гигабитной DDoS-атаке при помощи машинного обучения
•
0 likes•196 views
В этом докладе мы поговорим о том, какие области науки о данных применимы при защите от DDoS, взглянем на машинное обучение с позиций злоумышленников, специалистов по обеспечению доступности и по защите информации. Рассмотрим в этом контексте обучение с обратной связью: • от окружающей среды (теория управления/control theory), • от данных (кластеризация, unsupervised learning), • от внешнего источника (обучение с учителем/supervised learning — классификация и регрессия).
Recommended
Recommended
More Related Content
Similar to Как подготовиться к гигабитной DDoS-атаке при помощи машинного обучения
Similar to Как подготовиться к гигабитной DDoS-атаке при помощи машинного обучения (20)
More from Qrator Labs
More from Qrator Labs (20)
Как подготовиться к гигабитной DDoS-атаке при помощи машинного обучения
- 1. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Как подготовиться к гигабитной DDoS-атаке при помощи машинного обучения Константин Игнатов Qrator Labs 3.11.2015 @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 2. Как вы узнаете, что ваш сайт атакуют?
- 4. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 5. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Информационная безопасность План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 6. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Информационная безопасность Обеспечение доступности Процесс противодействия злоумышленнику наша цель — 100% доступность цель злоумышленника — наш даунтайм Основные принципы: "мыслить как преступник" спрашивать (не только) себя: "что здесь может пойти не так?" @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 7. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Информационная безопасность Обеспечение доступности Процесс противодействия злоумышленнику наша цель — 100% доступность цель злоумышленника — наш даунтайм Основные принципы: "мыслить как преступник" спрашивать (не только) себя: "что здесь может пойти не так?" @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 8. Если что-то плохое может произойти, оно произойдёт... по чьей-то злой воле
- 9. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Процесс DDoS mitigation План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 10. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Процесс DDoS mitigation Защищаем ограниченные ресурсы DDoS атака, как правило, направлена на их исчерпывание Требуется совместная работа многих отделов сетевые инженеры, архитекторы: канал разработчики приложения: память, CPU, IOPS специалисты по ИБ: защищаемый IP @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 12. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Объяснимость и устойчивость к манипуляциям План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 13. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Machine learning для автоматизации Machine learning — это просто набор алгоритмов Два этапа работы алгоритмов: подготовка (настройка, выбор модели, обучение) предсказание Три типа алгоритмов: с обратной связью от среды теория управления (control systems) с обратной связью от человека обучение с учителем (supervised learning) с обратной связью от данных обучение без учителя (unsupervised learning) @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 15. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Требования к алгоритмам Алгоритмы дают оценку, например, матожидания E [ω|X] ω — случайная величина (что мы хотим «предсказать») X — известные данные Мы хотим: На первом этапе работы: игнорировать аномалии при обучении (в обратной связи) На втором: иметь возможность понять, почему было принято именно такое решение @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 16. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 17. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник Кто учит машину? Данные для обучения = поведение пользователей То есть частично контролируемы злоумышленником И тут у злоумышленника появляется одна идея... научить наш алгоритм «вместо нас» Это плохо. И может случиться. Что делать? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 18. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник Кто учит машину? Данные для обучения = поведение пользователей То есть частично контролируемы злоумышленником И тут у злоумышленника появляется одна идея... научить наш алгоритм «вместо нас» Это плохо. И может случиться. Что делать? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 19. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник Кто учит машину? Данные для обучения = поведение пользователей То есть частично контролируемы злоумышленником И тут у злоумышленника появляется одна идея... научить наш алгоритм «вместо нас» Это плохо. И может случиться. Что делать? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 20. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник Кто учит машину? Данные для обучения = поведение пользователей То есть частично контролируемы злоумышленником И тут у злоумышленника появляется одна идея... научить наш алгоритм «вместо нас» Это плохо. И может случиться. Что делать? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 21. 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 lg1p(PSend) Oct 23 2015 Oct 24 2015 Oct 25 2015 Oct 26 2015 Oct 27 2015 Oct 28 2015 Oct 29 2015 time
- 22. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник Робастная оценка Робастность — мера того, насколько просто повлиять на предсказываемую оценку Breaking point — количество образцов в обучающей выборке, достаточное для того, чтобы исказить оценку Чем выше Breaking Point, тем сложнее злоумышленнику повлиять на работу алгоритма ML Что означает «сложнее»? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 23. Деталь, которая не ломается, отличается от детали, которая ломается, тем, что, если деталь, которая не ломается, сломается, то её нельзя будет починить.
- 24. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Что захочет сделать злоумышленник Объяснимость Помогает «приглядывать» за автоматизированным процессом. Как иначе понять, что что-то пошло не так? Помогает при тестировании и отладке. Помогает при расследовании инцидентов. @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 25. Вопрос... Откуда взять данные для обучения?
- 26. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 27. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? Что хранить Необходимо (и легко) Данные о состояния сервера («телеметрию»): статистика соединений объём трафика свободная память загрузка ЦПУ прочие замеры исчерпываемых ресурсов Полезно (но тяжело) Логи желательно, подробные в основном, access.log в более-менее удобном для машины формате @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 28. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? Что хранить Необходимо (и легко) Данные о состояния сервера («телеметрию»): статистика соединений объём трафика свободная память загрузка ЦПУ прочие замеры исчерпываемых ресурсов Полезно (но тяжело) Логи желательно, подробные в основном, access.log в более-менее удобном для машины формате @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 29. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? Логи Нужен хотя бы небольшой образец логов «чистого поведения» Нужно иметь возможность сохранить хотя бы часть логов за время атаки Что здесь может пойти не так? Можно хранить только подмножество логов Важно: правильно организовать выборку например, можно хранить только запросы с MurmurHash(IP) mod 1024 ∈ B, где B ⊂ 0, 1023 @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 30. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? Логи Нужен хотя бы небольшой образец логов «чистого поведения» Нужно иметь возможность сохранить хотя бы часть логов за время атаки Что здесь может пойти не так? Можно хранить только подмножество логов Важно: правильно организовать выборку например, можно хранить только запросы с MurmurHash(IP) mod 1024 ∈ B, где B ⊂ 0, 1023 @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 31. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? Логи Нужен хотя бы небольшой образец логов «чистого поведения» Нужно иметь возможность сохранить хотя бы часть логов за время атаки Что здесь может пойти не так? Можно хранить только подмножество логов Важно: правильно организовать выборку например, можно хранить только запросы с MurmurHash(IP) mod 1024 ∈ B, где B ⊂ 0, 1023 @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 32. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Откуда брать данные для обучения? Логи Нужен хотя бы небольшой образец логов «чистого поведения» Нужно иметь возможность сохранить хотя бы часть логов за время атаки Что здесь может пойти не так? Можно хранить только подмножество логов Важно: правильно организовать выборку например, можно хранить только запросы с MurmurHash(IP) mod 1024 ∈ B, где B ⊂ 0, 1023 @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 33. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Чему учиться, что искать? План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 34. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Чему учиться, что искать? Что даёт сбор данных? «Телеметрия» Фиксируем, когда серверу «плохо» Прогнозируем проблемы Логи Чем отличается зловредное поведение, от «доброкачественного»? Какая группа пользователей вызывает основную нагрузку? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 35. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Чему учиться, что искать? Что даёт сбор данных? «Телеметрия» Фиксируем, когда серверу «плохо» Прогнозируем проблемы Логи Чем отличается зловредное поведение, от «доброкачественного»? Какая группа пользователей вызывает основную нагрузку? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 36. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 37. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки Цепочки задач 1. Какая ожидается нагрузка? 1.1 А какая бывает? 1.2 На что похоже то, что наблюдаем сейчас? 2. Нужно ли что-то делать? 2.1 Какое количество запросов приводит к сбоям сервера? 2.2 Сколько нужно «зарезать» запросов, чтобы стало легче жить? 2.3 Нужно ли заблокировать часть легитимных запросов? 3. Какие запросы более важны? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 38. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки Исходные данные @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 39. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки Общие замечания Использование абсолютных отклонений (L1) Робастная нормализация Нелинейные обратимые преобразования (sigmoid) "Тяжёлые хвосты", когда нужно предположение о распределении Сэмплирование уменьшает вероятность попадания Как правило, можно принять: В алгоритмах, основанных на деревьях, breaking point<минимальный размер листка При кластеризации breaking point<минимальный размер кластера @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 40. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки Подготовка @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 43. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки Кластеризация @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 44. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Предсказание нагрузки Классификация + регрессия @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 45. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Поиск групп запросов План Процессы информационной безопасности Информационная безопасность Процесс DDoS mitigation Machine learning Объяснимость и устойчивость к манипуляциям Что захочет сделать злоумышленник Сбор данных Откуда брать данные для обучения? Чему учиться, что искать? Примеры задач Предсказание нагрузки Поиск групп запросов @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 46. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Поиск групп запросов Примеры признаков запросов/сессий Пользуется ли посетитель последней версией браузера? Читает ли на там же языке, который используется в его системной локали? Загружает ли статику? Сколько раз запросил favicon.ico? Заходил ли на страницу /buy? @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 47. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Поиск групп запросов Pattern discovery Как выделить признаки запросов/сессий Дано: всплеск на 50k запросов. Преобразуем запрос в набор элементарных признаков @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 48. in_agent:Mozilla/,in_ref:http:/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_ref:/www.example.com/,num_agents:1,method:GET,in_agent:Gecko),in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent:(KHTML,,code:200 55118 in_agent:Mozilla/,in_ref:http:/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,method:GET,in_agent:Gecko),in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent: (KHTML,,in_agent:WOW64),in_agent:537.36 54964 in_agent:Mozilla/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,num_agents:1,in_agent:Gecko),seen_ref:False,in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent:(KHTML,,code:200,in_agent:537.36 54841 in_agent:Mozilla/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,in_agent:39.0.2171.99 ,method:GET,in_agent:Gecko),in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent: (KHTML,,code:200,in_agent:537.36 54188 in_agent:Mozilla/,in_ref:http:/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,in_agent:39.0.2171.99 ,in_agent:Gecko),in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent: (KHTML,,code:200,in_agent:537.36 53990 in_agent:Mozilla/,in_ref:http:/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_ref:/www.example.com/,num_agents:1,method:GET,in_agent:Gecko),in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent:(KHTML,,code:200,in_agent:537.36 53949 in_agent:Mozilla/,in_agent:6.1; ,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,num_agents:1,in_agent:Gecko),in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent: (KHTML,,code:200,in_agent:WOW64) 53896 in_agent:Mozilla/,in_ref:http:/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,method:GET,in_agent:Gecko),seen_ref:True,in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent:(KHTML,,in_agent:537.36 53771 in_agent:Mozilla/,in_ref:http:/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,in_ref:/www.example.com/,in_agent:Gecko),seen_ref:True,in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent:(KHTML,,code:200 53297 in_agent:Mozilla/,in_agent: AppleWebKit/,in_agent: like ,in_agent:(Windows ,method:GET,in_agent:Gecko),seen_ref:True,in_agent:Safari/,in_agent: Chrome/,in_agent:NT ,in_agent:5.0 ,in_agent:537.36 ,in_agent:(KHTML,,code:200,in_agent:537.36 53193
- 49. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Поиск групп запросов Pattern discovery Наиболее популярные: подмножества (элементарных признаков) подпоследовательности (запросов) подграфы (переходов) @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 50. Процессы ИБ Machine learning Сбор данных Примеры задач Самое важное Итого: готовиться нужно заранее Защита как процесс Нужно время на поиск и/или подготовку специалистов Нужно время на сбор данных Нужно время на ручной анализ, выбор и настройку алгоритмов Нужно время на обучение алгоритмов К размышлению: Документирование процесса защиты. Связь с бизнес-аналитикой. Стандартизация собираемой информации. @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 52. Запасные слайды Защита, прозрачная для пользователей Почему нельзя просто... Full browser stack Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart простые — взломаны сложные — вызывают боль у пользователей automated humans @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 53. Запасные слайды Схема защиты Availability network Подключение по DNS клиент получает IP, пользователи используют его, reverse-proxy перенаправляет чистые запросы на старый адрес самый простой и быстрый, но конфиденциальность защищаемого IP нужно беречь как зеницу ока Выделенный VPN канал BGP анонс @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 54. Запасные слайды Робастность Define: робастный Медиана MAD (медиана абсолютного отклонения от медианы) Квантиль QR (размах квантилей) Распределение Стьюдента @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation
- 55. Запасные слайды Робастность @podshumok Qrator Machine learning for DDoS mitigation