Detecting illegal system calls using a data-oriented detection model
Autor: | Jonathan-Christofer Demay, Frédéric Majorczyk, Frédéric Tronel, Eric Totel |
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Přispěvatelé: | SSIR - Equipe Sécurité des Systèmes d'Information et Réseaux - EA 4039, SUPELEC-Campus Rennes, Ecole Supérieure d'Electricité - SUPELEC (FRANCE)-Ecole Supérieure d'Electricité - SUPELEC (FRANCE), Algorithms for Dynamic Dependable Systems (ADEPT), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INRIA Rennes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Confidentialité, Intégrité, Disponibilité et Répartition (CIDRE), CentraleSupélec-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SYSTÈMES LARGE ÉCHELLE (IRISA-D1), CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-CentraleSupélec-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Télécom Bretagne-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA), Jan Camenisch, Simone Fischer-Hübner, Yuko Murayama, Armand Portmann, Carlos Rieder, TC 11, Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-INRIA Rennes, Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Télécom Bretagne-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Télécom Bretagne-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) |
Jazyk: | angličtina |
Rok vydání: | 2011 |
Předmět: |
Source code
Computer science Language change Anomaly (natural sciences) media_common.quotation_subject 020206 networking & telecommunications 020207 software engineering 02 engineering and technology Static analysis computer.software_genre [INFO.INFO-CR]Computer Science [cs]/Cryptography and Security [cs.CR] System call 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering Anomaly detection [INFO]Computer Science [cs] Data mining computer media_common |
Zdroj: | IFIP Advances in Information and Communication Technology 26th International Information Security Conference (SEC) 26th International Information Security Conference (SEC), Jun 2011, Lucerne, Switzerland. pp.305-316, ⟨10.1007/978-3-642-21424-0_25⟩ IFIP Advances in Information and Communication Technology ISBN: 9783642214233 SEC |
DOI: | 10.1007/978-3-642-21424-0_25⟩ |
Popis: | Part 9: Intrusion Detection; International audience; The most common anomaly detection mechanisms at application level consist in detecting a deviation of the control-flow of a program. A popular method to detect such anomaly is the use of application sequences of system calls. However, such methods do not detect mimicry attacks or attacks against the integrity of the system call parameters. To enhance such detection mechanisms, we propose an approach to detect in the application the corruption of data items that have an influence on the system calls. This approach consists in building automatically a data-oriented behaviour model of an application by static analysis of its source code. The proposed approach is illustrated on various examples, and an injection method is experimented to obtain an approximation of the detection coverage of the generated mechanisms. |
Databáze: | OpenAIRE |
Externí odkaz: |