Читаем Атака на Internet полностью

Итак, мы будем считать, что значение ISN зависит только от времени в микросекундах. Данная функция в силу особенностей изменения своих аргументов в сетевых ОС обычно является или кусочнолинейной, или ступенчатой. Например, зависимость (1), описывающая закон получения ISN в ОС Linux, в случае приведения ее к виду (4) является кусочнолинейной, а функциональная зависимость (2), справедливая для Windows NT, – ступенчатой.

На данном этапе мы вплотную подошли к проблеме определения вида функциональной зависимости ISN от времени (mcsec) для конкретной сетевой ОС. Первый способ получения этой зависимости – анализ исходных текстов ядра операционной системы. Использование данного способа на практике обычно оказывается невозможным из-за отсутствия исходных текстов большинства ОС. Исключение составляют ОС Linux и FreeBSD, поставляемые с исходными текстами ядра.

В связи с этим предлагается другой метод получения закона изменения ISN во времени. Сетевая ОС рассматривается исследователем как «черный ящик», к которому применяется метод тестирования «запрос – ответ»: на исследуемую ОС передается серия обычных запросов на созданиеТСР-соединения и принимается соответствующее количество ответов с текущими значениями ISN операционной системы в каждый момент времени. При этом замеряются временные интервалы в микросекундах между запросом и ответом на него и время, прошедшее между запросами. В результате у исследователя будет следующая таблица дискретных отсчетов ISN и соответствующих им моментов времени в mcsec:

где ISNn – значение ISN, полученное за время tn от начала эксперимента (время начала эксперимента принимается за 0).

Аппроксимируя данную таблицу дискретных значений непрерывной функции одним из известных математических методов (например, методом наименьших квадратов), получим непрерывную функцию, приближенно описывающую изменение ISN на данном временном промежутке (от 0 до tn), при этом чем выше точность исходных данных, тем точнее приближение:

ISN(t) ≅ F(t). (5)

С помощью этой формулы мы можем, зная функцию изменения ISN от времени, экстраполировать следующее значение ISN по предыдущему. Теперь атакующий, получив в ответ на TCP-запрос текущее значение ISN для ОС в данный момент времени, способен математически предсказать следующее возможное значение ISN через некоторый промежуток времени.

Хотелось бы обратить внимание на следующий важный момент: чем ближе в сети находятся исследователь и тестируемая ОС, тем выше точность получения аппроксимирующей функции. В противном случае время, за которое запрос дойдет до системы и будет выработан ISN, может существенно отличаться от времени передачи ответа из-за задержек в канале связи; при этом погрешность исходных данных будет увеличиваться, а точность экстраполяции падать.

Заметим, что атакующему вовсе не обязательно проводить подобные исследования с интересующим его удаленным хостом. Достаточно узнать тип операционной системы на объекте атаки и получить в свое распоряжение подобную систему для определения формулы изменения ISN.

Применение описанной выше методики получения формулы ISN(t) на примере ОС Linux 1.2.8 и Windows NT 4.0 в случае нахождения в одном сегменте с данными ОС позволило определить это 32-битное значение (от 0 до 232 -1) по его предыдущему значению для ОС Windows NT с точностью до 10, а для ОС Linux 1.2.8 – с точностью примерно до 100. В табл. 4.1 приведены снятые в процессе эксперимента с ОС Linux 1.2.8 значения изменения ISN за соответствующие промежутки времени (а не абсолютные значения).

Таблица 4.1. Изменение значения ISN для ОС Linux 1.2.8

График на рис. 4.14, построенный на основе данных из этой таблицы и справедливый для ОС Linux 1.2.8, наглядно показывает линейный характер изменения значения начального идентификатора TCP-соединения ISN на данном временном промежутке (на самом деле зависимость изменения ISN для ОС Linux 1.2.8 носит кусочнолинейный характер).

Рис. 4.14. Зависимость изменения ISN от времени для Linux 1.2.8

Перейти на страницу:

Похожие книги

Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов
Веб-аналитика: анализ информации о посетителях веб-сайтов

Компании в веб-пространстве тратят колоссальные средства на веб-аналитику и оптимизацию своих веб-сайтов, которые, в свою очередь, приносят миллиарды долларов дохода. Если вы аналитик или работаете с веб-данными, то эта книга ознакомит вас с новейшими точками зрения на веб-аналитику и то, как с ее помощью сделать вашу компанию весьма успешной в веб. Вы изучите инструментальные средства и показатели, которые можно использовать, но что важнее всего, эта книга ознакомит вас с новыми многочисленными точками зрения на веб-аналитику. Книга содержит много советов, приемов, идей и рекомендаций, которые вы можете взять на вооружение. Изучение веб-аналитики по этой уникальной книге позволит познакомиться с проблемами и возможностями ее современной концепции. Написанная практиком, книга охватывает определения и теории, проливающие свет на сложившееся мнение об этой области, а также предоставляет поэтапное руководство по реализации успешной стратегии веб-аналитики.Эксперт в данной области Авинаш Кошик в присущем ему блестящем стиле разоблачает укоренившиеся мифы и ведет по пути к получению действенного понимания аналитики. Узнайте, как отойти от анализа посещаемости сайта, почему основное внимание следует уделять качественным данным, каковы методы обретения лучшего понимания, которое поможет выработать мировоззрение, ориентированное на мнение клиента, без необходимости жертвовать интересами компании.- Изучите все преимущества и недостатки методов сбора данных.- Выясните, как перестать подсчитывать количество просмотренных страниц, получить лучшее представление о своих клиентах.- Научитесь определять ценность показателей при помощи тройной проверки "Ну и что".- Оптимизируйте организационную структуру и выберите правильный инструмент аналитики.- Изучите и примените передовые аналитические концепции, включая анализ SEM/PPC, сегментацию, показатели переходов и др.- Используйте решения с быстрым началом для блогов и электронной торговли, а также веб-сайтов мелкого бизнеса.- Изучите ключевые компоненты платформы экспериментирования и проверки.- Используйте анализ конкурентной разведки для обретения понимания и принятия мер.Здесь также находятся:- Десять шагов по улучшению веб-аналитики.- Семь шагов по созданию управляемой данными культуры в организации.- Шесть способов замера успеха блога.- Три секрета создания эффективной веб-аналитики.- Десять признаков великого веб-аналитика.

Авинаш Кошик

ОС и Сети, интернет