L'anàlisi de comportament de xarxa és una part crucial de la seguretat informàtica, especialment quan es tracta de detectar activitats malicioses com els atacs de DLL hijacking, preloading o search order hijacking. Aquí tens detalls sobre com es pot fer aquesta anàlisi:

Mètodes d'Anàlisi de Comportament de Xarxa:

1. Monitorització del Tràfic:

• Volum de Tràfic: Un augment sobtat o anòmal en el volum de dades enviades o rebudes per una aplicació pot ser un senyal d'activitat maliciosa, especialment si aquesta aplicació no és coneguda per comunicar-se amb tanta freqüència o dades.
• Patrons de Tràfic: Observar si hi ha patrons de tràfic que no coincideixen amb el comportament normal de l'aplicació, com comunicacions a hores estranyes o intervals de temps no habituals.

2. Anàlisi de Connexions:

• Destinacions Inesperades: Detectar connexions a adreces IP o dominis que no són coneguts o documentats per l'aplicació en qüestió. Això podria indicar que una DLL maliciosa està establint comunicacions amb un servidor de comandament i control (C2).
• Protocol i Port Analysis: Vigilar l'ús de protocols o ports inesperats. Per exemple, si una aplicació que normalment utilitza HTTP comença a utilitzar HTTPS de manera anòmala o si utilitza ports no estàndard per comunicar-se.

3. Característiques del Tràfic:

• Paquets Anòmals: Examinar els paquets de dades per detectar contingut anòmal, com ara cadenes de text en paquets que no s'espera que continguin dades de text o patrons de dades que no es corresponen amb el comportament normal de l'aplicació.
• Fragmentació de Paquets: Atacs avançats poden utilitzar tècniques de fragmentació de paquets per evadir la detecció; observar aquest comportament pot ser una pista.

4. Signatures de Comportament:

• Comportament de Comunicació: Fer servir signatures de comportament per identificar patrons coneguts de malware o atacs, com ara l'enviament de dades en intervals regulars o l'ús de tècniques d'evasió com el tunneling.

5. Anàlisi de DNS:

• Consulta DNS Anòmales: Vigilar les consultes DNS per detectar si es fan consultes a dominis sospitosos, especialment si aquestes consultes no tenen sentit en el context de l'aplicació o si es fan de manera furtiva.
• Dominis Generats Dinàmicament (DGA): Detectar l'ús de dominis generats dinàmicament, una tècnica utilitzada per malware per comunicar-se amb servidors C2 canviant constantment el nom de domini.

6. Correlació de Dades:

• Correlació de Logs: Comparar el comportament de xarxa amb altres fonts de dades com logs de sistema, logs d'aplicació, o registres de seguretat per obtenir una visió més completa de l'activitat maliciosa.

7. Anàlisi de Fluxos:

• Fluxos de Dades: Analitzar fluxos de dades per entendre el comportament de les aplicacions a nivell de conversa de xarxa, detectant així anomalies com fluxos que no s'ajusten al patró de comunicació habitual d'una aplicació.

8. Detecció de Tunneling:

• Tunneling de Dades: Detectar l'ús de tunneling per ocultar tràfic maliciós dins de protocoles legítims, com HTTP o HTTPS, per evadir la inspecció de contingut.

Eines i Tecnologies:

• Intrusion Detection Systems (IDS)/Intrusion Prevention Systems (IPS): Per detectar patrons de comportament maliciós en el tràfic de xarxa.
• Network Behavior Analysis (NBA) Tools: Per analitzar el comportament de la xarxa en temps real.
• SIEM (Security Information and Event Management): Per correlacionar esdeveniments de xarxa amb altres activitats de seguretat.
• Deep Packet Inspection (DPI): Per examinar el contingut dels paquets de dades.

Conclusió:

La clau per una anàlisi efectiva del comportament de xarxa és comprendre el comportament normal de cada aplicació i sistema dins de la xarxa. Així, qualsevol desviació pot ser investigada ràpidament. Això requereix una combinació de monitorització contínua, anàlisi de dades històriques, i l'ús d'eines avançades de seguretat per identificar activitats malicioses a temps.