Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sobrinho, Amanda Barbosa
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/214674
Resumo: A expansão da Internet, apesar de possibilitar uma maior integração de usuários e serviços, acarretou também um aumento nos ataques contra as redes de computadores. Para mitigá-los, é necessário recuperar dados sobre a rede e compreender sua situação atual, de forma a identificar e detectar ameaças. Esta habilidade está relacionada ao conceito de Consciência Situacional em Cibersegurança (Cyber Situational Awareness – CSA), que se refere à capacidade de capturar a condição atual da rede, compreendê-la e projetar seu futuro próximo em qualquer momento do tempo. Os modelos de CSA têm recebido bastante destaque em estudos recentes, mas nota-se sua dificuldade em tratar de grandes volumes de informações, principalmente por utilizarem diversas fontes de dados como entrada, muitas vezes infringindo a privacidade dos usuários, e por demandarem alto custo computacional para processarem esse conjunto massivo de informações. Este trabalho apresenta um modelo de CSA flexível e escalável para redes de Sistemas Autônomos que utiliza apenas fluxos Netflow V9 como fonte de informação, o que faz com que não viole a privacidade dos usuários. O sistema proposto é capaz de processar o volume de fluxos exportado pelo roteador de borda do Sistema Autônomo da UNESP diariamente, fornecendo uma visão holística do tráfego recebido e dos eventos de segurança ocorrendo na organização, possibilitando a detecção desses eventos com um atraso mínimo, e auxiliando, assim, um administrador de rede a tomar medidas para mitigar esses eventos. Além de permitir a visualização de informações de tráfego e de eventos de segurança para o Sistema Autônomo inteiro, o modelo também apresenta alto grau de granularidade, viabilizando que essas mesmas análises sejam realizadas em redes específicas de instituições dentro da organização.
id UNSP_2cb0b207ead0f1439ead5f5ed14ed483
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/214674
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflowCyber situational awareness model for autonomous systems using netflowSegurança de redesDetecção de ataquesConsciência situacional em cibersegurançaNetwork securityAttack detectionCyber situational awarenessA expansão da Internet, apesar de possibilitar uma maior integração de usuários e serviços, acarretou também um aumento nos ataques contra as redes de computadores. Para mitigá-los, é necessário recuperar dados sobre a rede e compreender sua situação atual, de forma a identificar e detectar ameaças. Esta habilidade está relacionada ao conceito de Consciência Situacional em Cibersegurança (Cyber Situational Awareness – CSA), que se refere à capacidade de capturar a condição atual da rede, compreendê-la e projetar seu futuro próximo em qualquer momento do tempo. Os modelos de CSA têm recebido bastante destaque em estudos recentes, mas nota-se sua dificuldade em tratar de grandes volumes de informações, principalmente por utilizarem diversas fontes de dados como entrada, muitas vezes infringindo a privacidade dos usuários, e por demandarem alto custo computacional para processarem esse conjunto massivo de informações. Este trabalho apresenta um modelo de CSA flexível e escalável para redes de Sistemas Autônomos que utiliza apenas fluxos Netflow V9 como fonte de informação, o que faz com que não viole a privacidade dos usuários. O sistema proposto é capaz de processar o volume de fluxos exportado pelo roteador de borda do Sistema Autônomo da UNESP diariamente, fornecendo uma visão holística do tráfego recebido e dos eventos de segurança ocorrendo na organização, possibilitando a detecção desses eventos com um atraso mínimo, e auxiliando, assim, um administrador de rede a tomar medidas para mitigar esses eventos. Além de permitir a visualização de informações de tráfego e de eventos de segurança para o Sistema Autônomo inteiro, o modelo também apresenta alto grau de granularidade, viabilizando que essas mesmas análises sejam realizadas em redes específicas de instituições dentro da organização.The expansion of the Internet, while allowing greater integration of users and services, also led to an increase in attacks against computer networks. To mitigate them, it is necessary to retrieve data from the network and understand its current situation in order to identify and detect threats. This capability is related to the concept of Cyber Situational Awareness (CSA), which refers to the ability to capture the current condition of the network, understand this condition and project its near future at any time. CSA models have received a lot of attention in recent studies, but it is noted the difficulty of the proposed models in dealing with large volumes of information, especially as they use various data sources as input, often violating the privacy of users, and because they demand high computational cost to process this massive set of information. This work proposes a flexible and scalable CSA model for Autonomous Systems that uses only Netflow V9 flows as source of information, which does not violate users' privacy. The proposed system is capable of processing the volume of flows exported by UNESP’s Autonomous System border router on a daily basis, providing a holistic view of incoming traffic and security events occurring in the organization, allowing the detection of these events with a minimum delay, and thus helping a network administrator to take measures to mitigate these events. In addition to allowing the visualization of traffic information and security events for the entire Autonomous System, the model also presents a high granularity degree, enabling these same analyzes to be carried out in specific networks of institutions within the organization.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Cansian, Adriano Mauro [UNESP]Universidade Estadual Paulista (Unesp)Sobrinho, Amanda Barbosa2021-10-05T19:11:50Z2021-10-05T19:11:50Z2021-09-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/21467433004153073P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2023-11-09T06:12:57Zoai:repositorio.unesp.br:11449/214674Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestopendoar:29462024-08-05T17:15:12.884020Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
Cyber situational awareness model for autonomous systems using netflow
title Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
spellingShingle Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
Sobrinho, Amanda Barbosa
Segurança de redes
Detecção de ataques
Consciência situacional em cibersegurança
Network security
Attack detection
Cyber situational awareness
title_short Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
title_full Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
title_fullStr Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
title_full_unstemmed Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
title_sort Modelo de cyber situational awareness para sistemas autônomos utilizando netflow
author Sobrinho, Amanda Barbosa
author_facet Sobrinho, Amanda Barbosa
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Cansian, Adriano Mauro [UNESP]
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Sobrinho, Amanda Barbosa
dc.subject.por.fl_str_mv Segurança de redes
Detecção de ataques
Consciência situacional em cibersegurança
Network security
Attack detection
Cyber situational awareness
topic Segurança de redes
Detecção de ataques
Consciência situacional em cibersegurança
Network security
Attack detection
Cyber situational awareness
description A expansão da Internet, apesar de possibilitar uma maior integração de usuários e serviços, acarretou também um aumento nos ataques contra as redes de computadores. Para mitigá-los, é necessário recuperar dados sobre a rede e compreender sua situação atual, de forma a identificar e detectar ameaças. Esta habilidade está relacionada ao conceito de Consciência Situacional em Cibersegurança (Cyber Situational Awareness – CSA), que se refere à capacidade de capturar a condição atual da rede, compreendê-la e projetar seu futuro próximo em qualquer momento do tempo. Os modelos de CSA têm recebido bastante destaque em estudos recentes, mas nota-se sua dificuldade em tratar de grandes volumes de informações, principalmente por utilizarem diversas fontes de dados como entrada, muitas vezes infringindo a privacidade dos usuários, e por demandarem alto custo computacional para processarem esse conjunto massivo de informações. Este trabalho apresenta um modelo de CSA flexível e escalável para redes de Sistemas Autônomos que utiliza apenas fluxos Netflow V9 como fonte de informação, o que faz com que não viole a privacidade dos usuários. O sistema proposto é capaz de processar o volume de fluxos exportado pelo roteador de borda do Sistema Autônomo da UNESP diariamente, fornecendo uma visão holística do tráfego recebido e dos eventos de segurança ocorrendo na organização, possibilitando a detecção desses eventos com um atraso mínimo, e auxiliando, assim, um administrador de rede a tomar medidas para mitigar esses eventos. Além de permitir a visualização de informações de tráfego e de eventos de segurança para o Sistema Autônomo inteiro, o modelo também apresenta alto grau de granularidade, viabilizando que essas mesmas análises sejam realizadas em redes específicas de instituições dentro da organização.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-10-05T19:11:50Z
2021-10-05T19:11:50Z
2021-09-10
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11449/214674
33004153073P2
url http://hdl.handle.net/11449/214674
identifier_str_mv 33004153073P2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
publisher.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1808128779782979584

Registros relacionados