Detecção de Ataques DDoS em Redes SDN Utilizando Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem em Microsserviços

  • Victor Dias UFPA
  • Murilo Silva UFPA
  • Matheus Gomes UFPA
  • Lucas B. Oliveira UFPA
  • Diego Abreu UFPA
  • João Ferreira UFPA
  • Antônio Abelém UFPA

Resumo


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.

Referências

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Publicado
18/09/2023
DIAS, Victor; SILVA, Murilo; GOMES, Matheus; OLIVEIRA, Lucas B.; ABREU, Diego; FERREIRA, João; ABELÉM, Antônio. Detecção de Ataques DDoS em Redes SDN Utilizando Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem em Microsserviços. In: WORKSHOP DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E DE GRADUAÇÃO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 23. , 2023, Juiz de Fora/MG. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 141-152. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2023.234287.

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