Detecção de Ataques ECN Não-Responsivos em Arquiteturas L4S por Meio de Aprendizado Supervisionado - Correia, Lucas de Sousa; Silva, Jaaziel Batista da; Floriano, José Silva; Almeida, Leandro Cavalcanti de; Maciel Jr, Paulo Ditarso (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC); 2026: Anais do I Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores, 2026)
Baixa Latência, Baixa Perda e Taxa de Transferência Escalável (L4S) surgiu como uma arquitetura promissora para reduzir a latência e a variação de atraso (jitter) em redes IP por meio do gerenciamento ativo de filas duplas acopladas. No entanto, seu funcionamento correto depende da conformidade do host final com os sinais explícitos de congestionamento. Este artigo apresenta a justificativa do projeto, a estratégia de implementação e a avaliação experimental de uma abordagem de detecção de intrusão para identificar ataques ECN não responsivos em ambientes L4S. O estudo combina um ambiente de teste virtualizado construído com VirtualBox, Vagrant e Ansible com geração de tráfego usando o iperf, inspeção de pacotes e um classificador de aprendizado de máquina supervisionado baseado em árvores de decisão. Os resultados mostram que um remetente malicioso que marca pacotes com ECT(1) enquanto ignora o feedback de congestionamento pode monopolizar o link de gargalo, reduzindo a taxa de transferência de fluxos legítimos L4S e Clássicos em mais de 99% e 97%, respectivamente. Além disso, o IDS proposto capturou uma assinatura comportamental consistente do ataque usando recursos de nível de fluxo e fila, indicando a viabilidade de implantar mecanismos de segurança leves e interpretáveis em roteadores L4S.