DSpace

RI UFBA >
Instituto de Matemática >
Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica da UFBA (PPGM) >
Dissertações de Mestrado (PPGM) >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22929

Title: Uma arquiteturaparalela baseada na codificação de huffman para otimizaçãode memória em hardware especializado para detecção de intrusão em redes
Authors: Freire, Eder Santana
???metadata.dc.contributor.advisor???: Schnitman, Leizer
???metadata.dc.contributor.advisor-co???: Duarte, Angelo Amâncio
Keywords: Sistemas Computacionais;Segurança da Informação;Arquitetura paralela;Detecção de intrusão em redes;Field-Programmable Gate Arrays;Otimização de memória;Codificação de Huffman
Issue Date: 8-Jun-2017
Abstract: O projeto de hardware especializado para detecção de intrusão em redes de computadores tem sido objeto de intensa pesquisa ao longo da última década, devido ao seu desempenho consideravelmente maior, comparado às implementações em software. Nesse contexto, um dos fatores limitantes é a quantidade finita de recursos de memória embarcada, em contraste com o crescente número de padrões de ameaças a serem analisados. Este trabalho propõe uma arquitetura baseada no algoritmo de Huffman para codificação, armazenamento e decodificação paralela de tais padrões, a fim de reduzir o consumo de memória embarcada em projetos de hardware destinado à detecção de intrusão em redes. Experimentos foram realizados através de simulação e síntese em FPGA de conjuntos de regras atuais do sistema de detecção de intrusão Snort, e os resultados indicaram uma economia de até 73% dos recursos de memória embarcada do chip. Adicionalmente, a utilização de uma estrutura paralelizada apresentou ganhos de desempenho significantes durante o processo de decodificação das regras.
URI: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/22929
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado (PPGM)

Files in This Item:

File Description SizeFormat
Dissertação - Eder Santana Freire - Revisão Final.pdf2.82 MBAdobe PDFView/Open
View Statistics

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

    Universidade Federal da Bahia

Contate-nos. Saiba mais sobre o RI/UFBA