Linux Network Situation Prediction Model Based on eBPF and LSTM

Zhang, Xiangzhe; Liu, Zhaoyuan; Bai, Jiaqing

doi:10.1109/iske54062.2021.9755426

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Detecc ¸ãO De Intrusões Baseadas Em Ebpf1

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“…Outra soluc ¸ão prevê a situac ¸ão de rede em tempo real [Zhang et al 2021]. Nessa proposta, há dois módulos.…”

Section: Detecc ¸ãO De Intrusões Baseadas Em Ebpfunclassified

BG-IDPS: Detecção e Prevenção de Intrusões em Tempo Real em Switches eBPF com o Filtro de Pacotes Berkeley e a Metaheurística GRASP-FS

Carvalho

Quincozes

et al. 2022

Anais Do XXII Simpósio Brasileiro De Segurança Da Informação E De Sistemas Computacionais (SBSeg 2022)

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Sistemas de detecção de intrusões modernos são comumente desenvolvidos com uso de algoritmos de aprendizado de máquina e seleção de atributos. No entanto, o custo computacional desses algoritmos limita a capacidade de resposta imediata às intrusões. Neste trabalho, é proposta uma arquitetura para a detecção e prevenção de intrusões em tempo real em switches eBPF a partir de modelos otimizados assincronamente através da meta-heurística GRASP-FS. Como prova de conceito, um modelo é construído a partir de um computador e atualizado periodicamente em um switch eBPF. Os resultados obtidos revelam que a solução proposta é capaz de detectar e prevenir intrusões em tempo real com baixa sobrecarga para os cenários avaliados.

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“…Outra soluc ¸ão prevê a situac ¸ão de rede em tempo real [Zhang et al 2021]. Nessa proposta, há dois módulos.…”

Section: Detecc ¸ãO De Intrusões Baseadas Em Ebpfunclassified