Emprego de NFV e Aprendizagem por Reforço para Detectar e Mitigar Anomalias em Redes Definidas por Software - Faustini, Pedro H. A.; Silva, Anderson S.; Granville, Lisandro Z.; Schaeffer-Filho, Alberto E. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2017: Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2017)
Uma rede de computadores está sujeita a diversas anomalias, e é necessário coordenar técnicas de detecção e mitigação para mantê-la operacional. Este artigo propõe aprendizagem por reforço para promover resiliência em redes definidas por software (SDN). Propõe-se que métricas de rede sejam coletadas e agrupadas em perfis, cada um com um conjunto de ações que trate problemas usando aprendizagem por reforço, virtualização de funções de rede (NFV) e um controlador SDN. Políticas para lidar com anomalias são definidas com base nas recompensas das ações. Os resultados mostram que o sistema obtém majoritariamente recompensas positivas, mas um pequeno aumento na topologia mais do que quadriplica o número de entradas na tabela estado-ação.