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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2387
Title: An orchestration approach for unwanted internet traffic identification
Authors: FEITOSA, Eduardo Luzeiro
Keywords: Unwanted Internet Traffic;Orchestration;Alert Correlation;Frequent Episodes Discovery;WIRSS
Issue Date: 31-Jan-2010
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: Luzeiro Feitosa, Eduardo; Fawzi Hadj Sadok, Djamel. An orchestration approach for unwanted internet traffic identification. 2010. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2010.
Abstract: Um breve exame do atual tráfego Internet mostra uma mistura de serviços conhecidos e desconhecidos, novas e antigas aplicações, tráfego legítimo e ilegítimo, dados solicitados e não solicitados, tráfego altamente relevante ou simplesmente indesejado. Entre esses, o tráfego Internet não desejado tem se tornado cada vez mais prejudicial para o desempenho e a disponibilidade de serviços, tornando escasso os recursos das redes. Tipicamente, este tipo de tráfego é representado por spam, phishing, ataques de negação de serviço (DoS e DDoS), vírus e worms, má configuração de recursos e serviços, entre outras fontes. Apesar dos diferentes esforços, isolados e/ou coordenados, o tráfego Internet não desejado continua a crescer. Primeiramente, porque representa uma vasta gama de aplicações de usuários, dados e informações com diferentes objetivos. Segundo, devido a ineficácia das atuais soluções em identificar e reduzir este tipo de tráfego. Por último, uma definição clara do que é não desejado tráfego precisa ser feita. A fim de solucionar estes problemas e motivado pelo nível atingido pelo tráfego não desejado, esta tese apresenta: 1. Um estudo sobre o universo do tráfego Internet não desejado, apresentado definições, discussões sobre contexto e classificação e uma série de existentes e potencias soluções. 2. Uma metodologia para identificar tráfego não desejado baseada em orquestração. OADS (Orchestration Anomaly Detection System) é uma plataforma única para a identificação de tráfego não desejado que permite um gerenciamento cooperativa e integrado de métodos, ferramentas e soluções voltadas a identificação de tráfego não desejado. 3. O projeto e implementação de soluções modulares integráveis a metodologia proposta. A primeira delas é um sistema de suporte a recuperação de informações na Web (WIRSS), chamado OADS Miner ou simplesmente ARAPONGA, cuja função é reunir informações de segurança sobre vulnerabilidades, ataques, intrusões e anomalias de tráfego disponíveis na Web, indexá-las eficientemente e fornecer uma máquina de busca focada neste tipo de informação. A segunda, chamada Alert Pre- Processor, é um esquema que utilize uma técnica de cluster para receber múltiplas fontes de alertas, agregá-los e extrair aqueles mais relevantes, permitindo correlações e possivelmente a percepção das estratégias usadas em ataques. A terceira e última é um mecanismo de correlação e fusão de alertas, FER Analyzer, que utilize a técnica de descoberta de episódios frequentes (FED) para encontrar sequências de alertas usadas para confirmar ataques e possivelmente predizer futuros eventos. De modo a avaliar a proposta e suas implementações, uma série de experimentos foram conduzidos com o objetivo de comprovar a eficácia e precisão das soluções
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/2387
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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