Оценка производительности межсетевого экрана при ранжировании набора правил фильтрации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Данная статья является продолжением ряда работ, посвящённых оценке вероятностно-временных характеристик межсетевых экранов при ранжировании набора правил фильтрации. В публикации рассматривается проблема снижения эффективности фильтрации информационных потоков. Проблема возникла из-за использования последовательной схемы проверки соответствия пакетов правилам, а также из-за неоднородности и изменчивости сетевого трафика. Порядок правил неоптимален, и это в многомерном списке существенно влияет на производительность межсетевого экрана, а также может вызывать значительную временную задержку и вариации в значениях времени обслуживания пакетов, что существенно важно для стабильной работы мультимедийных протоколов. Один из способов предотвратить снижение производительности - это ранжировать набор правил в соответствии с характеристиками входящих информационных потоков. В исследовании решаются следующие задачи: определение и анализ среднего времени фильтрации трафика основных передающих сетей; оценка эффективности ранжирования правил. Предложен метод ранжирования набора правил фильтрации и построена система массового обслуживания со сложной дисциплиной обслуживания запросов. Определённый порядок используется для описания того, как запросы обрабатываются в системе, и включает в себя выполнение операций с входящими пакетами и логическую структуру набора правил фильтрации. Таковы элементы обработки информационного потока в межсетевом экране. Подобный уровень детализации не полный, но его достаточно для создания модели. Характеристики СМО получены с помощью методов имитационного моделирования в среде Simulink матричной вычислительной системы MATLAB. На основании анализа полученных результатов были сделаны выводы о возможности повышения производительности межсетевого экрана за счёт ранжирования правил фильтрации для тех скриптов трафика, которые близки к реальным.

Об авторах

А. Ю. Ботвинко

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: botviay@sci.pfu.edu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1412-981X

postgraduate of Department of Applied Probability and Informatics

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, 117198, Россия

К. Е. Самуйлов

Российский университет дружбы народов; Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН

Email: samuylov-ke@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0002-6368-9680

Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of Department of Applied Probability and Informatics

ул. Миклухо-Маклая, д. 6, Москва, 117198, Россия; ул. Вавилова, д. 44, корп. 2, Москва, 119333, Россия

Список литературы

  1. S. V. Lebed, Firewall protection. Theory and practice of external perimeter protection [Mezhsetevoye ekranirovaniye. Teoriya i praktika zashchity vneshnego perimetra]. Moscow: BMSTU, Bauman Moscow State Technical University Publ., 2002, p. 304, in Russian.
  2. O. R. Laponina, The foundation of network security [Osnovy setevoy bezopasnosti]. Moscow: Publishing house of the national Open University «INTUIT», 2014, p. 377, in Russian.
  3. K. V. Ivanov and P. I. Tutubalin, Markov models of protection of automated control systems for special purposes [Markovskie modeli zashhity’ avtomatizirovanny’x sistem upravleniya special’nogo naznacheniya]. Kazan: Publishing house of GBU Republican center for monitoring the quality of education Publ., 2012, p. 216, in Russian.
  4. “Governing document. Computer aids. Firewall. Protection against unauthorized access to information. Indicators of security against unauthorized access to information [Rukovodyashhij dokument. Sredstva vy’chislitel’noj texniki. Mezhsetevy’e e’krany’. Zashhita ot nesankcionirovannogo dostupa k informacii. Pokazateli zashhishhennosti ot nesankcionirovannogo dostupa k informacii] approved by the decision of the Chairman of the State Technical Commission under the President of the Russian Federation dated July 25, 1997,” in Russian.
  5. H. Hamed, A. El-Atawy, and E. Al-Shaer, “On dynamic optimization of packet matching in high-speed firewalls,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 24, no. 10, pp. 1817-1830, 2006. doi: 10.1109/JSAC.2006.877140.
  6. R. Mohan, A. Yazidi, B. Feng, and J. Oommen, “On optimizing firewall performance in dynamic networks by invoking a novel swapping windowbased paradigm,” International Journal of Communication Systems, vol. 31, no. 15, e3773, 2018. doi: 10.1002/dac.3773.
  7. E. Al Shaer, Automated firewall analytics: Design, configuration and optimization. Springer International Publishing, 2014, p. 132. doi: 10.1007/978-3-319-10371-6.
  8. R. Mohan, A. Yazidi, B. Feng, and B. J. Oommen, “Dynamic ordering of firewall rules using a novel swapping window-based paradigm,” in Proceedings 6th International Conference on Communication and Network, ICCNS 2016, Singapore: ACM Proceedings, 2016, pp. 11-20. doi: 10.1145/3017971.3017975.
  9. Z. Trabelsi, S. Zeidan, M. M. Masud, and K. Ghoudi, “Statistical dynamic splay tree filters towards multilevel firewall packet filtering enhancement,” Computers & Security, vol. 53, pp. 109-131, 2015. doi: 10.1016/j.cose.2015.05.010.
  10. K. Salah, K. Elbadawi, and R. Boutaba, “Performance modeling and analysis of network firewalls,” IEEE Transactions on Network and Service Management, vol. 9, no. 1, pp. 12-21, 2012. doi: 10.1109/TNSM.2011. 122011.110151.
  11. C. Diekmann, L. Hupel, J. Michaelis, M. Haslbeck, and G. Carle, “Verified iptables firewall analysis and verification,” Journal of Automated Reasoning, vol. 61, no. 1-4, pp. 191-242, 2018. doi: 10.1007/s10817017-9445-1.
  12. S. Khummanee, “The semantics loss tracker of firewall rules,” Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 769, pp. 220-231, 2018. doi: 10.1007/978-3-319-93692-5_22.
  13. V. Clincy and H. Shahriar, “Detection of anomaly in firewall rule-sets,” Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 842, pp. 422-431, 2018. doi: 10.1007/978-3-319-98776-7_46.
  14. P. P. Bocharov and A. V. Pechenkin, Queuing theory [Teoriya massovogo obsluzhivaniya]. Moscow: Publishing RUDN, 1995, p. 529, in Russian.
  15. V. Y. Katkovnik, Non-parametric data identification and smoothing: local approximation method [Neparametricheskaya identifikatsiya i sglazhivaniye dannykh: metod lokal’noy approksimatsii]. Moscow: The science. Main editorial office of physical and mathematical literature Publ., 1985, in Russian.
  16. J. M. Bravo, T. Alamo, M. Vasallo, and M. E. Gegúndez, “A general framework for predictors based on bounding techniques and local approximation,” IEEE Transactions on Automatic Control, vol. 62, no. 7, pp. 3430-3435, 2017. doi: 10.1109/TAC.2016.2612538.
  17. H. Al-Shuka, “On local approximation-based adaptive control with applications to robotic manipulators and biped robots,” International Journal of Dynamics and Control, vol. 6, no. 1, pp. 339-353, 2018. doi: 10.1007/s40435-016-0302-6.
  18. D. E. Plotnikov, T. S. Miklashevich, and S. A. Bartalev, “Using local polynomial approximation within moving window for remote sensing data time-series smoothing and data gaps recovery [Vosstanovleniye vremennykh ryadov dannykh distantsionnykh izmereniy metodom polinomialnoy approksimatsii v skolzyashchem okne peremennogo razmera],” Modern problems of remote sensing of the Earth from space of the Russian Academy of Sciences, vol. 11, no. 2, pp. 103-110, 2014, in Russian.
  19. D. R. Cox, “A use of complex probabilities in the theory of stochastic processes,” Mathematical Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, vol. 51, no. 2, pp. 313-319, 1955. doi: 10.1017/S0305004100030231.
  20. A. Y. Botvinko and K. E. Samouylov, “Adaptive ranking of the firewall rule set using local approximation [Adaptivnoye ranzhirovaniye nabora pravil mezhsetevogo ekrana metodom lokal’noy approksimatsii],” in Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications, in Russian, 2018, pp. 334-341.

© Ботвинко А.Ю., Самуйлов К.Е., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах