[論文レビュー] IDPS: An Integrated Intrusion Handling Model for Cloud

Hassen Mohammed Alsafi, Wafaa Mustafa Abduallah+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 15, 2012

Network Security and Intrusion Detection参考文献 7被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、クラウド環境向けに統合型侵入検知・防止システム（IDPS）を提案する。このシステムは、異常検知（AD）と特徴パターン検知（SD）を統合したフレームワークを採用し、セキュリティを強化する。IDSとIPSの機能を統合することで、多様なサイバー攻撃をリアルタイムで検知し、自動的にブロック可能となり、クラウドコンピューティングの動的かつスケーラブルなアーキテクチャに適合した、強固で適応性のある防御メカニズムを提供する。

ABSTRACT

Today, many organizations are moving their computing services towards the Cloud. This makes their computer processing available much more conveniently to users. However, it also brings new security threats and challenges about safety and reliability. In fact, Cloud Computing is an attractive and cost-saving service for buyers as it provides accessibility and reliability options for users and scalable sales for providers. In spite of being attractive, Cloud feature poses various new security threats and challenges when it comes to deploying Intrusion Detection System (IDS) in Cloud environments. Most Intrusion Detection Systems (IDSs) are designed to handle specific types of attacks. It is evident that no single technique can guarantee protection against future attacks. Hence, there is a need for an integrated scheme which can provide robust protection against a complete spectrum of threats. On the other hand, there is great need for technology that enables the network and its hosts to defend themselves with some level of intelligence in order to accurately identify and block malicious traffic and activities. In this case, it is called Intrusion prevention system (IPS). Therefore, in this paper, we emphasize on recent implementations of IDS on Cloud Computing environments in terms of security and privacy. We propose an effective and efficient model termed as the Integrated Intrusion Detection and Prevention System (IDPS) which combines both IDS and IPS in a single mechanism. Our mechanism also integrates two techniques namely, Anomaly Detection (AD) and Signature Detection (SD) that can work in cooperation to detect various numbers of attacks and stop them through the capability of IPS.

研究の動機と目的

• 増加する攻撃表面と動的ワークロードに起因するクラウドコンピューティングにおけるセキュリティ課題に対処する。
• 特定の攻撃タイプに特化するか、統合が不十分な従来のIDS/IPSシステムの限界を克服する。
• クラウド環境における幅広いサイバー脅威を検知・防止できる統合的で知的なシステムの開発。
• 予防的脅威同定と自動応答メカニズムを通じて、クラウドインfraのセキュリティとプライバシーを強化する。

提案手法

• 包括的な脅威カバレッジを実現するため、異常検知（AD）と特徴パターン検知（SD）を統合したハイブリッド検知メカニズムを設計する。
• 複数のクラウドノードからのデータを相関処理する集中型検知エンジンを実装し、不審な行動パターンを同定する。
• 高い正確性と低い誤検知率を実現するため、特徴パターンに基づく分析を用いて既知の攻撃パターンを検出する。
• 基準となるシステム動作を確立することで、ゼロデイ攻撃や未知の脅威を異常ベース検知で特定する。
• リアルタイムで検知された脅威を自動的にブロックまたは軽減する侵入防止機能を統合する。
• 低遅延と高可用性を確保するため、スケーラブルで分散型のクラウドアーキテクチャにシステムを展開する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラウド環境における多様で変化し続ける脅威に対応できる統合型侵入検知・防止システムは、どのように設計できるか？
• RQ2 クラウドネイティブアーキテクチャにおいて、異常検知と特徴パターン検知を統合する際のパフォーマンスと正確性のトレードオフは何か？
• RQ3 分離型IDSまたはIPSソリューションと比較して、統合型IDPSモデルは誤検知と誤検知漏れをどの程度低減できるか？
• RQ4 スケーラブルなクラウドインfraにおいて、本モデルは既知の攻撃とゼロデイ攻撃の両方をどの程度効果的に検出できるか？
• RQ5 本番クラウド環境に知的で適応性のあるIDPSを展開するにあたり、どのような主要なアーキテクチャ的配慮が必要か？

主な発見

• 統合型IDPSモデルは、異常検知と特徴パターン検知の長所を組み合わせることで、脅威検知カバレッジを顕著に向上させる。
• ADとSDの出力を相関処理することで、検知正確性が向上し、誤検知率が低減することを実証した。
• リアルタイム防止機能により、悪意あるトラフィックを即座にブロックでき、クラウドワークロードへの潜在的損害を最小限に抑える。
• 水平スケーラビリティをサポートするアーキテクチャであるため、動的リソース割り当てを伴う大規模クラウド展開に適している。
• 進化する攻撃パターン、特に未知の脅威に対しても適応可能な予防的防御メカニズムを提供する。
• IDSとIPS機能を統合型フレームワークに統合することで、分離型システムと比較して運用のオーバーヘッドが低減し、応答効率が向上する。