Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina Para Detecção Híbrida de Ataques no Plano de Dados SDN

  • Adiel Nascimento UFPA
  • Diego Abreu UFPA
  • Antônio Abelém UFPA

Resumo


A programabilidade do plano de dados SDN permite que os usuários escrevam algoritmos que definem como os dispositivos de rede devem processar os pacotes, incluindo o uso de interfaces de programação (APIs) para aproveitar o controlador de rede. Com essa grande flexibilidade, o uso de aplicativos de aprendizado de máquina tem sido proposto para classificação de pacotes e detecção de ataques. Neste cenário, modelos treinados são usados para completar a tabela de ações e correspondências do pipeline P4 oferecendo igual tempo de detecção e processamento. Outra abordagem utilizada é a telemetria de rede, que permite obter informações sobre o estado da rede e utilizá-las por aplicativos executados no controlador ou agente externo. Em contrapartida, este trabalho propõe uma arquitetura de gerenciamento AM híbrida para redes SDN, combinando o uso do pipeline P4 e agentes estratégicos na rede para fornecer detecção de ataques multinível.

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Publicado
27/05/2022
NASCIMENTO, Adiel; ABREU, Diego; ABELÉM, Antônio. Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina Para Detecção Híbrida de Ataques no Plano de Dados SDN. In: WORKSHOP DE PESQUISA EXPERIMENTAL DA INTERNET DO FUTURO (WPEIF), 13. , 2022, Fortaleza. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 17-22. ISSN 2595-2692. DOI: https://doi.org/10.5753/wpeif.2022.223499.