Publication
Intrusion detection system in software-defined networks
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Outras Engenharias e Tecnologias | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Pedrosa, Tiago | |
| dc.contributor.advisor | Foronda, Augusto | |
| dc.contributor.advisor | Rodrigues, Nuno G. | |
| dc.contributor.author | Leite, Vinicius Lopes | |
| dc.date.accessioned | 2024-01-04T14:18:36Z | |
| dc.date.available | 2024-01-04T14:18:36Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.description | Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná | pt_PT |
| dc.description.abstract | Software-Defined Networking technologies represent a recent cutting-edge paradigm in network management, offering unprecedented flexibility and scalability. As the adoption of SDN continues to grow, so does the urgency of studying methods to enhance its security. It is the critical importance of understanding and fortifying SDN security, given its pivotal role in the modern digital ecosystem. With the ever-evolving threat landscape, research into innovative security measures is essential to ensure the integrity, confidentiality, and availability of network resources in this dynamic and transformative technology, ultimately safeguarding the reliability and functionality of our interconnected world. This research presents a novel approach to enhancing security in Software-Defined Networking through the development of an initial Intrusion Detection System. The IDS offers a scalable solution, facilitating the transmission and storage of network traffic with robust support for failure recovery across multiple nodes. Additionally, an innovative analysis module incorporates artificial intelligence (AI) to predict the nature of network traffic, effectively distinguishing between malicious and benign data. The system integrates a diverse range of technologies and tools, enabling the processing and analysis of network traffic data from PCAP files, thus contributing to the reinforcement of SDN security. | pt_PT |
| dc.description.abstract | As tecnologias de Redes Definidas por Software representam um paradigma recente na gestão de redes, oferecendo flexibilidade e escalabilidade sem precedentes. À medida que a adoção de soluções SDN continuam a crescer, também aumenta a urgência de estudar métodos para melhorar a sua segurança. É de extrema importância compreender e fortalecer a segurança das SDN, dado o seu papel fundamental no ecossistema digital moderno. Com o cenário de ameaças em constante evolução, a investigação de medidas de segurança inovadoras é essencial para garantir a integridade, a confidencialidade e a disponibilidade dos recursos da rede nesta tecnologia dinâmica e transformadora. Esta investigação apresenta uma nova abordagem para melhorar a segurança nas redes definidas por software através do desenvolvimento de um sistema inicial de deteção de intrusões. O IDS oferece uma solução escalável, facilitando a transmissão e o armazenamento do tráfego de rede com suporte robusto para recuperação de falhas em vários nós. Além disso, um módulo de análise inovador incorpora inteligência artificial (IA) para prever a natureza do tráfego de rede, distinguindo efetivamente entre dados maliciosos e benignos. O sistema integra uma gama diversificada de tecnologias e ferramentas, permitindo o processamento e a análise de dados de tráfego de rede a partir de ficheiros PCAP, contribuindo assim para o reforço da segurança SDN. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 203445384 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10198/29093 | |
| dc.language.iso | eng | pt_PT |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | pt_PT |
| dc.subject | Software defined network | pt_PT |
| dc.subject | IDS | pt_PT |
| dc.subject | Cybersecurity | pt_PT |
| dc.title | Intrusion detection system in software-defined networks | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Informática | pt_PT |