Utilizando Estratégias de Monitoramento Leve em Ambientes Conteinerizados para Detecção de Anomalias via HIDS - Frasão, Anderson; Heinrich, Tiago; Fulber-Garcia, Vinicius; Will, Newton C.; Obelheiro, Rafael R.; Maziero, Carlos A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2024: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2024.241469, 2024)
O aumento da implementação de ambientes virtualizados baseados em contêineres tem gerado preocupações de segurança devido à sua proximidade com os sistemas hospedeiros. Nesse cenário, emergiram estratégias que utilizam a detecção de intrusões por meio de anomalias como uma opção para identificar e alertar sobre comportamentos inesperados. Este trabalho propõe o uso de interações entre contêiner e sistema operacional na detecção de anomalias, executando processos de monitoramento leve e interno ao ambiente conteinerizado, gerando dados e traços para o treinamento e emprego de modelos de aprendizado de máquina que visam distinguir comportamentos normais de comportamentos anômalos. Assim, a discussão central deste trabalho versa sobre a adequabilidade dos dados gerados pelas ferramentas de monitoramento leve, representadas pelo sysdig, no treinamento de modelos e subsequente uso dos mesmos em soluções de HIDS. Esse potencial foi avaliado por meio de uma série de testes, nos quais os modelos treinados com dados fornecidos pelo sysdig alcançaram resultados significativos, com altas taxas de acurácia, precisão, recall, F1-Score, além de outros indicadores, nos cenários considerados.