Navegando por Autor "Pereira, Rivaldo Fernandes de Albuquerque"
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Dissertação Uma arquitetura de referência para detecção de anomalias em SDN utilizando inteligência computacional(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-11-29) Pereira, Rivaldo Fernandes de Albuquerque; Immich, Roger Kreutz; https://orcid.org/0000-0003-2483-6382; http://lattes.cnpq.br/0535777592588490; http://lattes.cnpq.br/3780460851973036; Macedo, Douglas D. J. de; Pinheiro, Marcos César Madruga Alves; http://lattes.cnpq.br/1682925222063297; Kulesza, UiráTecnologias emergentes como a Cloud, 5G, Internet of Things (IoT) e computação de borda, necessitam controlar e conectar em rede milhões de dispositivos todos os dias. Configurar redes tradicionais, que podem chegar a vários milhares de equipamentos, é uma tarefa complexa pois exige configurar rotas em cada equipamento da rede. As Redes Definidas por Software (SDN) ajudam na simplificação da configuração e gerenciamento de uma rede com esta quantidade de dispositivos já que dispõe de controlador de rede centralizado. Apesar de promissora, a SDN tem desafios principalmente relacionados a segurança e análise fina de indicadores de rede para detectar problemas, mas muitos estudos demonstram a viabilidade do uso de inteligência computacional (IC) para detectar anomalias em SDN. O objetivo principal deste trabalho foi definir uma arquitetura de referência para validar, promover e explicar, qualquer técnica de IC que melhor se ajuste a cada um dos diferentes tipos de anomalias. A arquitetura proposta é baseada em microsserviços hexagonais, com um modelo de informação único baseado nos frameworks de aplicações e informações e processos do Open Digital Architecture, do TM Forum. A validação e avaliação foi realizada através de um protótipo de prova de conceito que utilizou dois dataset diferentes para treinar sete algoritmos de aprendizagem de máquina. Os resultados deixam claro a necessidade de se ter uma arquitetura flexível, em que seja possível adicionar e remover diferentes modelos de IC para cada cenário específico.