Evaluación de Snort y Suricata para la detección de sondeos de redes y ataques de denegación de servicio
DOI:
https://doi.org/10.51252/rcsi.v2i2.363Palabras clave:
ciberseguridad, pentest, rendimientos, sistemas de detección de intrusionesResumen
Los sistemas de detección de intrusiones constituyen una de las herramientas más utilizadas para identificar ataques o intrusiones en redes de datos en aras de asegurar la confidencialidad, disponibilidad e integridad de la información que por ellas se transmite. Debido a la complejidad de su aplicación en los esquemas de ciberseguridad de las empresas es necesario realizar una evaluación objetiva de estas soluciones con el propósito de seleccionar la herramienta que mejor se ajuste a los requerimientos de estas organizaciones. El objetivo de la presente investigación consiste en comparar cuantitativamente el rendimiento de Snort y Suricata para la detección de sondeos de redes y ataques de denegación de servicio. Se utilizó la herramienta htop para comprobar el rendimiento de Snort y Suricata ante sondeos de redes y ataques de denegación de servicio simulados con diferentes aplicaciones de Kali Linux. Se identificó que Snort posee un consumo de CPU inferior a Suricata durante la detección de intrusiones mediante análisis de firmas, sin embargo, Suri-cata evidenció mejores índices de efectividad. Los resultados obtenidos contribuyen a la toma de decisiones en relación a la selección, despliegue e implementación de sistemas de detección de intrusiones en redes de datos empresariales.
Citas
Aludhilu, H., & Rodríguez-Puente, R. (2020). A Systematic Literature Review on Intrusion Detection Approaches. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 14(1), 58–78. http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2227-18992020000100058&script=sci_abstract&tlng=en
AlYousef, M. Y., & Abdelmajeed, N. T. (2019). Dynamically Detecting Security Threats and Updating a Signature-Based Intrusion Detection System’s Database. Procedia Computer Science, 159, 1507–1516. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.321
Arteaga Pucha, J. E. (2020). Evaluación de las funcionalidades de los sistemas de detección de intrusos basados en la red de plataformas open source utilizando la técnica de detección de anomalías. Latin-American Journal of Computing, 7(1), 49–64. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.321
Ashok, D., & Manikrao, V. (2015). Comparative study and analysis of network intrusion detection tools. International Conference on Applied and Theoretical Computing and Communication Technology. Davangere: IEEE, 312–315. https://doi.org/10.1109/ICATCCT.2015.7456901
Bijone, M. (2016). A Survey on Secure Network: Intrusion Detection & Prevention Approaches. American Journal of Information Systems, 4(3), 69–88. https://doi.org/10.12691/ajis-4-3-2
Bouziani, O., Benaboud, H., Chamkar, A. S., & Lazaar, S. (2019). A Comparative study of Open Source IDSs according to their Ability to Detect Attacks. 2nd International Conference on Networking, Information Systems & Security. Rabat: ACM, 1–5. https://doi.org/10.1145/3320326.3320383
Bustamante Garcia, S., Valles Coral, M. A., & Levano Rodriguez, D. (2020). Factores que contribuyen en la pérdida de información en las organizaciones. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 14(3), 148–165. https://rcci.uci.cu/?journal=rcci&page=article&op=view&path%5B%5D=1948&path%5B%5D=818
Caro Moreno, R. (2020). Despliegue y explotación de herramientas Open Source para la monitorización y gestión de eventos en un entorno virtualizado [Universidad de Cádiz]. http://hdl.handle.net/10498/23447
Divekar, A., Parekh, M., Savla, V., Mishra, R., & Shirole, M. (2018). Benchmarking datasets for Anomaly based Network Intrusion Detection: KDD CUP 99 alternatives. 3rd International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS), 1–8. https://doi.org/10.1109/CCCS.2018.8586840
Eset Security. (2021). Eset Security Report Latinoamérica 2021 (pp. 1–29). https://www.welivesecurity.com/wp-content/uploads/2021/06/ESET-security-report-LATAM2021.pdf
Fortinet. (2020). Threat Intelligence Insider Latin America 2020. https://www.fortinetthreatinsiderlat.com/en/Q2-2020/BR/html/trends#trends_position
Janampa Patilla, H., Huamani Santiago, H., & Meneses Conislla, Y. (2021). Snort Open Source como detección de intrusos para la seguridad de la infraestructura de red. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 15(3), 55–73. https://rcci.uci.cu/?journal=rcci&page=article&op=view&path%5B%5D=2042
Karim, I., Vien, Q.-T., Anh Le, T., & Mapp, G. (2017). A Comparative Experimental Design and Performance Analysis of Snort-Based Intrusion Detection System in Practical Computer Networks. Computers, 6(1). https://doi.org/10.3390/computers6010006
Kumar, D., & Singh, R. (2018). Comprehensive Review: Intrusion Detection System and Techniques. IOSR Journal of Computer Engineering, 18(4), 20–25. https://doi.org/10.9790/0661-1804032025
López-Avila, L., Acosta-Mendoza, N., & Gago-Alonso, A. (2020). Detección de anomalías basada en aprendizaje profundo: Revisión. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 13(3), 107–123. https://rcci.uci.cu/?journal=rcci&page=article&op=view&path%5B%5D=1874&path%5B%5D=779
Maciá-Fernández, G., Camacho, J., Magán-Carrión, R., Fuentes-García, M., García-Teodoro, P., & Theron, R. (2017). UGR’16: Un nuevo conjunto de datos para la evaluación de IDS de red. Jornadas de Ingeniería Telemática, 71–78. https://doi.org/10.4995/jitel2017.2017.6520
Maniriho, P., Mahoro, L. J., Niyigaba, E., Bizimana, Z., & Ahmad, T. (2020). Detecting Intrusions in Computer Network Traffic with Machine Learning Approaches. International Journal of Intelligent Engineering and Systems, 13(3), 433–445. https://doi.org/10.22266/IJIES2020.0630.39
Murphy, B. R. (2019). Comparing the performance of intrusion detection systems: snort and suricata [Colorado Technical University]. https://www.proquest.com/openview/885ab9a9d8f5c1b92d177780fbe81699/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750&diss=y
Olia Castellanos, L., & Milton García, B. (2020). Análisis y caracterización de conjuntos de datos para detección de intrusiones. Serie Científica de La Universidad de Las Ciencias Informáticas, 13(4), 39–52. https://publicaciones.uci.cu/index.php/serie/article/view/558
Park, W., & Ahn, S. (2017). Performance Comparison and Detection Analysis in Snort and Suricata Environment. Wireless Pers Commun, 94, 241–252. https://doi.org/10.1007/s11277-016-3209-9
Perdigón-Llanes, R. (2022). Suricata como detector de intrusos para la seguridad en redes de datos empresariales. Revista Ciencia UNEMI, 15(39), 44–53. https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol15iss39.2022pp44-53p
Perdigón Llanes, R., & Orellana García, A. (2021). Sistemas para la detección de intrusiones en redes de datos de instituciones de salud. Revista Cubana de Informática Médica, 13(2). http://www.revinformatica.sld.cu/index.php/rcim/article/view/440
Perdigón Llanes, R., & Pérez Pino, T. M. (2020). Análisis holístico del impacto social de los negocios electrónicos en América Latina, de 2014 a 2019. Revista de Tecnología y Sociedad, 10(18). https://doi.org/10.32870/Pk.a10n18.459
Perdigón Llanes, R., & Ramírez Alonso, R. (2020). Plataformas de software libre para la virtualización de servidores en pequeñas y medianas empresas cubanas. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 14(1), 40–57. https://rcci.uci.cu/?journal=rcci&page=article&op=view&path%5B%5D=1901
Siddiqi, A. (2016). Performance Analysis of Open Source IDPS in Virtual Computing Environment [Northcentral University]. https://www.proquest.com/openview/decad1264757e8ac0c572441d0572fe9/1?cbl=18750&pq-origsite=gscholar
Solarte Martinez, G. R., Ocampo, C. A., & Castro Bermúdez, Y. V. (2017). Sistema de detección de intrusos en redes corporativas. Scientia et Technica, 22(1), 60–68. https://doi.org/10.22517/23447214.9105
Syed Ali Raza Shah, B. I. (2018). Performance comparison of intrusion detection systems and application of machine learning to Snort system. Future Generation Computer Systems, 80, 157–170. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.10.016
Wang, X., Kordas, A., Hu, L., Gaedke, M., & Derrick. (2013). Administrative Evaluation of Intrusion Detection System. 2nd Annual Conference on Research in Information Technology, 47–52. https://doi.org/10.1145/2512209.2512216
World Economic Forum. (2020). The Global Risks Report 2020 (15th ed.). http://www3.weforum.org/docs/WEF_Global_Risk_Report_2020.pdf
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Rudibel Perdigón-Llanes
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores retienen sus derechos:
a. Los autores retienen sus derechos de marca y patente, y tambien sobre cualquier proceso o procedimiento descrito en el artículo.
b. Los autores retienen el derecho de compartir, copiar, distribuir, ejecutar y comunicar públicamente el articulo publicado en la Revista Científica de Sistemas e Informática (RCSI) (por ejemplo, colocarlo en un repositorio institucional o publicarlo en un libro), con un reconocimiento de su publicación inicial en la RCSI.
c. Los autores retienen el derecho a hacer una posterior publicación de su trabajo, de utilizar el artículo o cualquier parte de aquel (por ejemplo: una compilación de sus trabajos, notas para conferencias, tesis, o para un libro), siempre que indiquen la fuente de publicación (autores del trabajo, revista, volumen, número y fecha).