Research and development of automated solutions for impact analysis and mitigation of security vulnerabilities in programmable networks

• Grant number: 23/03028-5
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: April 01, 2023
• End date: March 31, 2025
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Agreement: MCTI/MC
• Principal Investigator: Lisandro Zambenedetti Granville
• Grantee: Muriel Figueredo Franco
• Host Institution: Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP)
• Associated research grant: 20/05152-7 - PROFISSA: Programmable Future Internet for Secure Software Architectures, AP.TEM

Abstract

O projeto PROFISSA estabelecerá processos, métodos, interfaces, protocolos e modelos que facilitarão e tornarão mais confiável o desenvolvimento de software para redes programáveis. Com a introdução do paradigma de redes programáveis, o qual inclui Redes Definidas por Software (SDN), as redes de computadores tornaram-se mais flexíveis e ágeis para acomodar os requisitos de desempenho de novas tecnologias e serviços. Essa flexibilidade foi possível devido à dissociação do plano de dados e do plano de controle de dispositivos de rede, permitindo o desenvolvimento de softwares para o plano de controle (i.e., softwares de rede) sem que estes estejam vinculados a um específico dispositivo físico, permitindo, assim, um ciclo de desenvolvimento e inovação acelerado. Entretanto, este ciclo acelerado, e a falta de maturidade nos processos de desenvolvimento podem resultar em falhas de segurança e problemas de desempenho em serviços. Assim, é importante analisar os desafios e as oportunidades para desenvolvimento de softwares de rede programáveis sob uma ótica multidisciplinar, incluindo técnicas de redes de computadores, engenharia de software e também cibersegurança. Neste contexto, o presente projeto irá investigar os principais vetores de ataques e falhas de segurança que podem ser introduzidos por desenvolvedores em redes programáveis, incluindo a análise dos possíveis impactos técnicos, econômicos e sociais em caso de falhas. Com isso, soluções automatizadas para a análise dos possíveis impactos e para a mitigação de falhas serão propostas e implementadas. Tais soluções irão explorar tecnologias do estado da arte, como modelos de aprendizado de máquina; aprendizagem federada; modelos econômicos de cibersegurança e blockchain, para investigar abordagens efetivas a fim de prevenir e reduzir impactos devido a possíveis falhas de segurança introduzidas por softwares de rede. Esse bolsista TT-5 irá liderar o processo de execução da proposta e interagir com os bolsistas de diversos níveis técnicos, os quais desenvolverão e avaliarão as soluções resultantes do presente projeto. (AU)