Uma ferramenta para simulação e monitoramento de comportamentos anômalos em contêineres Docker

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Batista, Hitallo William de Medeiros
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49332
Resumo: A virtualização em contêineres tornou-se, nos últimos anos, uma das principais alternativas no desenvolvimento e fornecimento de serviços no ambiente de computação em nuvem. A ferramenta Docker se popularizou nesse contexto e foi amplamente adotada por todo o conjunto de vantagens propostas. A facilidade de configurar, executar e manter múltiplos contêineres em uma mesma máquina adicionou a essa tecnologia alguns desafios na área da segurança da informação. No entanto, qualquer vulnerabilidade presente em um contêiner poderá expor tanto o próprio contêiner quanto a máquina hospedeira ao acesso externo indevido. Assim, analisar e monitorar contêineres Docker com o propósito de identificar comportamentos anômalos tornou-se um dos principais desafios para empresas especializadas em computação em nuvem e usuários destas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de simular comportamentos anômalos em contêineres Docker com base em uma configuração definida previamente. Com isso, pretende-se que a ferramenta aqui proposta possa auxiliar na simulação de possíveis comportamentos anômalos de forma configurável. Desta forma o presente trabalho visa contribuir para a comunidade acadêmica como uma ferramenta que gere e exponha um conjunto de dados que possam ser utilizados para análise e criação de modelos de aprendizado de máquina, capazes de aprender e identificar comportamentos anômalos em contêineres Docker.
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A ferramenta Docker se popularizou nesse contexto e foi amplamente adotada por todo o conjunto de vantagens propostas. A facilidade de configurar, executar e manter múltiplos contêineres em uma mesma máquina adicionou a essa tecnologia alguns desafios na área da segurança da informação. No entanto, qualquer vulnerabilidade presente em um contêiner poderá expor tanto o próprio contêiner quanto a máquina hospedeira ao acesso externo indevido. Assim, analisar e monitorar contêineres Docker com o propósito de identificar comportamentos anômalos tornou-se um dos principais desafios para empresas especializadas em computação em nuvem e usuários destas. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de simular comportamentos anômalos em contêineres Docker com base em uma configuração definida previamente. Com isso, pretende-se que a ferramenta aqui proposta possa auxiliar na simulação de possíveis comportamentos anômalos de forma configurável. Desta forma o presente trabalho visa contribuir para a comunidade acadêmica como uma ferramenta que gere e exponha um conjunto de dados que possam ser utilizados para análise e criação de modelos de aprendizado de máquina, capazes de aprender e identificar comportamentos anômalos em contêineres Docker.Container virtualization has become, in recent years, one of the main alternatives in the development and provision of services in the cloud computing environment. The Docker tool became popular in this context and was widely adopted by the whole set of proposed advantages. The ease of configuring, running and maintaining multiple containers on the same machine has added to this technology some challenges in the area of information security. However, any vulnerability present in a container could expose both the container itself and the host machine to unauthorized external access. Thus, analyzing and monitoring Docker containers in order to identify anomalous behavior has become one of the main challenges for companies specializing in cloud computing and their users. This work proposes the development of a tool capable of simulating anomalous behavior in Docker containers based on a previously defined configuration. With this, it is intended that the tool proposed here can help in the simulation of possible anomalous behaviors in a configurable way. In this way, the present work aims to contribute to the academic community as a tool that generates and exposes a set of data that can be used to analysis and creation of machine learning models, capable of learning and identifying anomalous behavior in Docker containers.Universidade Federal do Rio Grande do NorteBacharelado em Sistemas de InformaçãoUFRNBrasilDepartamento de Computação e TecnologiaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOVirtualização de contêineresSimulação de comportamento anômaloDockerDocker (programa de computador)Software - DesenvolvimentoUma ferramenta para simulação e monitoramento de comportamentos anômalos em contêineres DockerA tool for simulating and monitoring anomalous behavior in Docker containersinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALTCC_H_tallo_detec__o_de_anomalias.pdfTCC_H_tallo_detec__o_de_anomalias.pdfapplication/pdf1130750https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49332/1/TCC_H_tallo_detec__o_de_anomalias.pdfa611298331e532cd401733318f6f21e2MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49332/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49332/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53123456789/493322023-02-28 07:44:44.31oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/49332Tk9OLUVYQ0xVU0lWRSBESVNUUklCVVRJT04gTElDRU5TRQoKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIGRlbGl2ZXJpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBNci4gKGF1dGhvciBvciBjb3B5cmlnaHQgaG9sZGVyKToKCgphKSBHcmFudHMgdGhlIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIFJpbyBHcmFuZGUgZG8gTm9ydGUgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgb2YKcmVwcm9kdWNlLCBjb252ZXJ0IChhcyBkZWZpbmVkIGJlbG93KSwgY29tbXVuaWNhdGUgYW5kIC8gb3IKZGlzdHJpYnV0ZSB0aGUgZGVsaXZlcmVkIGRvY3VtZW50IChpbmNsdWRpbmcgYWJzdHJhY3QgLyBhYnN0cmFjdCkgaW4KZGlnaXRhbCBvciBwcmludGVkIGZvcm1hdCBhbmQgaW4gYW55IG1lZGl1bS4KCmIpIERlY2xhcmVzIHRoYXQgdGhlIGRvY3VtZW50IHN1Ym1pdHRlZCBpcyBpdHMgb3JpZ2luYWwgd29yaywgYW5kIHRoYXQKeW91IGhhdmUgdGhlIHJpZ2h0IHRvIGdyYW50IHRoZSByaWdodHMgY29udGFpbmVkIGluIHRoaXMgbGljZW5zZS4gRGVjbGFyZXMKdGhhdCB0aGUgZGVsaXZlcnkgb2YgdGhlIGRvY3VtZW50IGRvZXMgbm90IGluZnJpbmdlLCBhcyBmYXIgYXMgaXQgaXMKdGhlIHJpZ2h0cyBvZiBhbnkgb3RoZXIgcGVyc29uIG9yIGVudGl0eS4KCmMpIElmIHRoZSBkb2N1bWVudCBkZWxpdmVyZWQgY29udGFpbnMgbWF0ZXJpYWwgd2hpY2ggZG9lcyBub3QKcmlnaHRzLCBkZWNsYXJlcyB0aGF0IGl0IGhhcyBvYnRhaW5lZCBhdXRob3JpemF0aW9uIGZyb20gdGhlIGhvbGRlciBvZiB0aGUKY29weXJpZ2h0IHRvIGdyYW50IHRoZSBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkbyBSaW8gR3JhbmRlIGRvIE5vcnRlIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdCB0aGlzIG1hdGVyaWFsIHdob3NlIHJpZ2h0cyBhcmUgb2YKdGhpcmQgcGFydGllcyBpcyBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZpZWQgYW5kIHJlY29nbml6ZWQgaW4gdGhlIHRleHQgb3IKY29udGVudCBvZiB0aGUgZG9jdW1lbnQgZGVsaXZlcmVkLgoKSWYgdGhlIGRvY3VtZW50IHN1Ym1pdHRlZCBpcyBiYXNlZCBvbiBmdW5kZWQgb3Igc3VwcG9ydGVkIHdvcmsKYnkgYW5vdGhlciBpbnN0aXR1dGlvbiBvdGhlciB0aGFuIHRoZSBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkbyBSaW8gR3JhbmRlIGRvIE5vcnRlLCBkZWNsYXJlcyB0aGF0IGl0IGhhcyBmdWxmaWxsZWQgYW55IG9ibGlnYXRpb25zIHJlcXVpcmVkIGJ5IHRoZSByZXNwZWN0aXZlIGFncmVlbWVudCBvciBhZ3JlZW1lbnQuCgpUaGUgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZG8gUmlvIEdyYW5kZSBkbyBOb3J0ZSB3aWxsIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZnkgaXRzIG5hbWUgKHMpIGFzIHRoZSBhdXRob3IgKHMpIG9yIGhvbGRlciAocykgb2YgdGhlIGRvY3VtZW50J3MgcmlnaHRzCmRlbGl2ZXJlZCwgYW5kIHdpbGwgbm90IG1ha2UgYW55IGNoYW5nZXMsIG90aGVyIHRoYW4gdGhvc2UgcGVybWl0dGVkIGJ5CnRoaXMgbGljZW5zZQo=Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-02-28T10:44:44Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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