Detecção e Mitigação de Ataques Usando Aprendizado Supervisionado e Orquestração de VNFs Baseadas em Contêineres

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Silva, Fernando da
Orientador(a): Schaeffer Filho, Alberto Egon
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/233184
Resumo: A virtualização de funções de rede (Network Function Virtualization - NFV) desacopla as funções de rede dos dispositivos físicos, simplificando a implantação de novos serviços. Ao contrário das middleboxes tradicionais, as Virtual Network Functions (VNFs) podem ser dinamicamente implementadas e reconfiguradas sob demanda, colocando desafios de gerenciamento rigorosos aos sistemas em rede. Selecionar VNFs de um repositório defi nindo onde elas serão colocadas na rede virtualizada e encadeando-as para obter o com portamento desejado são problemas que precisam ser resolvidos por um orquestrador. Nesse sentido, um conjunto de VNFs podem ser instanciadas para desempenhar diversas tarefas, onde destacamos aqui a possibilidade de utilizar VNFs para a mitigação de ata ques, buscando garantir a resiliência da rede. Neste trabalho é proposto um mecanismo, chamado Intel-OCNF, que através do uso de aprendizado supervisionado e virtualização baseada em contêineres, permite identificar quais funções de rede devem ser instanciadas com base em dados de monitoramento. A solução proposta busca minimizar o uso de recursos, e agilizar o processo de instanciação e gerenciamento das VNFs, de forma a assegurar a resiliência da rede. O protótipo desenvolvido foi integrado ao orquestrador NFVO, e opera de forma automatizada e sem dependência de ações do operador de rede. Os experimentos foram avaliados com base no desempenho dos algoritmos de categori zação do tráfego e de seleção do mitigador, e no desempenho das VNFs em contêineres. Os resultados obtidos nos experimentos demonstraram que com a utilização dos algorit mos propostos é possível alcançar mais de 90% de sucesso na detecção das categorias de ataque. Além disso, com a utilização de virtualização baseada em contêiner é possível provisionar uma VNF com overhead muito menor que o de uma VNF baseada em VM.