Emprego de NFV e Aprendizagem por Reforço para Detectar e Mitigar Anomalias em Redes Definidas por Software

  • Pedro H. A. Faustini
  • Anderson S. Silva
  • Lisandro Z. Granville
  • Alberto E. Schaeffer-Filho

Resumo


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.
Publicado
19/05/2017
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FAUSTINI, Pedro H. A.; SILVA, Anderson S.; GRANVILLE, Lisandro Z.; SCHAEFFER-FILHO, Alberto E.. Emprego de NFV e Aprendizagem por Reforço para Detectar e Mitigar Anomalias em Redes Definidas por Software. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 35. , 2017, Belém. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . ISSN 2177-9384.