論文の概要: I DPID It My Way! A Covert Timing Channel in Software-Defined Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01878v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 09:33:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-17 17:01:02.800822
- Title: I DPID It My Way! A Covert Timing Channel in Software-Defined Networks
- Title(参考訳): I DPID It My Way! ソフトウェア定義ネットワークにおけるカバータイムチャネル
- Authors: Robert Krösche, Kashyap Thimmaraju, Liron Schiff, Stefan Schmid,
- Abstract要約: 本稿ではSDNテレポーテーションに基づく隠れ時間チャネルの理論モデルと設計について述べる。
我々は、一般的なSDNスイッチであるOpen vSwitchと、一般的なSDNコントローラであるONOSを使用して、カバートチャネルを実装した。
試作機の評価では, 制御器の負荷下であっても, 20ビット/秒のスループットが約90%の通信精度で可能であることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.165144740692549
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Software-defined networking is considered a promising new paradigm, enabling more reliable and formally verifiable communication networks. However, this paper shows that the separation of the control plane from the data plane, which lies at the heart of Software-Defined Networks (SDNs), can be exploited for covert channels based on SDN Teleportation, even when the data planes are physically disconnected. This paper describes the theoretical model and design of our covert timing channel based on SDN Teleportation. We implement our covert channel using a popular SDN switch, Open vSwitch, and a popular SDN controller, ONOS. Our evaluation of the prototype shows that even under load at the controller, throughput rates of 20 bits per second are possible, with a communication accuracy of approximately 90\%. We also discuss techniques to increase the throughput further.
- Abstract(参考訳): ソフトウェア定義ネットワークは、より信頼性が高く、正式に検証可能な通信ネットワークを可能にする、有望な新しいパラダイムであると考えられている。
しかし,本論文は,データプレーンが物理的に切断された場合でも,SDNテレポーテーションに基づく隠蔽チャネルに対して,制御プレーンをSDN(Software-Defined Networks)の中心に位置するデータプレーンから分離できることを示唆している。
本稿ではSDNテレポーテーションに基づく隠れ時間チャネルの理論モデルと設計について述べる。
我々は、一般的なSDNスイッチであるOpen vSwitchと、一般的なSDNコントローラであるONOSを使用して、カバートチャネルを実装した。
試作機の評価では, 制御器の負荷下であっても, 20ビット/秒のスループットが約90%の通信精度で可能であることが示された。
またスループットをさらに向上させる手法についても論じる。
関連論文リスト
- Prioritising Interactive Flows in Data Center Networks With Central
Control [0.0]
データセンターネットワークにおける対話型フローの優先順位付けを支援する中央制御器に関する2つの問題に対処する。
論文の前半では,ソフトウェア定義ネットワークにおける渋滞制御の問題に対処する。
本稿では,ネットワークのグローバルビューを持つコントローラが,エンドTCPホストの混雑制御決定に積極的に参加するフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T07:15:15Z) - Age of Information in Deep Learning-Driven Task-Oriented Communications [78.84264189471936]
本稿では,その送信機におけるデータを利用した受信機におけるタスク実行を目的とした,タスク指向コミュニケーションにおける年齢概念について検討する。
送信機-受信機操作は、共同で訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)のエンコーダ-デコーダペアとしてモデル化される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T04:15:51Z) - Learning Failure-Inducing Models for Testing Software-Defined Networks [7.938813154188481]
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フレキシブルで効果的な通信システムを実現する。
こ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。
本稿では,効果的なテストデータの生成と,正確な故障誘発モデル学習を目的とした,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。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T14:21:01Z) - Deep Reinforcement Learning Aided Packet-Routing For Aeronautical Ad-Hoc
Networks Formed by Passenger Planes [99.54065757867554]
エンド・ツー・エンド(E2E)遅延の最小化を目的としたAANETにおけるルーティングのための深層強化学習を起動する。
最深Qネットワーク(DQN)は、転送ノードで観測される最適ルーティング決定と局所的な地理的情報との関係をキャプチャする。
フィードバック機構を組み込んだディープバリューネットワーク(DVN)を用いて,システムのダイナミクスに関する知識をさらに活用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-28T14:18:56Z) - Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid
Precoding [94.40747235081466]
本研究では,ミリ波(mmWave)大規模マルチインプット多重出力(MIMO)システムのためのエンドツーエンドの深層学習に基づくジョイントトランスシーバ設計アルゴリズムを提案する。
我々は受信したパイロットを受信機でフィードバックビットにマッピングし、さらに送信機でハイブリッドプリコーダにフィードバックビットをマッピングするDNNアーキテクチャを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T20:49:02Z) - Scalable Perception-Action-Communication Loops with Convolutional and
Graph Neural Networks [208.15591625749272]
視覚に基づくグラフアグリゲーション・アンド・推論(VGAI)を用いた知覚-行動-コミュニケーションループの設計を提案する。
我々のフレームワークは、畳み込みとグラフニューラルネットワーク(CNN/GNN)のカスケードによって実装され、エージェントレベルの視覚知覚と特徴学習に対処する。
我々は、VGAIが他の分散コントローラに匹敵する性能を得ることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T23:57:21Z) - AirNet: Neural Network Transmission over the Air [20.45405359815043]
多くのエッジアプリケーションの最先端性能はディープニューラルネットワーク(DNN)によって達成される
本稿では,新しいトレーニングと伝送方法のファミリーであるAirNetを紹介する。
AirNetは、送信電力と遅延制限の下で、DNNを無線チャネル上で効率的に配信することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-24T09:16:04Z) - Multi-channel Deep Supervision for Crowd Counting [92.39562949707815]
MDS(Multi- Channel Deep Supervision)と呼ばれる新しい監視フレームワークを提案する。
MDSは、密度マップの生成を支援するために、推定モデルのデコーダをチャネルワイズで監視する。
異なるチャネルの正確な監視情報を得るために、MDSNetはSupervisionNet(SN)と呼ばれる補助ネットワークを使用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-17T10:33:58Z) - Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip
connections [97.06882200076096]
本稿では,高精度かつ高効率な人間のポーズ推定について述べる。
我々は、最先端技術よりも精度と効率を両立させる文脈において、この設計選択を再分析する。
本モデルでは,MPII と LSP のデータセットから最先端の結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-25T18:51:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。