Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Sobrinho, Amanda Barbosa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Segurança de redes; Detecção de ataques; Consciência situacional em cibersegurança; Network security; Attack detection; Cyber situational awareness
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/214674

A expansão da Internet, apesar de possibilitar uma maior integração de usuários e serviços, acarretou também um aumento nos ataques contra as redes de computadores. Para mitigá-los, é necessário recuperar dados sobre a rede e compreender sua situação atual, de forma a identificar e detectar ameaças. Esta habilidade está relacionada ao conceito de Consciência Situacional em Cibersegurança (Cyber Situational Awareness – CSA), que se refere à capacidade de capturar a condição atual da rede, compreendê-la e projetar seu futuro próximo em qualquer momento do tempo. Os modelos de CSA têm recebido bastante destaque em estudos recentes, mas nota-se sua dificuldade em tratar de grandes volumes de informações, principalmente por utilizarem diversas fontes de dados como entrada, muitas vezes infringindo a privacidade dos usuários, e por demandarem alto custo computacional para processarem esse conjunto massivo de informações. Este trabalho apresenta um modelo de CSA flexível e escalável para redes de Sistemas Autônomos que utiliza apenas fluxos Netflow V9 como fonte de informação, o que faz com que não viole a privacidade dos usuários. O sistema proposto é capaz de processar o volume de fluxos exportado pelo roteador de borda do Sistema Autônomo da UNESP diariamente, fornecendo uma visão holística do tráfego recebido e dos eventos de segurança ocorrendo na organização, possibilitando a detecção desses eventos com um atraso mínimo, e auxiliando, assim, um administrador de rede a tomar medidas para mitigar esses eventos. Além de permitir a visualização de informações de tráfego e de eventos de segurança para o Sistema Autônomo inteiro, o modelo também apresenta alto grau de granularidade, viabilizando que essas mesmas análises sejam realizadas em redes específicas de instituições dentro da organização.