Prospective approaches to detecting network covert channels
Konstantin Kogos, Mihail A. Finoshin · Bezopasnost informacionnyh tehnology · 2021
Целью данной статьи является анализ существующих методов обнаружения сетевых скрытых каналов по времени. Для противодействия сетевым скрытым каналам по памяти зачастую применяют превентивные меры, такие как шифрование трафика и нормализация длин передаваемых пакетов. В случае скрытых каналов по времени более предпочтительны методы, не влияющие на функционирование легитимных каналов связи, так как превентивные меры приводят к более ощутимым последствиям для работы всей системы в целом. Одной из не превентивных мер является обнаружение. Задача обнаружения функционирующих скрытых каналов в защищаемой системе сводится либо к задаче поиска закономерностей в потоке трафика, либо к задаче сравнения тестируемой выборки с «эталонной». «Эталонная» выборка — это выборка с гарантированным отсутствием функционирующего скрытого канала. В статье рассматривается вопрос места алгоритмов машинного обучения в контексте задачи обнаружения сетевых скрытых каналов. Выделяются три случая работы методов обнаружения сетевых скрытых каналов по времени, основанных на алгоритмах машинного обучения, в зависимости от знаний о защищаемой системе. Приводится общая схема работы таких методов для трех случаев. Результатом анализа существующих методов является вывод о необходимости их усовершенствования для наиболее реалистичного случая – отсутствия как «эталонного» трафика, так и трафика с гарантированным присутствием скрытого канала. Описанная проблематика показывает перспективное направление в области исследований методов противодействия утечке информации по сетевым скрытым каналам.