Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Mạng Phân Tán Với Snort, Chukwa, Hadoop và Syslog-NG

• Tác giả: Lê Thanh Tuấn
• Người hướng dẫn: TS. Trần Hoàng Hải
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Truyền thông và Mạng máy tính
• Đề tài: Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng phân tán với Snort, Chukwa, Hadoop và Syslog-NG
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG I: ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ ĐỊNH HƯỚNG GIẢI PHÁP
• 1.1. Mở đầu
• 1.2. Vấn đề an toàn mạng và giải pháp phân tích log file từ IDS phân tán
• 1.3. Lý do chọn đề tài
• 1.4. Phạm vi đề tài
• 1.5. Mục tiêu của đề tài
• 1.6. Định hướng các giải pháp triển khai đề tài
• 1.7. Lịch sử giải quyết vấn đề
• 2. CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng
• 2.1.1. Phương thức phát hiện xâm nhập của IDS
• 2.1.2. Phân loại IDS
• 2.1.3. Snort - Ứng dụng của IDS
• 2.2. Hệ thống tập hợp dữ liệu Chukwa
• 2.3. Hệ Thống tập hợp dữ liệu Syslog-NG
• 2.4. Mô hình MapReduce
• 2.4.1. Giới thiệu về MapReduce
• 2.4.2. Kiến trúc của MapReduce
• 2.4.3. Nguyên tắc hoạt động của MapReduce
• 2.5. Hệ thống phân tán với Apache Hadoop
• 2.5.1. Giới thiệu về Apache Hadoop
• 2.5.2. Hệ thống tập tin phân tán của Hadoop – HDFS
• 2.5.3. Kiến trúc của HDFS
• 2.5.4. Nguyên tắc hoạt động của HDFS
• 3. CHƯƠNG III: MÔ HÌNH VÀ KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
• 3.1. Mô hình đề xuất
• 3.1.1. Tổng quan về hệ thống
• 3.1.2. Mô hình, kiến trúc của hệ thống
• 3.1.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu
• 3.2. Cài đặt cụm máy chủ Hadoop đề xuất
• 3.2.1. Cài đặt Apache Hadoop
• 3.2.2. Cài đặt Snort
• 3.2.3. Cài đặt Apache Chukwa
• 3.2.4. Cài đặt Syslog-Ng
• 3.3. Kết quả thực nghiệm
• 3.3.1. Thí nghiệm để đánh giá hiệu năng của mô hình đề xuất
• 3.3.2. So sánh giữa Snort, Chukwa, Hadoop và Syslog-ng
• 3.3.3. Đánh giá và nhận xét
• 4. CHƯƠNG IV: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Kết quả đạt được
• 4.1.1. Về nghiên cứu
• 4.1.2. Về ứng dụng
• 4.1.3. Về các mặt khác
• 4.2. Những điểm còn hạn chế
• 4.3. Định hướng phát triển trong tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Mạng Phân Tán

An ninh mạng là mối quan tâm hàng đầu trong kỷ nguyên số. Cùng với sự phát triển của Internet, các cuộc tấn công mạng ngày càng tinh vi và phức tạp hơn. Để đối phó với những thách thức này, các hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò quan trọng. Tuy nhiên, khi quy mô mạng tăng lên, việc xử lý lượng lớn dữ liệu log từ các IDS tập trung trở nên khó khăn. Đề tài "Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng phân tán với Snort, Chukwa, Hadoop và Syslog-ng" đề xuất một giải pháp hiệu quả để giải quyết vấn đề này. Hệ thống này tận dụng sức mạnh của tính toán phân tán để phân tích dữ liệu log từ các IDS một cách nhanh chóng và hiệu quả, giúp các nhà quản trị mạng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công kịp thời.

1.1. Vai Trò Của IDS Trong An Ninh Mạng Hiện Đại

Hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) đóng vai trò then chốt trong việc bảo vệ an ninh mạng. IDS có khả năng giám sát lưu lượng mạng, phát hiện các hoạt động đáng ngờ và cảnh báo cho quản trị viên. Với sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng phức tạp, IDS trở thành một công cụ không thể thiếu để bảo vệ hệ thống và dữ liệu. Việc triển khai IDS hiệu quả giúp giảm thiểu rủi ro và thiệt hại do các cuộc tấn công gây ra. IDS là một phần quan trọng của chiến lược an ninh mạng toàn diện.

1.2. Giới Thiệu Các Thành Phần Chính Của Hệ Thống

Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng phân tán sử dụng Snort làm công cụ IDS, Chukwa hoặc Syslog-ng để thu thập log, Hadoop để lưu trữ và xử lý dữ liệu, và MapReduce để phân tích log. Snort phát hiện xâm nhập và ghi log, Chukwa/Syslog-ng thu thập log và lưu vào HDFS (Hadoop Distributed File System). MapReduce phân tích log để tìm các mẫu tấn công. Hệ thống xây dựng cụm Hadoop với 1 master và nhiều slave. Thực nghiệm cho thấy hiệu suất tăng đáng kể so với hệ thống đơn lẻ. Các thành phần này phối hợp nhịp nhàng để tạo nên một hệ thống phát hiện xâm nhập mạnh mẽ và linh hoạt.

II. Vấn Đề An Toàn Mạng Thách Thức Phân Tích Log File IDS

An toàn thông tin, đặc biệt là an ninh mạng, đang trở thành một vấn đề nóng trên toàn cầu và tại Việt Nam. Sự phát triển nhanh chóng của Internet đi kèm với sự gia tăng của các cuộc tấn công mạng tinh vi. Việc đảm bảo an ninh cho các hệ thống thông tin trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. IDS có khả năng giám sát lưu lượng mạng và thu thập lượng lớn log file, nhưng việc lưu trữ và xử lý lượng log này trên một hệ thống đơn lẻ trở nên không hiệu quả. Hệ thống đòi hỏi khả năng xử lý thời gian thực và khả năng lưu trữ phân tán để đáp ứng yêu cầu an ninh mạng.

2.1. Sự Gia Tăng Các Cuộc Tấn Công Mạng và Rủi Ro An Ninh

Sự phát triển của Internet đã tạo ra nhiều cơ hội, nhưng đồng thời cũng làm gia tăng các mối đe dọa an ninh mạng. Các cuộc tấn công mạng ngày càng trở nên tinh vi và khó phát hiện, gây ra những thiệt hại lớn cho các tổ chức và cá nhân. Việc bảo vệ hệ thống và dữ liệu khỏi các cuộc tấn công mạng là một thách thức lớn. Các tổ chức cần phải đầu tư vào các giải pháp an ninh mạng hiệu quả để giảm thiểu rủi ro và bảo vệ tài sản của mình. An ninh mạng là một vấn đề cấp bách cần được giải quyết.

2.2. Giới Hạn Của Hệ Thống IDS Tập Trung Trong Xử Lý Log Lớn

Hệ thống IDS tập trung gặp khó khăn trong việc xử lý lượng lớn log file được tạo ra bởi các IDS trong một mạng lớn. Việc lưu trữ và phân tích lượng log này trên một máy chủ duy nhất có thể gây ra tình trạng quá tải và làm chậm hiệu suất hệ thống. Điều này có thể dẫn đến việc bỏ sót các cuộc tấn công mạng quan trọng. Do đó, cần có một giải pháp phân tán để xử lý lượng log lớn một cách hiệu quả. Khả năng mở rộng là yếu tố quan trọng trong việc xử lý log lớn.

2.3. Yêu cầu về Khả Năng Xử Lý Thời Gian Thực và Lưu Trữ Phân Tán

Để đối phó với các cuộc tấn công mạng, hệ thống phát hiện xâm nhập cần có khả năng xử lý dữ liệu log trong thời gian thực và lưu trữ dữ liệu một cách phân tán. Xử lý thời gian thực cho phép phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công ngay khi chúng xảy ra. Lưu trữ phân tán đảm bảo rằng dữ liệu log được lưu trữ một cách an toàn và có thể truy cập được ngay cả khi một phần của hệ thống gặp sự cố. Tính sẵn sàng cao và khả năng phục hồi là những yêu cầu quan trọng đối với hệ thống.

III. Giải Pháp Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Mạng Phân Tán Với Hadoop

Để giải quyết các vấn đề về hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống IDS tập trung, đề tài đề xuất một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng phân tán sử dụng Hadoop. Hệ thống này bao gồm các thành phần chính: Snort để phát hiện xâm nhập, Chukwa hoặc Syslog-ng để thu thập log, Hadoop để lưu trữ và xử lý dữ liệu, và MapReduce để phân tích log. Hệ thống này tận dụng sức mạnh của tính toán song song để xử lý lượng log lớn một cách hiệu quả, giúp các nhà quản trị mạng phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công kịp thời.

3.1. Kiến Trúc Hệ Thống Phân Tán Sử Dụng Snort Chukwa và Hadoop

Hệ thống bao gồm các thành phần chính: Snort, Chukwa/Syslog-ng, Hadoop và MapReduce. Snort là một IDS thông dụng, phát hiện xâm nhập và ghi log. Chukwa hoặc Syslog-ng thu thập log từ Snort và lưu vào HDFS (Hadoop Distributed File System). MapReduce phân tích log để tìm các mẫu tấn công. Hệ thống xây dựng cụm Hadoop với 1 master và nhiều slave. Kiến trúc này cho phép hệ thống xử lý lượng lớn dữ liệu log một cách hiệu quả.

3.2. Vai Trò Của MapReduce Trong Phân Tích Log Dữ Liệu Lớn

MapReduce là một mô hình lập trình cho phép xử lý song song các tập dữ liệu lớn trên các cụm máy tính. Trong hệ thống này, MapReduce được sử dụng để phân tích log file từ Snort và tìm các mẫu tấn công. Hàm Map trích xuất thông tin quan trọng từ log file, và hàm Reduce tổng hợp các kết quả để tạo ra các cảnh báo. MapReduce giúp hệ thống xử lý lượng log lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3.3. Ưu Điểm Của Việc Sử Dụng Hadoop Cho Lưu Trữ và Xử Lý Log

Hadoop cung cấp một nền tảng lưu trữ và xử lý dữ liệu phân tán có khả năng mở rộng cao. HDFS (Hadoop Distributed File System) cho phép lưu trữ lượng lớn log file trên nhiều máy tính. YARN (Yet Another Resource Negotiator) quản lý tài nguyên của cụm Hadoop và cho phép các ứng dụng MapReduce chạy song song. Hadoop giúp hệ thống lưu trữ và xử lý lượng log lớn một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

IV. Cài Đặt và Thử Nghiệm Hệ Thống Phát Hiện Xâm Nhập Mạng Phân Tán

Để đánh giá hiệu quả của hệ thống, một cụm Hadoop với 1 master và 8 slave đã được xây dựng. Sau đó, Snort, Chukwa/Syslog-ng và Hadoop được cài đặt và cấu hình. Hệ thống được thử nghiệm bằng cách tạo ra một lượng lớn lưu lượng mạng và ghi lại các log file. Kết quả cho thấy hệ thống phân tán có hiệu suất cao hơn đáng kể so với hệ thống đơn lẻ. Hiệu suất tăng lên khoảng 10.1 lần so với hệ thống máy tính đơn.

4.1. Cấu Hình Cụm Hadoop và Cài Đặt Các Thành Phần Hệ Thống

Việc cài đặt và cấu hình cụm Hadoop là một bước quan trọng trong việc xây dựng hệ thống. Các bước bao gồm cài đặt Java, cấu hình SSH và cài đặt Hadoop. Sau đó, Snort, Chukwa/Syslog-ng và các thành phần khác của hệ thống được cài đặt và cấu hình để làm việc với Hadoop. Cấu hình chính xác là rất quan trọng để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.

4.2. Thí Nghiệm Đánh Giá Hiệu Năng Của Hệ Thống Phân Tán

Hệ thống được thử nghiệm bằng cách tạo ra một lượng lớn lưu lượng mạng và ghi lại các log file. Sau đó, MapReduce được sử dụng để phân tích log file và tìm các mẫu tấn công. Thời gian xử lý log file được đo và so sánh giữa hệ thống phân tán và hệ thống đơn lẻ. Kết quả cho thấy hệ thống phân tán có hiệu suất cao hơn đáng kể. Thời gian xử lý là một chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu suất hệ thống.

4.3. So Sánh Hiệu Suất Giữa Chukwa và Syslog ng Trong Thu Thập Log

Chukwa và Syslog-ng là hai công cụ thu thập log khác nhau. Chukwa là một tiểu dự án của Hadoop, trong khi Syslog-ng là một công cụ độc lập. Hệ thống được thử nghiệm với cả Chukwa và Syslog-ng để so sánh hiệu suất của chúng trong việc thu thập log file từ Snort. Kết quả cho thấy cả hai công cụ đều có hiệu suất tốt, nhưng Syslog-ng có thể phù hợp hơn trong một số trường hợp do tính linh hoạt và dễ cấu hình.

V. Kết Quả và Hướng Phát Triển Cho Hệ Thống IDS Phân Tán

Hệ thống phát hiện xâm nhập mạng phân tán với Snort, Chukwa, Hadoop và Syslog-ng đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý lượng lớn log file và phát hiện các cuộc tấn công mạng. Hệ thống có thể được mở rộng để xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và tích hợp với các công cụ an ninh mạng khác. Trong tương lai, hệ thống có thể được cải thiện để tự động phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.

5.1. Tổng Kết Các Kết Quả Đạt Được Từ Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã thành công trong việc xây dựng một hệ thống phát hiện xâm nhập mạng phân tán có khả năng xử lý lượng lớn log file một cách hiệu quả. Hệ thống đã được thử nghiệm và chứng minh là có hiệu suất cao hơn đáng kể so với hệ thống đơn lẻ. Nghiên cứu cũng đã so sánh hiệu suất của Chukwa và Syslog-ng trong việc thu thập log file. Các kết quả này cung cấp một cơ sở vững chắc cho việc phát triển các hệ thống an ninh mạng phân tán trong tương lai.

5.2. Những Hạn Chế Của Hệ Thống và Các Giải Pháp Khắc Phục

Hệ thống vẫn còn một số hạn chế, chẳng hạn như độ phức tạp trong việc cài đặt và cấu hình. Ngoài ra, hệ thống cần được cải thiện để tự động phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng. Các giải pháp khắc phục có thể bao gồm việc sử dụng các công cụ tự động hóa để đơn giản hóa quá trình cài đặt và cấu hình, và phát triển các thuật toán học máy để tự động phát hiện các mẫu tấn công.

5.3. Các Hướng Phát Triển Tiềm Năng Trong Tương Lai

Trong tương lai, hệ thống có thể được cải thiện để tích hợp với các công cụ an ninh mạng khác, chẳng hạn như các hệ thống quản lý sự kiện và thông tin an ninh (SIEM). Hệ thống cũng có thể được cải thiện để hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu hơn, chẳng hạn như log file từ các ứng dụng và hệ điều hành. Các hướng phát triển khác có thể bao gồm việc sử dụng các công nghệ mới, chẳng hạn như blockchain, để tăng cường tính bảo mật của hệ thống.