Новые средства защиты в сетях 3-го поколения
С сентября 1995 г. по январь 1999 г. рядом компаний (Vodafone, Siemens, Panafon, Swisscom и др.) разрабатывался совместный проект ASPeCT (Advanced Security for Personal Communication Technologies - Усовершенствованные средства защиты для персональной связи). В проекте ASPeCT исследовались решения для следующих пяти основных задач:
a.. обеспечение высоконадежной защиты при переходе действующих мобильных систем к UMTS;
b.. разработка эффективных средств обнаружения мошенничества в UMTS;
c.. реализация конфигурации "доверительной третьей стороны" для конечных услуг UMTS;
d.. новые возможности для будущей UMTS;
e.. защита и целостность биллинговых операций UMTS.
Результаты, полученные в проекте ASPeCT, имеют важное практическое значение для трех областей:
a.. аутентификация абонентов и новый модуль защиты;
b.. защита платежей в мобильных сетях;
c.. обнаружение мошенничества в мобильных системах.
Проблема аутентификации. В проекте ASPeCT разработан новый протокол аутентификации абонентов, реализуемый в смарт-картах на базе криптоалгоритмов двух типов: а) высоконадежного и требующего для своей реализации отдельных сопроцессоров; б) простого алгоритма с использованием эллиптических кривых. Планируется также применять в UMTS биометрические алгоритмы идентификации пользователей по их речевым образам.
Предложен также новый механизм аутентификации, использующий классы защитных алгоритмов. В каждом объекте (USIM,сетевой оператор и сервис-провайдер) хранится набор возможных защитных механизмов, из которых выбирается и согласуется конкретная пара применяемых при аутентификации механизмов. Например, соглашение о роуминге запрашивается абонентом у оператора уже в начальной фазе аутентификации.
Набор защитных механизмов определяется в Классе возможных аутентификаций ACC (Authentification Capability Class), хранимом в смарт-карте USIM и определяющем допустимые механизмы защиты.
Нейронные сети для обнаружения мошенничества. Нейронные сети и экспертные составляют основу новых технологий обнаружения мошенничества.
Одна из первых систем BRUTUS, разработанная в рамках проекта ASPeCT, реализует комбинацию методов детектирования мошенничества. Исходная информация для идентификации нестандартных (ошибочных или неправомочных) операций абонентов накапливается в профилях абонентов двух видов: а) долговременные профили абонентов (ДПА) и б) текущие профили абонентов (ТПА). Например, ТПА содержат агрегированные данные об использовании абонентом услуг связи за последние 24 часа: среднее время вызова, средняя и стандартная девиация длительности вызова. Эти параметры регистрируются в ТПА отдельно для местных и международных вызовов. После каждого абонентского вызова значения параметров ТПА корректируются. Параметры ДПА корректируются в начале следующего 24-часового цикла мониторинга абонентского поведения.
Обнаружение случаев (возможных) мошенничества осуществляется на основе решающих правил. Например, анализ профилей ДПА и ТПА дает вероятности вызовов абонентов в других странах (распределение вероятностей по всем странам для каждого абонента). Программа детектирования выявляет все маловероятные отклонения новых параметров ТПА от хранимых значений этих профилей. Вычисленные вероятности текущих отклонений (для данного вызова) агрегируются в соответствии с моделью регрессии и по определенному критерию выдаются на монитор диспетчера как предупреждения (аларм-сигналы) о возможном мошенничестве.
Испытания системы DRUTUS были проведены в течение 3-месячного детектирования абонентов реальной сети TACS в Великобритании. Система диагностировала профили всех 20 212 абонентов в течение этого периода. Среди этих абонентов были выявлены обычными способами 317 абонентов-мошенников, профили которых использовались как обучающиеся последовательности для настройки нейронной сети BRUTUS.
При уровне 0,02% ошибочных аларм-сигналов BRUTUS выявила 40% из 317 абонентов-мошенников. В другом испытательном тесте система выдала список 27 подозреваемых абонентов (за 40-дневный период детектирования), среди которых оказалось 3 действительных абонента-мошенника.По оценке оператора-диспетчера такое соотношение "ошибочных/подтвержденных" абонентов вполне достаточно для успешных повседневных операций выявления случаев мошенничества.
