Presentazione_compressione_di_insiemi_di_espressioni_regolari_tramite_programmazione_genetica_in_sistemi_di_rilevazione_delle_intrusioni
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Presentazione Tesi Laurea Magistrale
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Presentazione_compressione_di_insiemi_di_espressioni_regolari_tramite_programmazione_genetica_in_sistemi_di_rilevazione_delle_intrusioni
- 1. Università degli Studi di TriesteUniversità degli Studi di Trieste Dipartimento di Ingegneria e ArchitetturaDipartimento di Ingegneria e Architettura Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria InformaticaCorso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica Compressione di insiemi di espressioniCompressione di insiemi di espressioni regolari tramite programmazioneregolari tramite programmazione genetica in sistemi di rilevazione dellegenetica in sistemi di rilevazione delle intrusioniintrusioni Tesi di Laurea in Reti di Calcolatori II Laureando Simone Cumar Relatore Alberto Bartoli Correlatore Eric Medvet
- 3. BackgroundBackground ➢ Network Intrusion Detection System (NIDS) ➢ Uno standard de facto: Snort ➢ Deep Packet Inspection ➢ Analisi Contenuto ➢ Ricerca Signature
- 4. Deep Packet InspectionDeep Packet Inspection ➢ Ricerca Signature ➢ Pattern Fissi ➢ Espressioni Regolari ➢ Pesante Computazionalmente ➢ Implementazione HW su FPGA
- 5. Espressioni RegolariEspressioni Regolari ➢ Descrivono pattern ➢ Esempio ➢ Regex: a*(b|c) ➢ Pattern: b, c, ab, ac, aab, aac, aaab... ➢ I motori di valutazione rappresentano internamente una regex con NFA o DFA
- 7. OsservazioniOsservazioni ➢ NIDS usano molte Regex ➢ Importante ridurre l'impatto sul sistema ➢ Difficile implementarle in HW
- 8. Soluzioni in LetteraturaSoluzioni in Letteratura ➢ Ottimizzare passaggio Regex NFA→ ➢ Ottimizzare implementazione NFA su FPGA
- 9. Soluzioni in Letteratura (2)Soluzioni in Letteratura (2) RE Ottimizzazione FPGA HW Ottimizzazione NFA RE NFA→ NFA FPGA→
- 10. Soluzione PropostaSoluzione Proposta RE Ottimizzazione NFA HW Compressione RE Ottimizzazione FPGA RE NFA→ NFA FPGA→
- 11. ObiettiviObiettivi ➢ Ridurre la lunghezza delle Regex “all regular expressions are NOT created equal” ➢ Ridurre il numero di Regex ➢ Il tutto riconoscendo le stesse stringhe
- 12. ““Riconoscendo le stesseRiconoscendo le stesse stringhe...”stringhe...” ➢ RE riconosce s RE estrae una sottostringa non↔ vuota di s ➢ Regex: a*(b|c) ➢ Estrazione: daaabde • a*beee • a*ceee • a*deee • a*(b|c|d)eee
- 13. Confrontare Insiemi diConfrontare Insiemi di Espressioni RegolariEspressioni Regolari ➢ Con la definizione precedente: stringhe riconosciute da una RE infinite→ ➢ Confronto su insiemi finiti di stringhe ➢ Classificare stringhe ➢ Da riconoscere – Esempi Positivi ➢ Da NON riconoscere – Esempi Negativi
- 15. Genetic ProgrammingGenetic Programming ➢ Paradigma di calcolo evoluzionistico per l'ottimizzazione multi-obiettivo ➢ Le basi ➢ Individui ➢ Fitness ➢ Generazioni ➢ Operatori genetici – Crossover e Mutation
- 16. GP nel Nostro CasoGP nel Nostro Caso ➢ Individui ➢ Ogni individuo è un'espressione regolare ➢ Fitness ➢ Lunghezza ➢ Distanza di edit tra la stringa estratta e quella che si desidera estrarre ➢ Popolazione Iniziale ➢ Mix Regex da ridurre e casuali
- 17. StrategiaStrategia R Genetic Programming R' Classificazione Esempi Esempi Classificati RE da Ridurre
- 18. Strategia (2)Strategia (2) R Genetic Programming R' Classificazione Esempi Generatore Esempi
- 19. Generazione EsempiGenerazione Esempi ➢ Esempi Negativi ➢ Generati casualmente ➢ Esempi Positivi ➢ Generati dalle espressioni regolari
- 20. ConsiderazioniConsiderazioni ➢ GP ricerca un individuo ottimo ➢ Il nostro obiettivo è un insieme di individui Come trovare questo insieme?
- 21. Strategia di Set CoverageStrategia di Set Coverage R' Set Coverage R'' Output GP Insieme Ricoprente
- 22. Generazione di un nuovo insieme di esempi Esempi Positivi Esempi Negativi
- 23. Selezioniamo RE con maggior accuracy Selezioniamo RE
- 24. Eliminiamo esempi positivi riconosciuti Positivi Riconosciuti
- 25. Selezioniamo RE con maggior accuracy sui restanti Selezioniamo RE
- 26. Eliminiamo esempi positivi riconosciuti Positivi Riconosciuti
- 27. Stop quando l'accuracy non può più aumentare STOP Accuracy NON può più aumentare Accuracy Aumenta
- 28. Strategia di Set Coverage (2)Strategia di Set Coverage (2) R R' Set Coverage R'' Regex Iniziali Output GP Insieme Ricoprente Set Coverage
- 30. Fase SperimentaleFase Sperimentale ➢ Evoluzione ➢ 7 insiemi di espressioni regolari da Snort – Ruleset ➢ 4 evoluzioni per insieme ➢ Tempi esecuzione – da 4/5h fino a qualche giorno ➢ Testing ➢ Verifica su insieme di esempi differente
- 31. RisultatiRisultati RulesetRuleset # RE prima# RE prima # RE dopo# RE dopo RatioRatio chat.rules.pcre 14 8 0.57 policy.rules.pcre 10 4 0.4 pop3.rules.pcre 16 2 0.13 web-php.rules.pcre 16 2 0.13 ftp.rules.pcre 35 5 0.14 spyware-put.rules.pcre 460 67 0.15 web-activex.rules.pcre 474 1 < 0.01 Diminuzione media di circa l'80% sul numero di espressioni regolari
- 32. Risultati (2)Risultati (2) Ruleset Σ lunghezze prima Σ lunghezze dopo Ratio chat.rules.pcre 307 82 0.27 policy.rules.pcre 260 134 0.52 pop3.rules.pcre 265 42 0.16 web-php.rules.pcre 400 127 0.32 ftp.rules.pcre 645 66 0.10 spyware-put.rules.pcre 16277 2421 0.15 web-activex.rules.pcre 59742 24 < 0.01 Diminuzione media di circa l'80% sulla lunghezza aggregata delle RE
- 33. TestingTesting Ruleset Accuracy FPR FNR chat.rules.pcre 100.00% 0% 0% policy.rules.pcre 97.14% 5.13% 0% pop3.rules.pcre 99.82% 0.36% 0% web-php.rules.pcre 99.29% 1.43% 0% ftp.rules.pcre 98.00% 4.09% 0% spyware-put.rules.pcre 99.17% 1.67% 0% web-activex.rules.pcre 100.00% 0% 0% Accuracy superiore al 97% FNR sempre 0%
- 34. Sviluppi FuturiSviluppi Futuri ➢ Esempi ➢ Esempi più significativi ➢ Set Coverage ➢ Tener conto della lunghezza RE ➢ Fitness ➢ Mantenere la “biodiversità”
- 35. Grazie per l'attenzioneGrazie per l'attenzione