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dc.contributor.advisorGrégio, André Ricardo Abed, 1983-pt_BR
dc.contributor.otherFülber Garcia, Viníciuspt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.creatorMachnicki, Raphael Kaviakpt_BR
dc.date.accessioned2025-08-12T14:54:34Z
dc.date.available2025-08-12T14:54:34Z
dc.date.issued2025pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/97900
dc.descriptionOrientador: André Ricardo Abed Grégiopt_BR
dc.descriptionCoorientador: Vinicius Fulber-Garciapt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa : Curitiba, 18/06/2025pt_BR
dc.descriptionInclui referênciaspt_BR
dc.descriptionÁrea de concentração: Ciência da Computaçãopt_BR
dc.description.abstractResumo: Sistemas de Detecção de Intrusão em redes por assinatura proporcionam uma maneira de realizar inspeção de tráfego em um segmento de rede, aumentando assim sua segurança, haja vista a possível detecção de padrões relacionados com atividade maliciosa (assinaturas de malware). Devido à execução de Deep Packet Inspection, o desempenho desse tipo de solução tende a ser menor à medida que as taxas de transmissão ou a quantidade de assinaturas presentes na base aumentam. Uma possível abordagem para o aumento de desempenho dessas soluções é a implementação em espaço de kernel, mais especificamente, em espaço de driver, antes que as estruturas que representam um pacote sejam alocadas pelo sistema operacional. Desta forma, é possível escrever um programa BPF (Berkeley Packet Filter), anexado à primeira camada da pilha de rede do kernel Linux, o XDP (eXpress Data Path), que tem por objetivo realizar a detecção de assinaturas de malware. Este trabalho propõe o Sapo-boi (Sistema de Avaliação e Processamento de tráfegO baseado em BPF/XDP para Observação de Intrusões), a fim de mostrar a viabilidade da implementação de um sistema de detecção de intrusões por assinatura em espaço de kernel/driver, bem como discutir as implicações e limitações de fazê-lo. A solução é dividida em dois módulos, o Módulo de Suspeição: um programa BPF/XDP usado para o casamento inicial de padrões maliciosos em espaço de kernel, que redireciona pacotes considerados suspeitos para o espaço de usuário através de sockets XDP; e o Módulo de Avaliação: processo de usuário, para onde os pacotes oriundos do Módulo de Suspeição são redirecionados para avaliação aprofundada e veredito final. Os experimentos foram executados de forma a comparar o Sapo-boi com outras três soluções: duas delas totalmente em espaço de usuário, e uma que, como o Sapo-boi, também é dividida entre espaços de kernel e usuário. Os resultados apontam uma queda significativa da taxa de pacotes não avaliados pela solução proposta quando comparada às soluções em espaço de usuário, bem como indicam que a maneira como o Sapo-boi realiza a passagem de pacotes para o espaço de usuário é mais robusta do que a maneira realizada pela outra solução em kernel. Mais especificamente, num cenário com alto número de assinaturas a serem avaliadas (16 mil) e 10Gbps, o Sapo-boi deixa de avaliar pouco mais de 2% dos pacotes, ao passo Suricata e Snort deixam de avaliar 9,61% e 91,7%, respectivamente. Com relação à outra solução em espaço de kernel, com as mesmas métricas citadas anteriormente, o Sapo-boi é capaz de redirecionar 99,99% dos pacotes ao espaço de usuário, ao passo que a solução mencionada redireciona pouco mais de 91%, o que pode acarretar na ausência de alertas, que representam a real detecção da atividade maliciosa.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectTráfegopt_BR
dc.subjectSoftware de sistemaspt_BR
dc.subjectSistemas operacionais (Computadores)pt_BR
dc.subjectInternetpt_BR
dc.subjectVirus de computadorpt_BR
dc.subjectCiência da Computaçãopt_BR
dc.titleSapo-boi : um sistema de detecção de instrusões por assinatura em espaços de kernel e usuário utilizando BPF e XDPpt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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