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http://hdl.handle.net/10071/18216
acessibilidade
Title: A novel SDN-based intrusion detection system for early detection and mitigation of DDoS attacks
Authors: Manso, Pedro Caetano
Orientador: Moura, José André
Serrão, Carlos
Keywords: SDN
Ryu controller
DDoS attacks
Mininet
IDS
Snort
Botnet
OpenFlow
Arquitetura de rede
Sistema operativo
Internet
Software
Método de detecção
Segurança informática
Engenharia informática
Issue Date: 26-Nov-2018
Citation: MANSO, Pedro Caetano - A novel SDN-based intrusion detection system for early detection and mitigation of DDoS attacks [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2018. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/18216>.
Abstract: A Internet teve o seu “boom” no meio dos anos 90. A sociedade mergulhou numa realidade “dot.com” com muitos serviços e plataformas disruptivas por todo o mundo. Atualmente, depois de quase 25 anos, a Internet provou que é uma tecnologia indispensável. Com este uso mundial da Internet, o esforço colocado no processo de gestão de redes aumentou. Para facilitar este processo, uma nova ideia surgiu, chamada de Software Defined Networks (SDN). SDN é um paradigma emergente que começou a ser amplamente usado em várias áreas, como por exemplo a Cloud Computing. Para além disso, com o crescimento da Internet, a Segurança da Informação está a começar a ser uma área alvo de interesse para investigadores em áreas como Direito e Engenharia Informática. Um tópico de Segurança muito relevante é aquele que incorpora os ataques do tipo Distributed Denial-of-Service (DDoS). Nesta tese, desenvolvemos e testamos uma solução completa que deteta e mitiga ataques DDoS juntando o conceito SDN com uma ferramenta Intrusion Detection System (IDS). A nossa arquitetura inclui um OpenFlow switch, um IDS e um controlador SDN. O switch copia todo o tráfego da rede para o IDS, via port mirroring. O IDS deteta se um ataque está a acontecer. O processo de deteção é um mecanismo baseado em regras. Uma vez que o ataque é detetado pelo IDS, este ataque é comunicado para o controlador SDN, com a finalidade de se dar início ao nosso processo de mitigação desse ataque. Este processo de mitigação consiste em atualizar a tabela existente no switch com regras de forwarding de tráfego que bloqueiam somente o tráfego malévolo. Desta forma, obtivemos um testbed funcional que combina ambas as valências do SDN e do IDS, e evidenciamos que este testbed consegue mitigar com sucesso vários cenários de ataque DDoS, minimizando a perturbação sofrida pelo tráfego normal.
Internet has its boom in the mid of the 90s. Society has dived in a “dot com” reality with many world-wide disruptive services and platforms. Back to these days, after around 25 years, the Internet has proven that is an indispensable technology. With this worldwide use of the Internet, the effort placed in network manage process has increased. In order to facilitate that process, a new idea as come around called Software Defined Networks (SDN). SDN is an emergent paradigm that has started to be widely used in many areas such as Cloud computing. Also, with the growth of the Internet, Information Security has become a field of interest for researchers in many areas such as Law and Computer Science. One particular topic of Security is the Distributed Denial-of-Service (DDoS) attacks. In this thesis, we developed and tested a fully solution that detects and mitigates DDoS attacks compounding SDN with an Intrusion Detection System (IDS). Our architecture includes an OpenFlow switch, an IDS and the SDN controller. The switch mirrors the traffic to the IDS, through port mirroring configurations. The IDS detect if an attack is happening. The detection process is a rule-based mechanism. Once an attack is detected, it communicates to the SDN controller, in order to start the mitigation procedure. The mitigation procedure consists on updating the switch flow rule table, with a blocking rule. This way, we got a functional testbed where of DDoS attacks scenarios were successfully mitigated.
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/18216
Thesis identifier: 202126790
Designation: Mestrado em Engenharia de Telecomunicações e Informática
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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