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Plataforma Automatizada de Detección de Malware Presentado por Ferran Pichel Llaquet codirigido por Miguel Ángel Domínguez y dirigido por Marc Moreno Berengué. Proyecto realizado en la empresa Internet Security Auditors, S.L. Proyecto Final de Carrera Ingeniería Informática Curso: 2008-2009

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Plataforma Automatizada de Detección de Malware

Presentado por Ferran Pichel Llaquetcodirigido por Miguel Ángel Domínguezy dirigido por Marc Moreno Berengué.

Proyecto realizado en la empresa Internet Security Auditors, S.L.

Proyecto Final de CarreraIngeniería Informática

Curso: 2008-2009

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Índice de Contenidos

1. Objetivos 

2. Análisis

3. Implementación

4. Resultados

5. Conclusiones

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1. Objetivos: Problemática Actual

- Vulnerabilidades en sistemas de usuario

- Vulnerabilidades en aplicaciones externas

- Vulnerabilidades en portales web de entidades

- Desconocimiento de los usuarios

- Intereses

Infecciones de MalwareInfecciones de Malware

Provoca

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1. Objetivos: Solución

No existe una solución que al aplicarla garantice un 100% de protección.

La única solución es la prevención:

Desde Internet Security Auditors, S.L. se ofrece un servicio de análisis periódico

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- Diseñar una capa de seguridad en la aplicación web- Análisis constante y periódico de la aplicación webAnálisis constante y periódico de la aplicación web

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1. Objetivos

Solucionar deficiencias detectadas en el software de análisis

Centralización de los diferentes resultados

Integración de logs en el syslog del sistema

Sistema de alarmas en tiempo real

Diseñar e implementar una plataforma que permita:

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Índice de Contenidos

1. Objetivos

2. Análisis

3. Implementación

4. Resultados

5. Conclusiones

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2. Análisis: Solución Actual

En Internet Security Auditors, S.L. se realizan un total de 24 ciclos diarios, enviando un informe al terminar.

En cada ciclo:

- Seleccionar dominios a analizar dependiendo de su prioridad

- Conocer los recursos que lo componen (crawling)

- Cargar cada uno de los recursos y analizar el sistema(HoneyClient)

- Recolectar resultados

- Seleccionar dominios a analizar dependiendo de su prioridad

- Conocer los recursos que lo componen (crawling)

- Cargar cada uno de los recursos y analizar el sistema(HoneyClient)

- Recolectar resultadosProyecto Final de Carrera

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2. Análisis: Software HoneyClient

Deficiencias actuales:- Algoritmo de análisis de la aplicación deficiente- Problemas de ejecución continuada

Protocolo

Arquitectura

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1. Objetivos

2. Análisis

3. Implementación

4. Resultados

5. Conclusiones

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3. Implementación: Nueva Plataforma

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Arquitectura de la nueva plataforma automatizada que realiza análisis continuos a dominios, tanto de malware como antivirus.

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3. Implementación: Módulos

Se han divido las funcionalidades en módulos:

•CrawlingProceso de crawling y gestión de resultados

•HoneyClientAnálisis HoneyClient y antivirus, junto la gestión de los resultados

•Gestor PrincipalConfiguración de cada uno de los módulos

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3. Implementación: Gestor PrincipalAnálisis de las funcionalidades:•Controlar ejecución de los diferentes gestores:

•Crawling Analizador Alertas y Antivirus

•Recolección y almacenamiento de resultados

•Control de los diferentes ciclos

•Planificación de cada ciclo en base a la prioridady el número de máquinas virtuales disponibles:

Cada dominio debe analizarse con todas las máquinas virtuales posibles

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3. Implementación: Gestor Principal ­ diseño

A cada dominio se le asocian los diferentes resultados

Sólo el gestor principal interactua con la base de datos

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3. Implementación: Gestor de Crawling

Análisis de las funcionalidades:

•Ejecución paralela de varios procesos

•Recolección de resultados

•Soporte para el software de crawling utilizado

•Soporte para scripts concretos para un dominio

•Permitir añadir nuevos módulos

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3. Implementación: Gestor de Crawling ­ diseño

Cada nodo de crawling hereda de una misma clase abstracta para facilitar futuros añadidos

Independiza los resultados del nodo crawler utilizado

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Análisis de las funcionalidades:

• Controlar aplicación HoneyClient sin intrusismo

• Permitir una ejecución paralela para un futuro

• Solucionar errores de ejecución continua

• Solucionar errores en el proceso de identificación de una infección

•Envío de alertas al detectar acciones maliciosas

3. Implementación: Gestor de Analizador

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3. Implementación: Gestor Analizador ­ diseño

Antivirus y sniffer se comunican mediante eventos con analizer_api

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Sistema de alertas integrado

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3. Implementación: Funcionamiento General

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1. Objetivos

2. Análisis

3. Implementación

4. Resultados

5. Conclusiones

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4. Resultados: Informes Diarios

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• Gestión cómoda de dominios:

•Visualización detallada de los resultados por ciclo:

4. Resultados: Acceso web a los datos

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4. Resultados: Acceso web a los datos

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1. Objetivos

2. Análisis

3. Implementación

4. Resultados

5. Conclusiones

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6. Conclusiones

Conclusiones: La gestión de los procesos de crawling es eficiente y robusta

El analizador es controlado al detalle

Se centraliza la información coherentemente en la BD

Intervención humana mucho menor

Resultado satisfactorio

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6. Conclusiones: Mejoras

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Mejoras:

Permittir el envío de informes en otros formatos: PDF, XML...

Permitir el envío de informes por otros canales: Mail, SMS...

Añadir cualquier funcionalidad necesaria para mejorar el servicioo la detección

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Presentado por Ferran Pichel Llaquetcodirigido por Miguel Ángel Domínguezy dirigido por Marc Moreno Berengué

Septiembre 2009

GRACIAS

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Plataforma Automatizada de Detección de Malware


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