Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Failure-Inducing Models for Testing Software-Defined Networks

論文の概要: Learning Failure-Inducing Models for Testing Software-Defined Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15469v2
Date: Mon, 5 Jun 2023 11:56:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 04:14:56.964466
Title: Learning Failure-Inducing Models for Testing Software-Defined Networks
Title（参考訳）: ソフトウェア定義ネットワークをテストする失敗モデル学習
Authors: Rapha\"el Ollando, Seung Yeob Shin, Lionel C. Briand
Abstract要約: 本稿では,効率的なテストデータを生成し,正確なフェール誘導モデルを学習するための,ファズSDNという機械学習誘導ファズリング手法を提案する。ファジィSDNをファジィングするための2つの最先端手法と、フェール誘導モデル学習のための2つのベースラインを用いて、ファジィSDNを評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.969741897799879
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Software-defined networks (SDN) enable flexible and effective communication systems that are managed by centralized software controllers. However, such a controller can undermine the underlying communication network of an SDN-based system and thus must be carefully tested. When an SDN-based system fails, in order to address such a failure, engineers need to precisely understand the conditions under which it occurs. In this article, we introduce a machine learning-guided fuzzing method, named FuzzSDN, aiming at both (1) generating effective test data leading to failures in SDN-based systems and (2) learning accurate failure-inducing models that characterize conditions under which such system fails. To our knowledge, FuzzSDN is the first attempt to simultaneously address these two objectives for SDNs. We evaluate FuzzSDN by applying it to systems controlled by two open-source SDN controllers. Further, we compare FuzzSDN with two state-of-the-art methods for fuzzing SDNs and two baselines for learning failure-inducing models. Our results show that (1) compared to the state-of-the-art methods, FuzzSDN generates at least 12 times more failures, within the same time budget, with a controller that is fairly robust to fuzzing and (2) our failure-inducing models have, on average, a precision of 98% and a recall of 86%, significantly outperforming the baselines.
Abstract（参考訳）: ソフトウェア定義ネットワーク(SDN)は、集中型ソフトウェアコントローラによって管理される柔軟で効果的な通信システムを実現する。しかし、そのようなコントローラはSDNベースのシステムの基盤となる通信ネットワークを損なう可能性があるため、慎重にテストする必要がある。 SDNベースのシステムが失敗した場合、そのような障害に対処するためには、エンジニアはそれが起こる条件を正確に理解する必要がある。本稿では,(1)sdn系システムにおける障害につながる効果的なテストデータの生成,(2)システムが故障した条件を特徴付ける正確な障害誘発モデルの学習を目標とする,fuzzsdnという機械学習誘導ファジング手法を提案する。我々の知る限り、FuzzSDNはSDNの2つの目的に同時に対処する最初の試みである。 2つのオープンソースSDNコントローラで制御されるシステムにFizzSDNを適用して評価する。さらに,sdnsをファジングする2つの最先端手法と,障害誘発モデルを学ぶための2つのベースラインと比較した。その結果,(1)最先端の手法と比較して,FazSDNはファジィングにかなり頑健なコントローラと,(2)故障発生モデルでは平均98%の精度と86%のリコールで,少なくとも12倍の故障を発生し,ベースラインを著しく上回っていることがわかった。

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