Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T07:02:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 196059.pdf: 2122828 bytes, checksum: cb7dde8bc641a2fbe4c0dbf2df2eab9b (MD5)

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-20T12:04:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 198174.pdf: 1843740 bytes, checksum: 7c9956f7c143601ec8feae1432c4afd9 (MD5) / O presente estudo trata das técnicas de elaboração de uma política de segurança da informação adotada por organizações de combate a invasão de rede de computadores. Dada a importância da segurança em ambientes computacionais, este assunto relatará o trabalho de alguns grupos de trabalho que testam técnicas de invasão, relatam invasões ocorridas em empresas e universidades, avaliam softwares e ferramentas para serem aplicadas na tentativa de diminuir as possibilidades de uma invasão.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós -Graduação em Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-18T09:06:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T19:49:16Z : No. of bitstreams: 1 181841.pdf: 3078039 bytes, checksum: ebe090a88cd64b35286e57a1b360cd6e (MD5) / Este trabalho de Dissertação de Mestrado, desenvolve e analisa conteúdos relacionados aos Vírus de Computador e outros softwares, classificados como maliciosos ou mal intencionados, geralmente chamados de Malware, a partir de uma perspectiva histórica, e os meios utilizados para a prevenção e contenção dessas ameaças. O foco da dissertação é o estudo de metodologias alternativas na implantação e controle de um sistema eficaz de segurança, introduzindo diferentes abordagens no contexto da Segurança em Redes de Computadores, gerando sugestões de modelos para a implantação de soluções completas de defesa, envolvendo diversos aspectos relevantes no sistema e processo como um todo.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:01Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-03-26Bitstream added on 2014-06-13T19:26:53Z : No. of bitstreams: 1 oliveira_il_me_sjrp.pdf: 432754 bytes, checksum: d67c9dc954bf3fa2db823177db9151a6 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Os códigos maliciosos (malware) podem causar danos graves em sistemas de computação e dados. O mecanismo que o sistema imunológico humano utiliza para proteger e detectar os organismos que ameaçam o corpo humano demonstra ser eficiente e pode ser adaptado para a detecção de malware atuantes na Internet. Neste contexto, propõe-se no presente trabalho um sistema que realiza coleta distribuída, análise e detecção de programas maliciosos, sendo a detecção inspirada no sistema imunológico humano. Após a coleta de amostras de malware da Internet, as amostras são analisadas de forma dinâmica de modo a proporcionar rastros de execução em nível do sistema operacional e dos fluxos de rede que são usados para criar um modelo comportamental e para gerar uma assinatura de detecção. Essas assinaturas servem como entrada para o detector de malware e atuam como anticorpos no processo de detecção de antígenos realizado pelo sistema imunológico humano. Isso permite entender o ataque realizado pelo malware e auxilia nos processos de remoção de infecções / Malicious programs (malware) can cause severe damages on computer systems and data. The mechanism that the human immune system uses to detect and protect from organisms that threaten the human body is efficient and can be adapted to detect malware attacks. In this context, we propose a system to perform malware distributed collection, analysis and detection, this last inspired by the human immune system. After collecting malware samples from Internet, they are dynamically analyzed so as to provide execution traces at the operating system level and network flows that are used to create a behavioral model and to generate a detection signature. Those signatures serve as input to a malware detector, acting as the antibodies in the antigen detection process performed by immune human system. This allows us to understand the malware attack and aids in the infection removal procedures

Orientador: Adriano Mauro Cansian / Banca: Marcos Antonio Cavenaghi / Banca: Rafael Duarte Coelho dos Santos / Resumo: Os códigos maliciosos (malware) podem causar danos graves em sistemas de computação e dados. O mecanismo que o sistema imunológico humano utiliza para proteger e detectar os organismos que ameaçam o corpo humano demonstra ser eficiente e pode ser adaptado para a detecção de malware atuantes na Internet. Neste contexto, propõe-se no presente trabalho um sistema que realiza coleta distribuída, análise e detecção de programas maliciosos, sendo a detecção inspirada no sistema imunológico humano. Após a coleta de amostras de malware da Internet, as amostras são analisadas de forma dinâmica de modo a proporcionar rastros de execução em nível do sistema operacional e dos fluxos de rede que são usados para criar um modelo comportamental e para gerar uma assinatura de detecção. Essas assinaturas servem como entrada para o detector de malware e atuam como anticorpos no processo de detecção de antígenos realizado pelo sistema imunológico humano. Isso permite entender o ataque realizado pelo malware e auxilia nos processos de remoção de infecções / Abstract: Malicious programs (malware) can cause severe damages on computer systems and data. The mechanism that the human immune system uses to detect and protect from organisms that threaten the human body is efficient and can be adapted to detect malware attacks. In this context, we propose a system to perform malware distributed collection, analysis and detection, this last inspired by the human immune system. After collecting malware samples from Internet, they are dynamically analyzed so as to provide execution traces at the operating system level and network flows that are used to create a behavioral model and to generate a detection signature. Those signatures serve as input to a malware detector, acting as the antibodies in the antigen detection process performed by immune human system. This allows us to understand the malware attack and aids in the infection removal procedures / Mestre

Orientador: Arnaldo Vieira Moura / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T00:11:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rebiha_Rachid_D.pdf: 1451665 bytes, checksum: abe6fc4e72cf43113c7c93064ab11ed8 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: É bem sabido que a automação e a eficácia de métodos de verificação formal de softwares, sistemas embarcados ou sistemas híbridos, depende da facilidade com que invariantes precisas possam ser geradas automaticamente a partir do código fonte. Uma invariante é uma propriedade, especificada sobre um local específico do código fonte, e que sempre se verifica a cada execução de um sistema. Apesar dos progressos enormes ao longo dos anos, o problema da geração de invariantes ainda está em aberto para tanto programas não-lineares discretos, como para sistemas não-lineares híbridos. Nesta tese, primeiramente, apresentamos novos métodos computacionais que podem automatizar a descoberta e o fortalecimento de relações não-lineares entre as variáveis de um programa que contém laços não-lineares, ou seja, programas que exibem relações polinomiais multivariadas e manipulações fracionarias. Além disso, a maioria dos sistemas de segurança críticos, tais como aviões, automóveis, produtos químicos, usinas de energia e sistemas biológicos, operam semanticamente como sistemas híbridos não-lineares. Nesse trabalho, apresentamos poderosos métodos computacionais que são capazes de gerar bases de ideais polinomiais de invariantes não-lineares para sistemas híbridos não-lineares. Em segundo lugar, apresentamos métodos pioneiros de verificação que automaticamente gerem bases de invariantes expressas por séries de potências multi-variáveis e por funções transcendentais. Discutimos, também, a sua convergência em sistemas híbridos que exibem modelos não lineares. Verificamos que as séries de potência geradas para invariantes são, muitas vezes, compostas pela expansão de algumas funções transcendentais bem conhecidas, tais como "log" e "exp". Assim, apresentam uma forma analisável fechada que facilita o uso de invariantes na verificação de propriedades de segurança. Para cada problema de geração de invariantes estabelecemos condições suficientes, muito gerais, que garantem a existência e permitem o cálculo dos ideais polinomiais para situações que não podem ser tratadas pelas abordagens de geração invariantes hoje conhecidas. Finalmente, estendemos o domínio de aplicações, acessíveis através de métodos de geração de invariantes, para a área de segurança. Mais precisamente, fornecemos uma plataforma extensível baseada em invariantes pré-computadas que seriam usadas como assinaturas semânticas para análise de intrusos ("malwares") e deteção dos ataques de intrusões mais virulentos. Seguindo a concepção de tais plataformas, propomos sistemas de detecção de intrusão, usando modelos gerados automaticamente, onde as chamadas de sistema e de funções são vigiados pela avaliação de invariantes, pré-calculadas para denunciar qualquer desvio observado durante a execução da aplicação. De modo abrangente, nesta tese, propomos a redução de problemas de geração de invariantes para problemas algébricos lineares. Ao reduzir os problemas de geração de invariante não-triviais de sistemas híbridos não-lineares para problemas algébricos lineares relacionados, somos capazes de ultrapassar as deficiências dos mais modernos métodos de geração de invariante hoje conhecidos permitindo, assim, a geração automática e eficiente de invariantes para programas e sistemas híbridos não lineares complexos. Tais métodos algébricos lineares apresentam complexidades computacionais significativamente inferiores àquelas exigidas pelos os fundamentos matemáticos das abordagens usadas hoje, tais como a computação de bases de Gröbner, a eliminação de quantificadores e decomposições cilíndricas algébricas / Abstract: It is well-known that the automation and effectiveness of formal software verification of embedded or hybrid systems depends to the ease with which precise invariants can be automatically generated from source specifications. An invariant is a property that holds true at a specific location in the specification code, whenever an execution reaches that location. Despite tremendous progress over the years, the problem of invariant generation remains very challenging for both non-linear discrete programs, as well as for non-linear hybrid systems. In this thesis, we first present new computational methods that can automate the discovery and can strengthen interrelationships among the variables of a program that contains non-linear loops, that is, programs that display multivariate polynomial and fractional manipulations. Moreover, most of safety-critical systems such as aircraft, cars, chemicals, power plants and biological systems operate semantically as non-linear hybrid systems. In this work, we demonstrate powerful computational methods that can generate basis for non-linear invariant ideals of non-linear hybrid systems. Secondly, we present the first verification methods that automatically generate basis for invariants expressed by multivariate formal power series and transcendental functions. We also discuss their convergence over hybrid systems that exhibit non linear models. The formal power series invariants generated are often composed by the expansion of some well-known transcendental functions e.g. log and exp. They also have an analysable closed-form which facilitates the use of the invariants when verifying safety properties. For each invariant generation problem, we establish very general sufficient conditions that guarantee the existence and allow for the computation of invariant ideals for situations that can not be treated in the presently known invariant generation approaches. Finally, we extend the domain of applications for invariant generation methods to encompass security problems. More precisely, we provide an extensible invariant-based platform for malware analysis and show how we can detect the most virulent intrusions attacks using these invariants. We propose to automatically generate invariants directly from the specified malware code in order to use them as semantic aware signatures, i.e. malware invariant, that would remain unchanged by most obfuscated techniques. Folix lowing the design of such platforms, we propose host-based intrusion detection systems, using automatically generated models where system calls are guarded by pre-computed invariants in order to report any deviation observed during the execution of the application. In a broad sense, in this thesis, we propose to reduce the verification problem of invariant generation to algebraic problems. By reducing the problems of non-trivial nonlinear invariant generation for programs and hybrid systems to related linear algebraic problems we are able to address various deficiencies of other state-of-the-art invariant generation methods, including the efficient treatment of complicated non-linear loop programs and non-linear hybrid systems. Such linear algebraic methods have much lower computational complexities than the mathematical foundations of previous approaches know today, which use techniques such as as Gröbner basis computation, quantifier elimination and cylindrical algebraic decomposition / Doutorado / Ciência da Computação / Doutor em Ciência da Computação

Orientadores: Mario Jino, Paulo Licio de Geus / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-21T16:40:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gregio_AndreRicardoAbed_D.pdf: 5158672 bytes, checksum: 12a24da95543bac78fd3f047f7415314 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Ataques envolvendo programas maliciosos (malware) s~ao a grande ameaça atual _a segurança de sistemas. Assim, a motivação desta tese _e estudar o comportamento de malware e como este pode ser utilizado para fins de defesa. O principal mecanismo utilizado para defesa contra malware _e o antivírus (AV). Embora seu propósito seja detectar (e remover) programas maliciosos de máquinas infectadas, os resultados desta detecção provêem, para usuários e analistas, informações insuficientes sobre o processo de infecção realizado pelo malware. Além disso, não há um padrão de esquema de nomenclatura para atribuir, de maneira consistente, nomes de identificação para exemplares de malware detectados, tornando difícil a sua classificação. De modo a prover um esquema de nomenclatura para malware e melhorar a qualidade dos resultados produzidos por sistemas de análise dinâmica de malware, propõe-se, nesta tese, uma taxonomia de malware com base nos comportamentos potencialmente perigosos observados durante vários anos de análise de exemplares encontrados em campo. A meta principal desta taxonomia _e ser clara, de simples manutenção e extensão, e englobar tipos gerais de malware (worms, bots, spyware). A taxonomia proposta introduz quatro classes e seus respectivos comportamentos de alto nível, os quais representam atividades potencialmente perigosas. Para avaliá-la, foram utilizados mais de 12 mil exemplares únicos de malware pertencentes a diferentes classes (atribuídas por antivírus). Outras contribuições provenientes desta tese incluem um breve histórico dos programas maliciosos e um levantamento das taxonomias que tratam de tipos específicos de malware; o desenvolvimento de um sistema de análise dinâmica para extrair pefis comportamentais de malware; a especializa- _c~ao da taxonomia para lidar com exemplares de malware que roubam informações (stealers), conhecidos como bankers, a implementação de ferramentas de visualização para interagir com traços de execução de malware e, finalmente, a introdução de uma técnica de agrupamento baseada nos valores escritos por malware na memória e nos registradores / Abstract: Attacks involving malicious software (malware) are the major current threats to systems security. The motivation behind this thesis is to study malware behavior with that purpose. The main mechanism used for defending against malware is the antivirus (AV) tool. Although the purpose of an AV is to detect (and remove) malicious programs from infected machines, this detection usually provides insufficient information for users and analysts regarding the malware infection process. Furthermore, there is no standard naming scheme for consistently labeling detected malware, making the malware classification process harder. To provide a meaningful naming scheme, as well as to improve the quality of results produced by dynamic analysis systems, we propose a malware taxonomy based on potentially dangerous behaviors observed during several years of analysis of malware found in the wild. The main goal of the taxonomy is, in addition to being simple to understand, extend and maintain, to embrace general types of malware (e.g., worms, bots, spyware). Our behavior-centric malware taxonomy introduces four classes and their respective high-level behaviors that represent potentially dangerous activities. We applied our taxonomy to more than 12 thousand unique malware samples from different classes (assigned by AV scanners) to show that it is useful to better understand malware infections and to aid in malware-related incident response procedures. Other contributions of our work are: a brief history of malware and a survey of taxonomies that address specific malware types; a dynamic analysis system to extract behavioral profiles from malware; specialization of our taxonomy to handle information stealers known as bankers; proposal of visualization tools to interact with malware execution traces and, finally, a clustering technique based on values that malware writes into memory or registers / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica