Schlauer als der Wurm - Fraunhofer FIRST präsentiert auf der CeBIT ein selbstlernendes Intrusion Detection System

Berlin (ots) - Im Jahr 2007 hat eine Flut von Viren, Würmern und
Trojanern Computer in aller Welt überrollt. Sicherheitsexperten
zählten rund 5,5 Millionen neue Schädlinge - gegenüber knapp einer
Million in 2006 und gerade einmal 330.000 im Jahr davor. Klassische
Sicherheitssysteme sind dieser Masse ständig neuer Bedrohungen kaum
noch gewachsen, denn sie können einen Schädling erst abwehren, wenn
ihnen seine Signatur vorliegt - ein typisches, für jeden Angriff
individuelles Erkennungsmuster. Bis eine Signatur jedoch erzeugt und
in das System eingepflegt wurde, kann viel Zeit vergehen. Fraunhofer
FIRST entwickelt daher im Projekt "ReMIND" Sicherheitsmechanismen,
die mit Verfahren des maschinellen Lernens neuartige Eindringlinge
selbständig identifizieren. Sie werden auf der CeBIT (Halle 9, Stand
des BMBF B40) erstmalig öffentlich vorgestellt.

Besucher des Messestandes können ReMIND mit verschiedenen
Angriffen herausfordern. Über ein einfaches Webinterface können sie
Webseiten manipulieren, die von einem abgeschlossenen virtuellen
Webserver dargestellt werden. Es können z.B. fremde Inhalte in die
Seiten eingeschleust oder unauthorisiert Informationen von auf dem
Server hinterlegten "geheimen" Seiten abgerufen werden. Experten
können beliebigen Code auf dem Webserver ausführen. ReMIND wird jeden
Angriffsversuch schnell und zuverlässig enttarnen.

ReMIND ist ein so genanntes Intrusion Detection System (IDS). IDS
überwachen als wesentlicher Teil der modernen
IT-Sicherheitsinfrastruktur den Netzverkehr von und zu Computern auf
Angriffe. Die meisten IDS stützen sich dabei auf Signaturen. Solange
jedoch die Signatur eines Schädlings fehlt, kann dieser in das System
gelangen und erheblichen Schaden anrichten, ohne als Gefahr erkannt
zu werden. Das in ReMIND entwickelte IDS dagegen benötigt kein
Vorwissen. Stattdessen überwacht es Datenströme mit
Anomalieerkennungs-Algorithmen. Grundlage dieser Algorithmen ist,
dass Angriffe semantische Merkmale besitzen, die sich von normalen
Daten wesentlich unterscheiden. Pakete einer Netzwerkverbindung, die
solche Eigenschaften aufweisen, werden aus den Datenströmen
herausgefiltert.

Originaltext: Fraunhofer-Institut für Rechnerarchit.
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