Improving the accuracy of spoofed traffic inference in inter-domain traffic

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2020
Autor(a) principal: Müller, Lucas Fernando
Orientador(a): Barcellos, Antonio Marinho Pilla
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/213515
Resumo: A constatação de que uma rede encaminhará tráfego falsificado geralmente requer um ponto de vantagem ativo de medição nessa rede, impedindo efetivamente uma visão abrangente dessa vulnerabilidade global da Internet. Isto posto, argumentamos que uma visibilidade mais ampla do problema de spoofing pode estar na capacidade de inferir a falta de conformidade com as práticas de Source Address Validation (SAV) a partir de dados de tráfego da Internet altamente agregados, como o tráfego observável nos Internet Exchange Points (IXPs). A ideia chave é usar IXPs como observatórios para detectar pacotes falsificados, aproveitando o conhecimento da topologia de sistemas autônomos extraído dos dados do protocolo BGP para inferir quais endereços de origem devem aparecer legitimamente nas comunicações através da infra-estrutura de um IXP. Nesta tese, demonstramos que a literatura existente não captura diversos desafios fundamentais para essa abordagem, incluindo ruído em fontes de dados BGP, inferência heurística de relacionamento de sistemas autônomos e características específicas de interconectividade nas infraestruturas de IXPs. Propomos o Spoofer-IX, uma nova metodologia para superar esses desafios, utilizando a semântica do Customer Cone de relacionamento de sistemas autônomos para guiar com precisão a classificação de tráfego inter-domínio como In-cone, Out-of-cone ( spoofed ), Unverifiable, Bogon, e Unassigned. Aplicamos nossa metodologia em análises extensivas sobre dados reais de tráfego de dois IXPs distintos no Brasil, uma infraestrutura de médio porte e outra de grande porte. No IXP de tamanho médio, com mais de 200 membros, encontramos um limite superior do volume de tráfego Out-of-cone uma ordem de magnitude menor que o método anterior inferiu sob os mesmos dados, revelando a importância prática da semântica do Customer Cone em tal análise. Além disso, não encontramos melhorias significativas na implantação do Source Address Validation (SAV) em redes usando o IXP de tamanho médio entre 2017 e 2019. Na esperança de que nossos métodos e ferramentas sejam aplicáveis para uso por outros IXPs que desejam evitar o uso de sua infraestrutura para iniciar ataques de negação de serviço através de pacotes de origem falsificada, exploramos a viabilidade de escalar o sistema para infraestruturas IXP maiores e mais diversas. Para promover esse objetivo e a ampla replicabilidade de nossos resultados, disponibilizamos publicamente o código fonte do Spoofer-IX. Esta tese ilustra as sutilezas das avaliações científicas da infraestrutura operacional da Internet e a necessidade de um foco da comunidade na reprodução e repetição de métodos anteriores.
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Nesta tese, demonstramos que a literatura existente não captura diversos desafios fundamentais para essa abordagem, incluindo ruído em fontes de dados BGP, inferência heurística de relacionamento de sistemas autônomos e características específicas de interconectividade nas infraestruturas de IXPs. Propomos o Spoofer-IX, uma nova metodologia para superar esses desafios, utilizando a semântica do Customer Cone de relacionamento de sistemas autônomos para guiar com precisão a classificação de tráfego inter-domínio como In-cone, Out-of-cone ( spoofed ), Unverifiable, Bogon, e Unassigned. Aplicamos nossa metodologia em análises extensivas sobre dados reais de tráfego de dois IXPs distintos no Brasil, uma infraestrutura de médio porte e outra de grande porte. No IXP de tamanho médio, com mais de 200 membros, encontramos um limite superior do volume de tráfego Out-of-cone uma ordem de magnitude menor que o método anterior inferiu sob os mesmos dados, revelando a importância prática da semântica do Customer Cone em tal análise. Além disso, não encontramos melhorias significativas na implantação do Source Address Validation (SAV) em redes usando o IXP de tamanho médio entre 2017 e 2019. Na esperança de que nossos métodos e ferramentas sejam aplicáveis para uso por outros IXPs que desejam evitar o uso de sua infraestrutura para iniciar ataques de negação de serviço através de pacotes de origem falsificada, exploramos a viabilidade de escalar o sistema para infraestruturas IXP maiores e mais diversas. Para promover esse objetivo e a ampla replicabilidade de nossos resultados, disponibilizamos publicamente o código fonte do Spoofer-IX. Esta tese ilustra as sutilezas das avaliações científicas da infraestrutura operacional da Internet e a necessidade de um foco da comunidade na reprodução e repetição de métodos anteriores.Ascertaining that a network will forward spoofed traffic usually requires an active probing vantage point in that network, effectively preventing a comprehensive view of this global Internet vulnerability. We argue that broader visibility into the spoofing problem may lie in the capability to infer lack of Source Address Validation (SAV) compliance from large, heavily aggregated Internet traffic data, such as traffic observable at Internet Exchange Points (IXPs). The key idea is to use IXPs as observatories to detect spoofed packets, by leveraging Autonomous System (AS) topology knowledge extracted from Border Gateway Protocol (BGP) data to infer which source addresses should legitimately appear across parts of the IXP switch fabric. In this thesis, we demonstrate that the existing literature does not capture several fundamental challenges to this approach, including noise in BGP data sources, heuristic AS relationship inference, and idiosyncrasies in IXP interconnec- tivity fabrics. We propose Spoofer-IX, a novel methodology to navigate these challenges, leveraging Customer Cone semantics of AS relationships to guide precise classification of inter-domain traffic as In-cone, Out-of-cone ( spoofed ), Unverifiable, Bogon, and Unas- signed. We apply our methodology on extensive data analysis using real traffic data from two distinct IXPs in Brazil, a mid-size and a large-size infrastructure. In the mid-size IXP with more than 200 members, we find an upper bound volume of Out-of-cone traffic to be more than an order of magnitude less than the previous method inferred on the same data, revealing the practical importance of Customer Cone semantics in such analysis. We also found no significant improvement in deployment of SAV in networks using the mid-size IXP between 2017 and 2019. In hopes that our methods and tools generalize to use by other IXPs who want to avoid use of their infrastructure for launching spoofed-source DoS attacks, we explore the feasibility of scaling the system to larger and more diverse IXP infrastructures. To promote this goal, and broad replicability of our results, we make the source code of Spoofer-IX publicly available. This thesis illustrates the subtleties of scientific assessments of operational Internet infrastructure, and the need for a community focus on reproducing and repeating previous methods.application/pdfengRedes : ComputadoresStabilitySpoofingSecurityCustomer coneInter-domain routingImproving the accuracy of spoofed traffic inference in inter-domain trafficinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPrograma de Pós-Graduação em ComputaçãoPorto Alegre, BR-RS2019doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001114289.pdf.txt001114289.pdf.txtExtracted Texttext/plain350195http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/213515/2/001114289.pdf.txta6bdd2e694a5b75f4f3e7c9ea8e1162aMD52ORIGINAL001114289.pdfTexto completo (inglês)application/pdf27202313http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/213515/1/001114289.pdf201ab37879f369d437b3de719c0da82bMD5110183/2135152020-09-30 04:05:23.780883oai:www.lume.ufrgs.br:10183/213515Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532020-09-30T07:05:23Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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