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Tendances

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L’utilisation de réseaux de neurones améliore l’identification distante d’OS

Par Ludovic Blin, SecuObs.com
Le 28/11/2005


Résumé : Le développeur argentin Javier Burroni de la société Core Security a présenté à Pacsec, une méthode basée sur des réseaux neuronaux perceptrons multicouches pour améliorer les résultats des détections d’OS. - Lire l'article



Lors de la conférence Pacsec qui s’est tenue à la fin du mois de novembre à Tokyo (Japon), le développeur argentin Javier Burroni de la société américaine Core Security a présenté une méthode pour améliorer l’identification des systèmes d’exploitation, basées sur des réseaux de neurones. Cette technologie est notamment intégrée dans le produit commercial de tests d’intrusion Core Impact.

L’identification du système exploitation utilisé par une cible est une étape importante d’un test de pénétration puisque c’est elle qui va permettre par la suite de déterminer quelles attaques sont utilisables sur ce système. Les outils classiques qui accomplissent cette tache, comme par exemple Nmap ou p0f utilisent des algorithmes qui d’une part ne peuvent pas reconnaître un élément clé, et d’autre part s’adaptent difficilement à des cas particuliers.

Les développeurs ont utilisé une méthode basée sur un réseau de neurones, pour d’une part pouvoir identifier avec précision les systèmes Windows, au service pack près, et d’autre part améliorer les résultats de l’outil Nmap, tout en gardant ses tests.

En ce qui concerne l’identification des différentes versions de Windows, il est possible de l’effectuer en analysant les combinaisons des différents Endpoints RPC. Pour cela, un réseaux de neurones perceptron multi niveaux est utilisé (Multilayer perceptron neural network). Le premier niveau (niveau d’entrée) fait correspondre à chaque UUID différent un neurone, ainsi qu’à chaque endpoints associé avec un UUID. Il compte 413 neurones. Le niveau de sortie compte quant à lui un neurone pour chaque version et édition (par exemple XP home edition) de Windows et un neurone pour chaque combinaison version et service pack (par exemple XP SP2). Ce niveau compte 25 neurones. Un niveau intermédiaire de 42 neurones est également intercalé. Le réseau doit être ensuite entraîné, ce qui nécessite 10350 générations, soit environ 14 heures. Les tests effectués par les développeurs suite à l’intégration de cette technologie ont montré une légère augmentation des résultats complets, ainsi qu’une élimination totale des erreurs.

Par contre, en ce qui concerne Nmap, le nombre de situations possible entraîne un accroissement du réseau de neurones encore difficile à gérer. Cet outil détecte les différents systèmes d’exploitation à l’aide de 9 tests. Les réponses à ces tests sont ensuite comparées à une base de signatures et un algorithme permet de déterminer celle qui est la plus probable. L’inconvénient est toujours une mauvaise adaptation aux situations particulières, qui entraîne des réponses complètement fausses dans certains cas. Le schéma proposé par les conférenciers comprend 5 réseaux de neurones différents : un pour déterminer si les système fait partie des cibles testées, un pour déterminer la famille de systèmes (solaris, linux, windows), ainsi qu’un réseau pour chaque type de système reconnu. Les neurones d’entrées sont les différentes combinaisons de résultats possibles aux 9 tests (560 neurones).

Cette technique donne malheureusement un nombre de neurones très élevé (560 en entrée et plusieurs réseaux à quatre niveaux), ce qui entraîne des contraintes d’apprentissage plus importantes. Il faut ainsi environ 15000 systèmes pour réussir cette tache. Par contre des méthodes d’optimisation ont été développées, comme l’analyse des composants principaux ou encore la règle de l’augmentation de la rapidité d’apprentissage adaptative (le réseaux apprend plus vite après avoir eu un succès à l’itération précédente et inversement en cas d’échec). Il est également possible de recourir à la simulation.

Cette technologie paraît donc particulièrement intéressante et permet d’améliorer les résultats des outils d’identification sans toucher aux tests proprement dits. Il est également possible de l’utiliser pour d’autres applications comme par exemple p0f (identification d’OS passive) ou xprobe2, ou encore pour déterminer les clients de messagerie en analysant les entêtes des messages électroniques. Il s'agit également d'une étape supplémentaire dans l'utilisation des technologies d'intelligence artificielle dans les outils de sécurité.






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