Dissertação
Towards traffic change detection in the network data plane EVALUATED
A identificação de alterações de tráfego é fundamental para a execução de várias tarefas em redes, desde análise de congestão à deteção de intrusões. Os detetores de alterações mais modernos utilizam mecanismos baseados em estruturas de dados chamadas sketches que, ao utilizarem descrições compactas do tráfego, atingem melhores compromissos entre memória e precisão. Estas técnicas são utilizadas para detectar heavy-hitters (fluxos de tráfego que representam as maiores fontes de congestão em redes) mas, apesar de poderem ser adaptados para detetar alterações neste tipo de tráfego, falham na generalidade. Como se focam na monitorização dos fluxos "pesados", ignoram os fluxos pequenos que podem também ser a causa de alteração na rede (e.g., micro-rajadas ou ataques de pequeno volume). Neste trabalho apresentamos o k-meleon, um sistema in-network de deteção de alterações de tráfego em redes informáticas que identifica todas as alterações relevantes de tráfego, em vez de apenas as alterações provocadas por heavy-hitters. A contribuição principal deste trabalho é uma variante do k-ary sketch (uma solução genérica de deteção de alterações) que é executada no plano de dados de switches programáveis. O maior desafio baseia-se no facto de o k-ary ser offline, baseado na análise de dados em bulk. O k-meleon utiliza técnicas de streaming que se enquadram no modelo computacional restrito dos switches e se adaptam às suas limitações. A avaliação do k-meleon mostra que este obtém o mesmo grau de exatidão online que o k-ary offline, e que deteta alterações em redes para qualquer tipo de fluxo: grande ou pequeno.
novembro 26, 2021, 9:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Informática (DEI)
Professor Associado