Voz sobre IP (VoIP) é uma tecnologia que permite a digitalização e a codificação da voz e o empacotamento em pacotes de dados IP para a transmissão em uma rede que utilize o protocolo TCP/IP. Devido ao volume de dados gerados por uma aplicação VoIP, esta tecnologia se encontra em funcionamento, em redes corporativas privadas. Mas se a rede base para o transporte desta aplicação for a Internet, certamente, não deve ser utilizada para fins profissionais, pois o TCP/IP não oferece padrões de QoS (Qualidade de Serviço) comprometendo desta forma a qualidade da voz. A qualidade da voz fica dependente do tráfego de dados existentes no momento da conversa. Para realizar um projeto de VoIP é necessário conhecer todo o tráfego existente na rede e verificar o quanto isto representa em relação à banda total da rede. Também se deve conhecer o tipo de aplicação que se deseja implantar, verificando a banda a ser utilizada por esta, e então projetar como a rede deverá ser estruturada. Para auxiliar no projeto de VoIP, pretende-se mostrar o que está sendo desenvolvido para que o protocolo TCP/IP ofereça QoS e uma ferramenta para análise do tráfego de voz sobre redes TCP/IP e também análises dos resultados obtidos em experimentos simulando diversas situações práticas.

Voz sobre IP (VoIP) é uma tecnologia que permite a digitalização e a codificação da voz e o empacotamento em pacotes de dados IP para a transmissão em uma rede que utilize o protocolo TCP/IP. Devido ao volume de dados gerados por uma aplicação VoIP, esta tecnologia se encontra em funcionamento, em redes corporativas privadas. Mas se a rede base para o transporte desta aplicação for a Internet, certamente, não deve ser utilizada para fins profissionais, pois o TCP/IP não oferece padrões de QoS (Qualidade de Serviço) comprometendo desta forma a qualidade da voz. A qualidade da voz fica dependente do tráfego de dados existentes no momento da conversa. Para realizar um projeto de VoIP é necessário conhecer todo o tráfego existente na rede e verificar o quanto isto representa em relação à banda total da rede. Também se deve conhecer o tipo de aplicação que se deseja implantar, verificando a banda a ser utilizada por esta, e então projetar como a rede deverá ser estruturada. Para auxiliar no projeto de VoIP, pretende-se mostrar o que está sendo desenvolvido para que o protocolo TCP/IP ofereça QoS e uma ferramenta para análise do tráfego de voz sobre redes TCP/IP e também análises dos resultados obtidos em experimentos simulando diversas situações práticas.

Software-Defined Networking (SDN) objetiva aliviar as limitações impostas por redes IP tradicionais dissociando tarefas de rede executadas em cada dispositivo em planos específicos. Esta abordagem oferece vários benefícios, tais como a possibilidade de uso de protocolos de comunicação padrão, funções de rede centralizadas, e elementos de rede mais específicos e modulares, tais como controladores de rede. Apesar destes benefícios, ainda há uma falta de apoio adequado para a realização de tarefas relacionadas à classificação de tráfego, pois (i) as características de fluxo nativas disponíveis no protocolo OpenFlow, tais como contadores de bytes e pacotes, não oferecem informação suficiente para distinguir de forma precisa fluxos específicos; (ii) existe uma falta de suporte para determinar qual é o conjunto ótimo de características de fluxo para caracterizar um dado perfil de tráfego; (iii) existe uma necessidade de estratégias flexíveis para compor diferentes mecanismos relacionados à detecção, classificação e mitigação de anomalias de rede usando abstrações de software; (iv) existe uma necessidade de monitoramento de tráfego em tempo real usando técnicas leves e de baixo custo; (v) não existe um framework capaz de gerenciar detecção, classificação e mitigação de anomalias de uma forma coordenada considerando todas as demandas acima. Adicionalmente, é sabido que mecanismos de detecção e classificação de anomalias de tráfego precisam ser flexíveis e fáceis de administrar, a fim de detectar o crescente espectro de anomalias. Detecção e classificação são tarefas difíceis por causa de várias razões, incluindo a necessidade de obter uma visão precisa e abrangente da rede, a capacidade de detectar a ocorrência de novos tipos de ataque, e a necessidade de lidar com erros de classificação. Nesta dissertação, argumentamos que SDN oferece ambientes propícios para a concepção e implementação de esquemas mais robustos e extensíveis para detecção e classificação de anomalias. Diferentemente de outras abordagens na literatura relacionada, que abordam individualmente detecção ou classificação ou mitigação de anomalias, apresentamos um framework para o gerenciamento e orquestração dessas tarefas em conjunto. O framework proposto é denominado ATLANTIC e combina o uso de técnicas com baixo custo computacional para monitorar tráfego e técnicas mais computacionalmente intensivas, porém precisas, para classificar os fluxos de tráfego. Como resultado, ATLANTIC é um framework flexível capaz de categorizar anomalias de tráfego utilizando informações coletadas da rede para lidar com cada perfil de tráfego de um modo específico, como por exemplo, bloqueando fluxos maliciosos. / Software-Defined Networking (SDN) aims to alleviate the limitations imposed by traditional IP networks by decoupling network tasks performed on each device in particular planes. This approach offers several benefits, such as standard communication protocols, centralized network functions, and specific network elements, such as controller devices. Despite these benefits, there is still a lack of adequate support for performing tasks related to traffic classification, because (i) the native flow features available in OpenFlow, such as packet and byte counts, do not convey sufficient information to accurately distinguish between some types of flows; (ii) there is a lack of support to determine what is the optimal set of flow features to characterize different types of traffic profiles; (iii) there is a need for a flexible way of composing different mechanisms to detect, classify and mitigate network anomalies using software abstractions; (iv) there is a need of online traffic monitoring using lightweight/low-cost techniques; (v) there is no framework capable of managing anomaly detection, classification and mitigation in a coordinated manner and considering all these demands. Additionally, it is well-known that anomaly traffic detection and classification mechanisms need to be flexible and easy to manage in order to detect the ever growing spectrum of anomalies. Detection and classification are difficult tasks because of several reasons, including the need to obtain an accurate and comprehensive view of the network, the ability to detect the occurrence of new attack types, and the need to deal with misclassification. In this dissertation, we argue that Software-Defined Networking (SDN) form propitious environments for the design and implementation of more robust and extensible anomaly classification schemes. Different from other approaches from the literature, which individually tackle either anomaly detection or classification or mitigation, we present a management framework to perform these tasks jointly. Our proposed framework is called ATLANTIC and it combines the use of lightweight techniques for traffic monitoring and heavyweight, but accurate, techniques to classify traffic flows. As a result, ATLANTIC is a flexible framework capable of categorizing traffic anomalies and using the information collected to handle each traffic profile in a specific manner, e.g., blocking malicious flows.

Software-Defined Networking (SDN) objetiva aliviar as limitações impostas por redes IP tradicionais dissociando tarefas de rede executadas em cada dispositivo em planos específicos. Esta abordagem oferece vários benefícios, tais como a possibilidade de uso de protocolos de comunicação padrão, funções de rede centralizadas, e elementos de rede mais específicos e modulares, tais como controladores de rede. Apesar destes benefícios, ainda há uma falta de apoio adequado para a realização de tarefas relacionadas à classificação de tráfego, pois (i) as características de fluxo nativas disponíveis no protocolo OpenFlow, tais como contadores de bytes e pacotes, não oferecem informação suficiente para distinguir de forma precisa fluxos específicos; (ii) existe uma falta de suporte para determinar qual é o conjunto ótimo de características de fluxo para caracterizar um dado perfil de tráfego; (iii) existe uma necessidade de estratégias flexíveis para compor diferentes mecanismos relacionados à detecção, classificação e mitigação de anomalias de rede usando abstrações de software; (iv) existe uma necessidade de monitoramento de tráfego em tempo real usando técnicas leves e de baixo custo; (v) não existe um framework capaz de gerenciar detecção, classificação e mitigação de anomalias de uma forma coordenada considerando todas as demandas acima. Adicionalmente, é sabido que mecanismos de detecção e classificação de anomalias de tráfego precisam ser flexíveis e fáceis de administrar, a fim de detectar o crescente espectro de anomalias. Detecção e classificação são tarefas difíceis por causa de várias razões, incluindo a necessidade de obter uma visão precisa e abrangente da rede, a capacidade de detectar a ocorrência de novos tipos de ataque, e a necessidade de lidar com erros de classificação. Nesta dissertação, argumentamos que SDN oferece ambientes propícios para a concepção e implementação de esquemas mais robustos e extensíveis para detecção e classificação de anomalias. Diferentemente de outras abordagens na literatura relacionada, que abordam individualmente detecção ou classificação ou mitigação de anomalias, apresentamos um framework para o gerenciamento e orquestração dessas tarefas em conjunto. O framework proposto é denominado ATLANTIC e combina o uso de técnicas com baixo custo computacional para monitorar tráfego e técnicas mais computacionalmente intensivas, porém precisas, para classificar os fluxos de tráfego. Como resultado, ATLANTIC é um framework flexível capaz de categorizar anomalias de tráfego utilizando informações coletadas da rede para lidar com cada perfil de tráfego de um modo específico, como por exemplo, bloqueando fluxos maliciosos. / Software-Defined Networking (SDN) aims to alleviate the limitations imposed by traditional IP networks by decoupling network tasks performed on each device in particular planes. This approach offers several benefits, such as standard communication protocols, centralized network functions, and specific network elements, such as controller devices. Despite these benefits, there is still a lack of adequate support for performing tasks related to traffic classification, because (i) the native flow features available in OpenFlow, such as packet and byte counts, do not convey sufficient information to accurately distinguish between some types of flows; (ii) there is a lack of support to determine what is the optimal set of flow features to characterize different types of traffic profiles; (iii) there is a need for a flexible way of composing different mechanisms to detect, classify and mitigate network anomalies using software abstractions; (iv) there is a need of online traffic monitoring using lightweight/low-cost techniques; (v) there is no framework capable of managing anomaly detection, classification and mitigation in a coordinated manner and considering all these demands. Additionally, it is well-known that anomaly traffic detection and classification mechanisms need to be flexible and easy to manage in order to detect the ever growing spectrum of anomalies. Detection and classification are difficult tasks because of several reasons, including the need to obtain an accurate and comprehensive view of the network, the ability to detect the occurrence of new attack types, and the need to deal with misclassification. In this dissertation, we argue that Software-Defined Networking (SDN) form propitious environments for the design and implementation of more robust and extensible anomaly classification schemes. Different from other approaches from the literature, which individually tackle either anomaly detection or classification or mitigation, we present a management framework to perform these tasks jointly. Our proposed framework is called ATLANTIC and it combines the use of lightweight techniques for traffic monitoring and heavyweight, but accurate, techniques to classify traffic flows. As a result, ATLANTIC is a flexible framework capable of categorizing traffic anomalies and using the information collected to handle each traffic profile in a specific manner, e.g., blocking malicious flows.

Software-Defined Networking (SDN) objetiva aliviar as limitações impostas por redes IP tradicionais dissociando tarefas de rede executadas em cada dispositivo em planos específicos. Esta abordagem oferece vários benefícios, tais como a possibilidade de uso de protocolos de comunicação padrão, funções de rede centralizadas, e elementos de rede mais específicos e modulares, tais como controladores de rede. Apesar destes benefícios, ainda há uma falta de apoio adequado para a realização de tarefas relacionadas à classificação de tráfego, pois (i) as características de fluxo nativas disponíveis no protocolo OpenFlow, tais como contadores de bytes e pacotes, não oferecem informação suficiente para distinguir de forma precisa fluxos específicos; (ii) existe uma falta de suporte para determinar qual é o conjunto ótimo de características de fluxo para caracterizar um dado perfil de tráfego; (iii) existe uma necessidade de estratégias flexíveis para compor diferentes mecanismos relacionados à detecção, classificação e mitigação de anomalias de rede usando abstrações de software; (iv) existe uma necessidade de monitoramento de tráfego em tempo real usando técnicas leves e de baixo custo; (v) não existe um framework capaz de gerenciar detecção, classificação e mitigação de anomalias de uma forma coordenada considerando todas as demandas acima. Adicionalmente, é sabido que mecanismos de detecção e classificação de anomalias de tráfego precisam ser flexíveis e fáceis de administrar, a fim de detectar o crescente espectro de anomalias. Detecção e classificação são tarefas difíceis por causa de várias razões, incluindo a necessidade de obter uma visão precisa e abrangente da rede, a capacidade de detectar a ocorrência de novos tipos de ataque, e a necessidade de lidar com erros de classificação. Nesta dissertação, argumentamos que SDN oferece ambientes propícios para a concepção e implementação de esquemas mais robustos e extensíveis para detecção e classificação de anomalias. Diferentemente de outras abordagens na literatura relacionada, que abordam individualmente detecção ou classificação ou mitigação de anomalias, apresentamos um framework para o gerenciamento e orquestração dessas tarefas em conjunto. O framework proposto é denominado ATLANTIC e combina o uso de técnicas com baixo custo computacional para monitorar tráfego e técnicas mais computacionalmente intensivas, porém precisas, para classificar os fluxos de tráfego. Como resultado, ATLANTIC é um framework flexível capaz de categorizar anomalias de tráfego utilizando informações coletadas da rede para lidar com cada perfil de tráfego de um modo específico, como por exemplo, bloqueando fluxos maliciosos. / Software-Defined Networking (SDN) aims to alleviate the limitations imposed by traditional IP networks by decoupling network tasks performed on each device in particular planes. This approach offers several benefits, such as standard communication protocols, centralized network functions, and specific network elements, such as controller devices. Despite these benefits, there is still a lack of adequate support for performing tasks related to traffic classification, because (i) the native flow features available in OpenFlow, such as packet and byte counts, do not convey sufficient information to accurately distinguish between some types of flows; (ii) there is a lack of support to determine what is the optimal set of flow features to characterize different types of traffic profiles; (iii) there is a need for a flexible way of composing different mechanisms to detect, classify and mitigate network anomalies using software abstractions; (iv) there is a need of online traffic monitoring using lightweight/low-cost techniques; (v) there is no framework capable of managing anomaly detection, classification and mitigation in a coordinated manner and considering all these demands. Additionally, it is well-known that anomaly traffic detection and classification mechanisms need to be flexible and easy to manage in order to detect the ever growing spectrum of anomalies. Detection and classification are difficult tasks because of several reasons, including the need to obtain an accurate and comprehensive view of the network, the ability to detect the occurrence of new attack types, and the need to deal with misclassification. In this dissertation, we argue that Software-Defined Networking (SDN) form propitious environments for the design and implementation of more robust and extensible anomaly classification schemes. Different from other approaches from the literature, which individually tackle either anomaly detection or classification or mitigation, we present a management framework to perform these tasks jointly. Our proposed framework is called ATLANTIC and it combines the use of lightweight techniques for traffic monitoring and heavyweight, but accurate, techniques to classify traffic flows. As a result, ATLANTIC is a flexible framework capable of categorizing traffic anomalies and using the information collected to handle each traffic profile in a specific manner, e.g., blocking malicious flows.