Algoritmos de Aprendizado Supervisionado para Detecção e Mitigação de Ataques LOFT ao protocolo NDP em Redes P4
A programabilidade do plano de dados com a linguagem P4 criou possibilidades sem precedentes de experimentação e inovação em redes definidas por software (SDN). Entretanto, diversos desafios em questões de segurança ainda precisam ser resolvidos. Por exemplo, a capacidade de tabelas de fluxo em switches com plano de dados programáveis é limitada, o que os torna vulneráveis a ataques de transbordamento. Nesse contexto, o ataque Low-Rate Flow Table Overflow (LOFT) é uma variante que causa o transbordamento da tabela a partir de informações inferidas do funcionamento do plano de dados, ao enviar o mínimo possível de pacotes para criar novas entradas de tabela, o que degrada o encaminhamento das regras de fluxo legítimas na rede, sendo de difícil detecção. Este trabalho propõe um ataque LOFT que tem como alvo a tabela NDP de um switch P4, e propõe técnicas de detecção e mitigação deste ataque por meio de aprendizado supervisionado.