【摘 要】文章通过实例分析ids规则提出应该如何完善规则以便降低ids误报率的方法，最后阐述ids规则的创建方法。
　　【关键词】ids规则 规则分析 规则创建 误报率
　　
　　1 ids规则实例的分析
　　当网站允许恶意代码被插入到一个动态创建的网页中时，跨站脚本攻击就发生了。我们来看一个ids规则：alert tcp any any -＞ any any (content:"＜script＞";msg:"web-misc cross site scripting attempt";)
　　规则选项content包含了“＜script＞”字符串，正好可以匹配跨站脚本攻击的特征，跨站脚本攻击会触发这个规则。可是许多其他的正常流量也会触发这个规则，ids根据该规则发出报警从而产生误报。为了避免这种情况的发生就需要修改这个规则使其仅仅在web流量中触发：
　　alert tcp $external_net any -＞ $http_servers $http_ports(content:"＜script＞"; msg:"web-misc cross site scripting attempt";)
　　现在，仅在来自web服务器的相关http会话中检测到〈script〉内容时才会触发该规则。当流量开始于一个外部的ip地址（$external_net），并被发送给web服务器上http服务端口时，该规则才被触发。当正确地标识公司所有的web服务器和所运行的端口后，跨站脚本规则仅当含有脚本标记的数据流被发送到web服务器上时才触发。wWW.11665.CoM但是，载入这个规则后会发现无论何时有包含javascript的请求时都会产生大量的误报。因此需要更进一步地提炼这个规则，找到跨站脚本攻击数据流的唯一特征。
　　alert tcp $external_net any -＞ $http_servers $http_ports(msg:"web-misc cross site scripting attempt"; flow:to_server,established;content:"＜script＞";)
　　这个校正后的规则使用了flow选项，使用ids的tcp重建特征来鉴别流量的方向。通过应用特定的flow选项，to_server和established，规则仅仅对从客户端向服务器端发起的会话有效。一个跨站脚本攻击只会发生在这个方向传输的流量上，而反方向上的流量可能是一个包含javascript标记的正常的http会话。
　　现在规则已经可以识别跨站脚本攻击了，且产生误报的可能性大大减少。接着需要利用大小写敏感性确保攻击者不能躲避该规则。content选项是区分大小写的，然而html不是，因此攻击者可以通过将脚本标记修改为＜script＞或＜script＞避开这个规则，为了弥补这一点，应用nocase选项来指定不区分大小写。
　　alert tcp $external_net any -＞ $http_servers $http_ports(msg:"web-misc cross site scripting attempt";flow:to_server,established;content:"＜script＞";nocase;)
　　2 ids规则的编写方法
　　2.1利用网络知识创造新规则
　　首先需要编写规则头。web服务器请求响应是一个http数据流，因此规则头的协议部分应使用tcp。要想监控指定的任何外部地址，源地址部分可以使用$external_net变量。因为我们想让该规则应用于web服务器请求响应，所以源端口部分应使用$http_ports变量来标识与http连接相关的端口列表。如果想监控整个内部网络，目标地址部分应使用$home_net变量。http请求可以使用任何随机选取的高端端口，因此可以将目的端口部分设为any。最后我们希望该规则匹配数据流后报警，那么规则行为部分应设为alert，这样就形成了下面的规则头：alert tcp $external_net $http_ports-＞$home_net any，接下来指定规则选项。

　　2.2利用流量分析创建新规则
　　下面通过创建一个监控openssl slapper蠕虫的规则的例子进行说明。
　　将嗅探器放在一个防火墙后面，防火墙仅仅开放slapper使用的那个端口。slapper是利用了openssl中的一个安全漏洞，因此在防火墙中打开端口443/tcp后开始监控服务器，如果一段时间后，服务器发出一个像“no job control in this shell”这样的响应，就说明服务器遭到slapper攻击了。记录下遭到攻击的时间，然后使用grep对这段时间tcpdump日志记录的数据进行分析。从这个信息中找出一个特征内容赋给规则选项content表达式，并使该特征与ids规则库中其他规则content表达式内容不同，即是唯一的。这里可以使用content:”export.term=xterm; exec bash –i”来创建该特征。
　　接着开始写规则头。规则实现的功能应该可以对来自任何外部源、任何端口输入的，目的为web服务器的https端口（443），且满足攻击特征的tcp流量进行报警，所以规则头可写为：
　　alert tcp $external_net any-＞$home_servers 443，
　　加上报警消息和版本号后，规则选项为：
　　（msg:”slapper attack”;flow:to_server,established;content:”export.term=xterm; exec bash –i”;nocase;priority:1;rev:1）
　　联接规则头和规则选项，完成规则如下：
　　alert tcp $external_net any-＞$home_servers 443（msg:”slapper attack”; flow:to_server,established;content:”export.term=xterm; exec bash –i”; nocase; priority:1; rev:1）
　　至此就完成了监控slapper蠕虫的规则。显然，利用流量分析的方法创建新规则，其工作重点在于识别含有确切攻击的正确数据包，并从中找出区别于其他攻击的唯一特征。