Detecção de Ataques DDoS em Redes SDN Utilizando Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem em Microsserviços - Dias, Victor; Silva, Murilo; Gomes, Matheus; Oliveira, Lucas B.; Abreu, Diego; Ferreira, João; Abelém, Antônio (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg_estendido.2023.234287, 2023)
Ainda hoje, a segurança é um desafio crítico nas Redes Definidas por Software (SDN), incluindo ameaças como ataques de negação de serviço distribuído (DDoS). Nesse cenário, o uso de aprendizado de máquina é promissor para detectar e mitigar tais ataques, onde devem ser considerados não apenas o desempenho do modelo, como também, o seu impacto no desempenho do controlador da rede. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em microsserviços, avaliando cinco modelos de aprendizado de máquina para detecção. Os resultados identificaram o Random Forest como mais eficaz com F1-Score de 98.65%. Além disso, a abordagem de microsserviços permitiu a utilização de modelos mais complexos sem prejudicar o desempenho do controlador SDN.