Intelligent services for detection and mitigation of distributed denial of service attacks in programmable network environments
Authors: Δημολιάνης Μαρίνος 
Published: May 2022

Η παρούσα διδακτορική διατριβή ερευνά τεχνολογίες αιχμής των σύγχρονων δικτύων υπολογιστών με έμφαση στις δυνατότητες προγραμματισμού τους και παράλληλα εξετάζει μεθοδολογίες και αλγορίθμους ευφυούς ανάλυσης δικτυακών δεδομένων. Συνδυάζοντας αυτές τις δύο πτυχές έχει ως στόχο την δημιουργία ενός ολοκληρωμένου μηχανισμού προστασίας ενάντια σε κυβερνοεπιθέσεις. Συγκεκριμένα, ασχολείται με τις κατανεμημένες επιθέσεις άρνησης παροχής υπηρεσιών και μελετά μεθόδους αποδοτικής συλλογής δεδομένων, τεχνικές άμεσης και αξιόπιστης ανίχνευσης και κλιμακώσιμους μηχανισμούς αντιμετώπισης επιθέσεων.Αρχικά παρουσιάζεται ένας μηχανισμός ανίχνευσης επιθέσεων σχεδιασμένος εξ' ολοκλήρου στο επίπεδο δεδομένων δικτυακών συσκευών. Μέσα από τη γλώσσα P4, υπολογίζονται μετρικές της δικτυακής κίνησης που μπορούν να υποδείξουν άμεσα το θύμα της εκάστοτε επίθεσης. Οι μηχανισμοί που υλοποιούνται στο επίπεδο δεδομένων επιφέρουν ταχύτερους χρόνους ανίχνευσης σε σχέση με τους παραδοσιακούς μηχανισμούς που βασίζονται στο επίπεδο ελέγχου και μπορούν να οδηγήσουν στην καίρια αντιμετώπιση των επιθέσεων.Ωστόσο, ο εντοπισμός του θύματος αποτελεί μόνο το πρώτο βήμα για την καταστολή μιας επίθεσης, αφού για να γίνει αυτό εφικτό απαιτείται ο διαχωρισμός της δικτυακής κίνησης σε καλόβουλη και κακόβουλη. Συνεπώς, στη συνέχεια της παρούσας διδακτορικής διατριβής προτείνεται ένας καινοτόμος μηχανισμός προστασίας από επιθέσεις που βασίζεται σε χαρακτηριστικά των πακέτων (signatures) και υλοποιείται σε γενικού τύπου εξοπλισμό αξιοποιώντας τις δυνατότητες του framework XDP. Αλγόριθμοι Επιβλεπόμενης Μάθησης αξιοποιούν μόνο τα σημαντικά χαρακτηριστικά των πακέτων και τα κατηγοριοποιούν σε καλόβουλα/κακόβουλα. Για την αντιμετώπιση των επιθέσεων, χρησιμοποιούνται τα ιδιαίτερα χαρακτηριστικά των κακόβουλων πακέτων, όπως αυτά προκύπτουν από μία διαδικασία μείωσης. Συγκεκριμένα, κατασκευάζονται κανόνες αποκοπής που περιγράφουν με όσο το δυνατόν μεγαλύτερη ακρίβεια την εκάστοτε επίθεση χωρίς να επηρεάζουν σημαντικά την καλόβουλη κίνηση. Ο προτεινόμενος μηχανισμός εφαρμόζεται σε δύο μεγάλες κατηγορίες κατανεμημένων επιθέσεων άρνησης παροχής υπηρεσιών, τις volumetric και τις protocol. Η πειραματική αξιολόγηση δείχνει την υπεροχή της συγκεκριμένης μεθοδολογίας έναντι των κλασικών μηχανισμών προστασίας που βασίζονται σε ροές πακέτων: (i) στην ταχύτητα ανίχνευσης επιθέσεων, (ii) στην κατασκευή βέλτιστων φίλτρων απόρριψης της κακόβουλης κίνησης και (iii) στις αυξημένες επιδόσεις σε ρυθμούς απόρριψης πακέτων.Τέλος, ολοκληρώνοντας την παρούσα διατριβή επεκτείνουμε τον μηχανισμό προστασίας που βασίζεται σε χαρακτηριστικά των πακέτων σε συνεργατικά περιβάλλοντα αυτόνομων δικτύων. Η συνεργατική ανίχνευση επιτελείται με τη χρήση τεχνικών Ομόσπονδης Μάθησης που επιτρέπουν την συλλογική κατασκευή μοντέλων Μηχανικής Μάθησης χωρίς την άμεση χρήση των προσωπικών δεδομένων των συνεργαζόμενων. Η συνεργατική αντιμετώπιση βασίζεται και πάλι στο framework XDP και προσφέρεται σαν υπηρεσία στους συνεργαζόμενους φορείς δίνοντας τη δυνατότητα για αποδοτική και κλιμακώσιμη απόρριψη κακόβουλων πακέτων. Σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους συνεργατικής προστασίας, η μεθοδολογία που ακολουθούμε λαμβάνει υπόψιν της τόσο την ιδιωτικότητα των δεδομένων για την ανίχνευση αλλά και την ευελιξία όσον αφορά τους τύπους των κανόνων αλλά και τους υφιστάμενους πόρους.Αξίζει αναφοράς ότι ο μηχανισμός προστασίας που κατασκευάστηκε στα πλαίσια αυτής της διατριβής δοκιμάστηκε σε πραγματικό δικτυακό εξοπλισμό (έξυπνες κάρτες δικτύου) και οι επιδόσεις του αξιολογήθηκαν βάσει πραγματικών δικτυακών δεδομένων από ετερογενή δικτυακά περιβάλλοντα.