Abstrakt. Inträngande detektionssystem är i grunden passiva och felöppnade. Eftersom deras främsta uppgift är klassificering, gör de ingenting för att förhindra en attack från att lyckas. Ett intrångsförebyggande system (IPS) lägger till skyddsmekanismer som ger felsäkra semantik, automatisk insatskapacitet och adaptiv tillämpning. Vi presenterar FLIPS (Feedback Learning IPS), en hybrid strategi för värd säkerhet som förhindrar binär kod injektion attacker. Den innehåller tre huvudkomponenter: en anomali-baserad klassificering, en signatur-baserad filtreringsprogram, och en övervakning ram som använder Instruktion Set Randomization (ISR). Eftersom ISR förhindrar kodinjicering attacker och kan också exakt identifiera den injicerade koden, kan vi justera klassificeringen och filtret via en inlärningsmekanism baserat på denna feedback. Genom att fånga den injicerade koden kan FLIPS konstruera signaturer för noll-dagars bedrifter. Filtret kan kasta indata som är avvikande eller matchar kända skadliga indata, effektivt skydda programmet från ytterligare fall av en attack -även noll-dagars attacker eller attacker som är metamorfa i naturen. FLIPS kräver ingen känd användarbas och kan användas öppet till kunder och med minimal påverkan på servrar. Vi beskriver en prototyp som skyddar HTTP-servrar, men FLIPS kan appliceras på en mängd olika server- och klientapplikationer.
FLIPS (Feedback Learning IPS) REF är en liknande hybridmetod som innehåller en tillsynsram i närvaro av misstänkt trafik.
FLIPS: Hybrid Adaptive Intrusion Prevention
{'venue': 'RAID', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}