Publicação

Emprego de NFV e aprendizagem de máquina para detectar e mitigar anomalias em redes definidas por software

Detalhes bibliográficos
Resumo:	Uma rede de computadores é dita resiliente quando consegue manter níveis adequados de operação mesmo frente a anomalias, minimizando prejuízos aos usuários. Este trabalho propõe uma coordenação harmônica de diferentes técnicas a fim de promover resiliência para diferentes tipos de anomalias em redes definidas por software (SDN). Em especial, propõe-se que métricas de rede sejam coletadas e agrupadas em perfis, e cada perfil tenha um conjunto de ações que trate os problemas encontrados usando aprendizagem de máquina, virtualização de funções de rede (NFV) e controlador SDN. São abordadas anomalias tipicamente maliciosas, como ataques de negação de serviço, mas também benignas, como balanceamento de tráfego legítimo.
Autores principais:	Faustini, Pedro Henrique Arruda
Assunto:	Redes : Computadores Seguranca : Redes : Computadores SDN NFV Reinforcement learning Computer networks
Ano:	2017
País:	Brasil
Tipo de documento:	trabalho de fim de curso
Tipo de acesso:	acesso aberto
Instituição associada:	IBICT
Idioma:	português
Origem:	Oasisbr

Descrição
Resumo:	Uma rede de computadores é dita resiliente quando consegue manter níveis adequados de operação mesmo frente a anomalias, minimizando prejuízos aos usuários. Este trabalho propõe uma coordenação harmônica de diferentes técnicas a fim de promover resiliência para diferentes tipos de anomalias em redes definidas por software (SDN). Em especial, propõe-se que métricas de rede sejam coletadas e agrupadas em perfis, e cada perfil tenha um conjunto de ações que trate os problemas encontrados usando aprendizagem de máquina, virtualização de funções de rede (NFV) e controlador SDN. São abordadas anomalias tipicamente maliciosas, como ataques de negação de serviço, mas também benignas, como balanceamento de tráfego legítimo.

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