Aplicación de la Programación Multiobjetivo en la Optimización del

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Aplicación de la programación multiobjetivo en la optimización del tráfico generado por un IDS/IPS p. 41-55
Aplicación de la Programación
Multiobjetivo en la Optimización
del Tráfico Generado por un IDS/IPS1
Application Programming Optimization
Multiobjective in Traffic Generated by an IDS / IPS
Carlos Arturo Castillo Medina2
Resumen
Abstract
El presente artículo muestra de una manera clara y sencilla
el entorno de trabajo de los IDS/IPS, los conceptos de
la Programación Multi – Objetivo, un recuento de los
modelados de tráfico y como articulando estos tres
elementos por medio de la programación multi – objetivo
se puede desarrollar un modelo que permita llegar a
optimizar el tráfico en el ambiente de trabajo de los IDS/IPS.
This paper presents a clear and simple way the working
environment of the IDS/IPS, the concepts of Programming
Multi - Objective, a count of traffic modeled and articulating
these three elements through the programming multi objective can develop a model to optimize traffic reach in
the work environment of the IDS/IPS.
Keywords: IDS/IPS, optimization, network traffic.
Palabras Claves: IDS/IPS, optimización, tráfico en redes.
1. Recibido: 26/02/2012. Aprobado: 22/03/2012
Reporte de caso.
2. Universidad El Bosque. Grupo Redes de Telecomunicaciones.
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I. Introducción
En la actualidad el concepto de Seguridad Informática viene
muy ligado a parámetros de software y hardware de los
cuales pueda una Organización disponer para proteger
el principal activo que dispone, el cual está representado
por la Información; se pueden encontrar dispositivos de
hardware como los Firewall [1] que permite una seguridad
de tipo perimetral, hasta desarrollos de software muy
sofisticados cuya finalidad es “creer que somos invulnerables”
a los ataques que se puedan dar a nuestra organización.
Sin embargo, estos dispositivos tienen consigo una serie
de costos asociados “invisibles”, que pueden generar
desconfianza en quien los usa. Uno de estos costos
son los asociados a los rendimientos del sistema en
materia de latencia de la Red [2], de tal manera que el
análisis y monitoreo de la red permite, en un momento
determinado, convertirse en pieza fundamental cuando
se piense muy bien en la adquisición de dispositivos o
aplicativos que nos brinden seguridad en la información que
se maneja o transporta por nuestra red. Estos dispositivos
reciben el nombre de IDS/IPS [3] [4].
de información [10] [11], a continuación se describen
brevemente los ataques según su tipo [12]:
Denegación de Servicio (DoS). Estos ataques tratan
de detener el funcionamiento de una red, máquina o
proceso; en caso contrario denegar el uso de los recursos
o servicios a usuarios autorizados [Mar01]. Hay dos
tipos de ataques DoS; por un lado ataques de sistema
operativo, los cuales tratan de explotar los fallos en
determinados sistemas operativos y pueden evitarse
aplicando los respectivos parches; y ataques de red,
que explotan limitaciones inherentes de los protocolos
e infraestructuras de red.
Indagación o exploración (probing). Este tipo de ataques
escanean las redes tratando de identificar direcciones IP
válidas y recoger información acerca de ellas (servicios
que ofrecen, sistemas operativos que usan). A menudo,
esta información provee al atacante una lista de
vulnerabilidades potenciales que podrían ser utilizadas
para cometer ataques a los servicios y a las máquinas.
Estos ataques son los más frecuentes, y a menudo son
precursores de otros ataques.
En este sentido, el presente artículo mostrará las
características de los IDS/IPS, los conceptos básicos de
la programación multiobjetivo y su papel en la toma
de decisiones a priori o a posteriori de una situación
determinada [5]; igualmente se presentarán los diferentes
modelos de tráficos de red, por último se comenzará
a dejar relacionado el escenario en donde confluyen
estos tres conceptos, de tal manera que permitan dar
el soporte necesario en el entendimiento del proyecto
de grado que lleva por título el nombre del artículo,
en donde una de las características fundamentales es
encontrar la correlación [6] [7] (si es que existe) entre las
variables que puedan definir el tráfico de una red LAN y
las variables que son alteradas por el uso de los IDS/IPS
de tal manera que al aplicar un modelo de optimización
multiobjetivo [8] [9] al comportamiento de los IDS/IPS
se pueda llegar a obtener una optimización en el tráfico
de la Red LAN.
R2L (Remote to Local). Este tipo de ataque se produce
cuando un atacante que no dispone de cuenta alguna
en una máquina, logra acceder (tanto de usuario como
root) a dicha máquina. En la mayoría de los ataques
R2L, el atacante entra en el sistema informático a través
de Internet.
II. Tipos de Ataques
que sufren los Sistemas de Información
En forma sistémica las redes de computadoras se
consideran compuestas por el tráfico que fluye por toda
la red, por usuarios que generan demandas a la red, y
por algoritmos de distribución de parte de la red que
controlan la asignación de recursos de ésta (compuesto
por routers, switches y en general cualquier elemento que
En la actualidad se pueden encontrar sistemas de seguridad
que permiten hacer un control sobre los diferentes
ataques que puede sufrir una organización en sus sistemas
42
U2R (User to Root). Este tipo de ataque se da cuando
un atacante que dispone de una cuenta en un sistema
informático es capaz de obtener mayores privilegios
explotando vulnerabilidades en los mismos, un agujero
en el sistema operativo o en un programa instalado en
el sistema.
Ante estas amenazas se vio la necesidad de definir diferentes
estrategias para garantizar la confidencialidad, integridad, la
disponibilidad y el no repudio de la información.
III. Conceptos Básicos de los IDS/IPS
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se considere servidor de recursos) [13] [14] [15]. En este
sentido, las empresas han optado por utilizar los llamados
IDS/IPS1 [16] [17], para proteger sus recursos informáticos
[18], por una parte, de los ataques que se puedan dar por
parte de intrusos, y por la otra, de vulnerabilidades que
se presenten en el diseño e implementación de la Red.
En términos generales se puede decir que un IDS es, un
elemento que escucha y analiza toda la información que
circula por una red de datos e identifica posibles ataques.
Cuando aparece un ataque, el sistema reaccionará
informando al administrador y cerrará las puertas al
posible intruso reconfigurando elementos de la red como
firewalls y routers [2].
Dado que los IDS han sido estudiados desde hace bastantes
años, existe gran diversidad de formatos y arquitecturas. Es
por tanto que desde hace algún tiempo se está realizado
un esfuerzo por unificar, en la medida de lo posible, la
arquitectura y los formatos de los IDS [19]. Por lo tanto,
para este artículo se tomará la arquitectura definida por
el CIDF2 [20]. La visión tomada por el CIDF para los
Sistemas de Detección de Intrusos está basada en cuatro
componentes que son:
•
•
•
•
Generador de Eventos (E-Boxes).
Motor de Análisis (A-Boxes).
Unidad de Almacenaje (D-Boxes).
Unidades de Respuestas (R-Boxes).
Fig. 2 Arquitectura de un IDS, según CIDF
Fig. 1 Esquema General de un IDS tomado de [12]
Los sistemas de detección de intrusos suelen estar
formados por: los sensores, los analizadores y la interfaz
de usuario. Los sensores tienen la responsabilidad de
coleccionar datos de interés y enviar esta información a los
analizadores. Los analizadores determinan si ha ocurrido o
está ocurriendo una intrusión y presentan pruebas de esta
afirmación, proporcionando el tipo de intrusión detectada
y, en muchos casos, proponen o ejecutan un grupo de
medidas de actuación contra ellas. [12].
1. IDS: Sistemas de Detección de Intrusos, tomado de las siglas en inglés: Intrusion Detection Systems.
IPS: Sistemas de Prevención de Intrusos, tomado de las siglas en einglés: Intrusion Prevention Systems.
Los cuatro componentes intercambian información en
forma de GIDOS3, que son representados por un formato
común (definido en el CISL). Un GIDO codifica un hecho
que ha ocurrido en un momento en particular, ó alguna
conclusión acerca de un conjunto de eventos, ó una
instrucción que lleva a cabo una acción. De forma muy
simplificada las características de estos cuatro elementos
son [21]:
A. Generador de Eventos
Los generadores de eventos, sensores o sondas, como
suelen llamarse algunas veces, tienen como objetivo la
2. Common Intrusion Detection Framework
3. GIDOS: Generalized Intrusion Detection Objects.
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obtención de datos del exterior del sistema de detección
de intrusos. Son los “ojos” del IDS. Las entradas de los
generadores de eventos serán los datos en bruto del
entorno exterior al IDS. A su salida presentará esos datos
procesados en forma de eventos comprensibles por el
resto de los componentes. Los generadores pueden ser
diversos, dependiendo del tipo de datos que recogen,
aunque su funcionamiento a nivel conceptual suele ser muy
similar. Reciben los datos de entrada, los pre procesan para
pasarlos a un formato común al resto de los componentes
y proporcionan los eventos al resto de componentes
prácticamente en tiempo real.
B
Motor de Análisis
El motor de análisis es el núcleo de los IDS. Es el motor
de inferencia que, gracias a unos conocimientos, será
capaz de discernir la relevancia de los eventos recibidos
de las E-boxes y generar nuevos eventos como salidas.
Estos motores de análisis pueden ser de muchos tipos,
sistemas estadísticos de profiling, reconocedores de
patrones, sistemas de correlación de eventos, etc. Los
motores de análisis han sido el componente que ha
estado sujeto a mayor desarrollo puesto que sobre él
recae la responsabilidad de analizar el flujo de eventos y
de extraer información relevante. Es por tanto uno de los
componentes más críticos y más complejos de un sistema
de detección de intrusos.
C. Unidad de Almacenaje
Este componente es el encargado de almacenar físicamente
las inferencias del motor de análisis. Contendrá todos
los eventos generados por las A-boxes y normalmente
se organizan en forma de bases de datos. Es por tanto
un componente esencial a la hora de aplicar técnicas
de datamining y correlación de datos como fuentes de
información forense.
D. Unidad de Respuestas:
Las unidades de respuesta son los componentes encargados
de realizar acciones en nombre de otros componentes del
sistema. Este componente suele emplearse para desplegar
unidades que ejecuten contramedidas ante una intrusión.
Es decir, permiten al sistema reaccionar de forma activa
ante las acciones procesadas por otros componentes.
Estas acciones pueden ser muy variadas, aunque en la gran
mayoría de los casos están orientadas a prevenir ataques
de fuentes maliciosas previamente detectadas o a cortar un
44
ataque en curso. Cuando el sistema cumple lo anterior se
dice que además de ser un sistema de detección de intrusos
(lo cual implica pasividad), se le concede la denominación
de sistema de prevención de intrusos o IPS . En general, un
IPS suele autocontener la noción de IDS, no obstante algunos
investigadores prefieren denominar a dichos sistemas como
I(D\P)S.
Existen distintos tipos de IDS, atendiendo a distintas
clasificaciones establecidas de acuerdo a las características que
se usen para establecer dicha clasificación. Cada uno de ellos
se caracteriza por diferentes aproximaciones de monitoreo
y análisis y presenta distintas ventajas y desventajas. La Fig. 3
muestra una posible clasificación de los IDS [12]:
Fig. 3 Clasificación de los IDS.
IV. Tendencias de los IDS [22].
A. Detección de Anomalías a Nivel de Aplicación
En la actualidad la detección de datos de intrusión en el
contenido de los paquetes se realiza mediante el análisis
de firmas. En cambio, el contenido o carga útil (payload) de
una conexión es altamente variable, por lo que es mucho
más difícil de caracterizar y analizar. Por otro lado, cada
vez es más frecuente el tráfico cifrado, lo cual hace más
difícil su análisis. En estos últimos tiempos se han realizado
varios trabajos que tratan de utilizar dicho contenido para
la detección. En muchos de los trabajos, suelen incluir
ciertas características del campo de datos, aunque éstas
son meramente estadísticas de tipo: número de bytes, etc.
B. Correlación de Alertas
La correlación de alertas es un tema muy en boga en
estos últimos tiempos. Ante la gran cantidad de alertas
que generan los IDS (pueden lanzar miles de alarmas al
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día, pudiendo ser falsas el 99% de las mismas), la gestión
o revisión de las mismas se convierte en una tarea muy
complicada y la carga de trabajo se multiplica para los
administradores de sistemas. La mayoría del trabajo
realizado en esta área se ha enfocado en la colección de
alertas de múltiples detectores en un único lugar donde
poder mostrarlos, consultarlos o correlacionarlos. Por ello,
se comienzan a utilizar diferentes técnicas de correlación
también llamadas fusión de datos o de información para
tratar de minimizar dicho impacto y también para reducir
la cantidad de falsas alarmas.
C. Lógica Fuzzy
Los sistemas de detección de intrusos basados en la
lógica fuzzy [23] o lógica difusa han ido tomando fuerza
en los últimos años. El primer trabajo sobre el uso de
la aplicación de la lógica fuzzy en el área de la seguridad
informática que se conoce es el de T.Y. Lin, de la universidad
norteamericana del estado de San José. Sin embargo, ha
sido a partir del año 2000 cuando comienzan a realizarse
multitud de trabajos sobre detección de intrusos que
incorporan componentes de la lógica fuzzy.
D. Sistemas Inmunes Artificiales
Los sistemas inmunes artificiales se consideran como un
sistema análogo al sistema inmune natural. El sistema
inmune es el encargado de la defensa del organismo;
controla lo que se introduce en él y lo identifica como
propio o no propio (self / non-self). El organismo trata con
ello de asegurar que los mecanismos defensivos que activan
el sistema inmunitario (Respuesta Inmune) se orienten
contra aquello que lo puede dañar y evitar, por lo tanto,
dañarse así mismo.
E. Modelos Markov
Los modelos de Markov son un tipo de aprendizaje
basado en secuencias. Se pueden distinguir, entre otros,
las cadenas de Markov y los modelos ocultos de Markov
(HMM ó Hidden Markov Models). Una cadena de Markov
es una secuencia de eventos, donde la probabilidad del
resultado de un evento depende sólo del resultado del
evento anterior. De esa misma manera, los HMM son una
técnica probabilística para el estudio de series en el tiempo.
F.
Inteligencia Computacional [24]
La aplicación de la inteligencia artificial en la seguridad
informática, y en concreto en la detección de ataques, ha
sido evidenciada en diferentes investigaciones, así como la
integración de los sistemas basados en agentes móviles y
autónomos en el problema de detección de intrusiones.
Algunos de los desarrollos más relevantes proponen
modelos estadísticos donde aplicando matemática
probabilística se puede determinar la sensibilidad de
un sistema ante posibles ataques combinando sus
probabilidades. Las Redes Neuronales Artificiales ayudan
al proceso predictivo basado en patrones conocidos o
desconocidos, éstas pueden ser usadas para lograr una
técnica eficiente de aprendizaje que permita clasificar los
diferentes tipos de datos (a través de soluciones heurísticas)
y optimizar la búsqueda de patrones a partir de valores y
firmas ya existentes. En nuestra investigación hemos hecho
algunas simulaciones con resultados eficientes de predicción
aplicando aprendizaje supervisado y No supervisado.
V. Conceptos de Programación
Multiobjetivo
La vida misma involucra la toma de decisiones que permiten
el cambio y búsqueda de compromisos. Es natural que
siempre se quieran tomar las mejores decisiones, en
otras palabras, que estas decisiones sean óptimas [25].
Sin embargo muchas de estas decisiones son tomadas al
azar, ó de forma intuitiva. Ahora bien, existen áreas en
donde el modelamiento matemático y la programación
son necesarias, como lo es la ingeniería o la economía
[26], en donde muchas decisiones son apoyadas por
estos procesos que fundamentan la toma de decisiones en
hechos o comportamientos pasados que permiten, en un
momento determinado, al tomador de decisiones tener un
soporte modelado matemáticamente [27]. Por su parte, la
Investigación Operativa se puede definir como la aplicación
de métodos científicos en la mejora de la efectividad en
las operaciones, decisiones y gestión, o como la ciencia de
aplicar los recursos disponibles para conseguir la satisfacción
óptima de un objetivo específico deseado [28]. En este
sentido, dentro de la Investigación Operativa se encuentran
disciplinas típicas como es el caso de la Optimización,
en donde se encuentran metodologías propias como lo
es la Programación Lineal (LP), Programación No Lineal
(NLP), Programación Entera (EP), Programación Dinámica
(DP), Programación Multiobjetivo (MP), Flujos de Redes,
Simulación, Teoría de Colas, Teoría de la Decisión y de
Juegos [5]. La Optimización consiste en la selección de
una alternativa mejor, en algún sentido, que las demás
alternativas posibles. Los problemas de Optimización se
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componen de tres elementos [28]:
A. Función Objetivo
Es la medida cuantitativa del funcionamiento del sistema
que se desea optimizar (maximizar ó minimizar). Como
ejemplo llevado al sector de las telecomunicaciones se
podría citar, maximizar el ancho de banda de un canal,
maximizar la potencia de un transmisor, minimizar los
costos asociados a un enlace.
B.Variables
Representan las decisiones que se pueden tomar para
afectar el valor de la función objetivo. Desde un punto
de vista funcional se pueden clasificar en variables
independientes o de control y variables dependientes o
de estado, aunque matemáticamente todas son iguales.
C.Restricciones
Representan el conjunto de relaciones (expresadas
mediante ecuaciones e inecuaciones) que ciertas variables
están forzadas a satisfacer.
En este contexto, cuando se resuelve un problema de
optimización lo que se busca es encontrar el valor que
deben tomar las variables de tal forma que satisfaga las
restricciones y optimice (maximice o minimice) la función
objetivo [7] .
Ahora bien, teniendo en cuenta lo anterior, la Programación
por Metas ó Programación Multiobjetivo (MP) (Goal
Programming) fue inicialmente introducida por Charnes y
Cooper en los años 50. El trabajo pretendía desarrollar un
método que permitiera determinar las compensaciones
salariales a los ejecutivos de una importante compañía
(General Electric). La situación problema exigió la introducción
de restricciones y condiciones de signo en algunos de los
coeficientes de regresión lo que hizo imposible recurrir a
los métodos tradicionales de regresión. Dada la insuficiencia
de las técnicas estadísticas clásicas para abordar este tipo de
problema estos autores formularon un modelo de regresión
con restricciones (“constrained regression”) en el que se
minimiza la suma de las desviaciones absolutas. Dado que
la desviación absoluta es una forma no lineal que no puede
optimizarse de una manera directa, Charnes y Cooper
linealizaron el modelo introduciendo, por primera vez en la
literatura, variables de desviación positivas y negativas. El valor
seminal de este trabajo es enorme al menos por dos tipos
de razones. En primer lugar, representa el embrión de la
46
metodología PM. En segundo lugar, representa el nacimiento
de los métodos de regresión no paramétricos [29] [30].
Desarrollada en los años 70 por Ljiri, Lee, Ignizio y Romero,
en donde los trabajos realizados por Ignazio la situación
problémica se centraba en el campo de la ingeniería en
la organización del sistema de antenas para el proyecto
Saturno/Apolo. Este problema implicaba metas múltiples,
funciones no lineales, así como variables enteras. Ignizio
consiguió obtener soluciones razonables (satisfacientes)
mediante la adaptación del concepto de PM introducido por
Charnes y Cooper [29]. En la actualidad la Programación
Multiobjetivo es uno de los enfoques multicriterio que más
se utilizan. En principio fue dirigida a resolver problemas
industriales, sin embargo posteriormente se ha extendido
a muchos otros campos como la ingeniería, economía,
agricultura, recursos ambientales, recursos pesqueros,
etc. Resulta de gran interés, sobre todo, en problemas
complejos de gran tamaño [31] [32].
Filosóficamente la MP se apoya en el concepto de
soluciones satisfacientes introducido por Herbert Simon en
1956 que conduce a una teoría de la racionalidad acotada
(bounded rationality) con profundas raíces psicológicas y
que representa una clara alternativa a las teorías clásicas
basadas en una racionalidad perfecta.
El término satisfaciente deriva de un término en escocés
antiguo (“satisficing”), que intenta fusionar los términos
satisfactorio y suficiente. Simon conjetura que en las
complejas organizaciones actuales (grandes empresas,
agencias gubernamentales, sindicatos, etc), el contexto
decisional está definido por información incompleta,
recursos limitados, multiplicidad de objetivos, conflicto de
intereses, etc.
En este tipo de contexto, el centro decisor no está en
condiciones de maximizar nada, y menos una bien definida
función objetivo como supone el análisis económico
tradicional. Por el contrario, Simon conjetura que en este
tipo de contexto decisional complejo, el centro decisor
no optimiza, porque no puede, pero si intenta en cambio
obtener soluciones satisfacientes, en el sentido de ser
satisfactorias y suficientes.
Este tipo de cambio de lógica situacional, de la optimización
a la búsqueda de soluciones satisfacientes, implica asumir
que el centro decisor en vez de maximizar o minimizar una
determinada función objetivo intenta que una serie de metas
relevantes para su problema se aproximen lo más posible a
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unos niveles de aspiración fijados de antemano. Es decir, el
centro decisor busca soluciones razonables (satisfacientes)
mediante el máximo cumplimiento posible de unos
determinados niveles de aspiración. Así, podemos decir que
la PM constituye un marco analítico diseñado para analizar
problemas complejos de análisis de la decisión, en los que
el centro decisor ha asignado niveles de aspiración a todos
los atributos relevantes para el problema en cuestión [29].
Los autores que formularon los primeros modelos de
programación por objetivos, consideraron al menos de
una manera implícita que estos modelos multiobjetivo
consistían simplemente en prolongaciones y extensiones de
los modelos de programación lineal. Trabajos posteriores
de otros autores, han venido a demostrar exactamente lo
contrario [33].
Centrando el trabajo a la interpretación matemática de un
problema de MP se puede decir que es cuando el decisor
considera que su problema de decisión puede plantearse
matemáticamente mediante la optimización simultánea
de varias funciones objetivo, es decir que aparece la
denominada Optimización Vectorial o Programación
Multiobjetivo [34]:
VI. Definición Formal de un Problema
de Programación Multiobjetivo
El presente apartado está tomado de [35]: “… El Problema
de Optimización Multiobjetivo (POM) (llamado también
multicriterio o vectorial) puede definirse como el problema
de encontrar: “un vector de variables de decisión que
satisfagan un cierto conjunto de restricciones y optimice un
conjunto de funciones objetivo. Estas funciones forman una
descripción matemática de los criterios de desempeño que
suelen estar en conflicto unos con otros y que se suelen medir
en unidades diferentes”. El término “optimizar” en este caso
toma pues un significado diferente al del caso de problemas
mono-objetivo.
Las
restricciones de desigualdad:
Las restricciones de igualdad:
Y optimice la función vectorial:
Para poder determinar qué tan “buena” es una cierta
solución, es necesario contar con algún criterio para
evaluarla. Estos criterios se expresan como funciones
computables de las variables de decisión a las que se
denomina funciones objetivo. En problemas del mundo
real, algunas de estas funciones objetivo suelen estar en
conflicto entre sí, y algunas deben minimizarse mientras
otras han de maximizarse. Las funciones objetivo pueden
ser conmesurables (medidas en las mismas unidades) o no
conmesurables (medidas en unidades distintas).
Un conjunto (o región) de puntos se define como un
conjunto convexo en un espacio n-dimensional si, para
todos los pares de puntos
y
en el conjunto, el
segmento rectilíneo que los une está también enteramente
dentro del conjunto [36].
De tal forma, todo punto , donde:
Está también en el conjunto.
El Problema de Optimización Multiobjetivo (POM) general
se define formalmente de la manera siguiente:
Encontrar el vector
Que satisfaga
Fig. 4 Conjunto Convexo. Imagen tomada de [35]
A. Vector Objetivo Ideal
Vector de variables de decisión correspondiente a los
óptimos (factibles) considerando a cada una de las funciones
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objetivo del problema como aisladas. Nótese que el vector
ideal es inalcanzable, excepto en el caso en que no existe
ningún conflicto entre las funciones objetivo del problema.
de los vectores óptimos se pueden extraer por simple
inspección. Dichos vectores son aquellos en donde ninguno
de sus componentes puede causar deterioro al resto de
los otros componentes [26]. Una definición mucho más
formal de la Optimalidad de Pareto, se puede expresar
como: Se dice que un vector de variables de decisión
es un óptimo de Pareto si
no existe otro
para toda
y
para al menos una j [35].
En otras palabras, esta definición dice que es un óptimo
de Pareto si no existe ningún vector factible de variables
de decisión
que decremente algún criterio
sin causar un incremento simultáneo en al menos un
criterio. Desafortunadamente, este concepto casi siempre
produce no una solución única sino un conjunto de ellas
a las que se les llama conjunto de óptimos de Pareto.
Los vectores correspondientes a las soluciones incluidas
en el conjunto de óptimos de Pareto son llamados no
dominados.
Fig. 5 Vector Objetivo Ideal
Para un problema multiobjetivo dado
, el conjunto de
óptimos de Pareto ( ) se define como:
B. Tipos de Problemas Multiobjetivo
Existen tres tipos de situaciones que pueden presentarse
en un problema multiobjetivo:
• Minimizar todas las funciones objetivo
• Maximizar todas las funciones objetivo
• Minimizar algunas funciones y maximizar otras.
Por cuestiones de simplicidad, normalmente todas
las funciones se convierten ya sea a un problema de
maximización o a uno de minimización. Se puede usar
la siguiente identidad para convertir todas las funciones a
maximizarse de manera que correspondan a un problema
de minimización:
C. Optimalidad de Pareto
En un problema de optimización de una sola variable, la
atención se centra en encontrar el espacio de la variable
de decisión. Por su parte en un problema multiobjetivo
el interés se centra en el espacio objetivo. Por otra parte
tener claro que en este tipo de problemas no es posible
encontrar una simple solución que permita optimizar
todas las funciones objetivos simultáneamente. Algunos
48
La gráfica de las funciones objetivo cuyos vectores no
dominados se encuentran en el conjunto de óptimos de
Pareto se denominan frente de Pareto.
Para un problema multiobjetivo dado
, el conjunto
de óptimos de Pareto ( ) , el frente de Pareto (
) se
define como:
En general, no es fácil encontrar una expresión analítica de la
línea o superficie que representa los valores de lso vectores
no dominados en el espacio de las funciones objetivo y, en
la mayor parte de los casos, resulta simplemente imposible
obtenerla. El procedimiento normal para generar el frente
de Pareto es calcular todos los puntos factibles y obtener
sus valores correspondientes
. Cuando se cuenta
con un número suficiente de estos puntos, es posible
determinar los no dominados de entre ellos.
D. Clasificación de las Técnicas de Programación
Matemática
Ha habido varios intentos por clasificar las diversas técnicas
de programación matemática que existen para resolver
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problemas multiobjetivo. De primera instancia, resulta
fundamental distinguir las dos etapas en las que puede
dividirse la solución de un problema multiobjetivo [37]: la
optimización de las diversas funciones objetivo involucradas
y el proceso de decidir qué tipos de “compromisos” son
más convenientes desde la perspectiva del tomador de
decisiones (a este segundo proceso se le denomina “Toma
de Decisiones multicriterio”. Es muy común adoptar la
propuesta de Cohon & Marks (1975) porque dichos autores
enfocan su clasificación hacia la forma en la que cada técnica
maneja los dos sub-problemas principales de la optimización
multiobjetivo, la cual corresponde a buscar la solución y
tomar la decisión. Dichas técnicas son:
Articulación A priori de Preferencias: Tomar decisiones
antes de buscar (decidir => buscar).
Articulación A posteriori de Preferencias: Buscar antes de
tomar decisiones (buscar => decidir).
Articulación Progresiva de Preferencias: Integrar la búsqueda
con la toma de decisiones (decidir  buscar).
VII. Tráfico en las Redes LAN
La teoría de tráfico consiste en la aplicación de modelos
matemáticos para explicar la relación que existe entre la
capacidad de una red de comunicaciones, la demanda
de servicio que los usuarios le imponen y el nivel de
desempeño que la red puede alcanzar. Como dicha
demanda es de naturaleza aleatoria, se suele representar
mediante algún proceso estocástico adecuado, con lo
que se constituyen diferentes Modelos de Tráfico. A lo
largo del desarrollo de las redes de comunicaciones en los
últimos cien años, se han propuesto diferentes modelos
de tráfico, cada uno de los cuales ha resultado útil dentro
del contexto particular para el que se propuso. Esto es, al
utilizar estos modelos en el estudio de desempeño de redes
(mediante análisis o simulación), se obtienen resultados
estadísticamente significativos [38].
A. Criterios de Selección de un Modelo
El objetivo básico de un Modelo de Tráfico es el de ser
capaz de imitar el “comportamiento” del tráfico real. Sin
embargo, esta cualidad, la correspondencia con la realidad,
no es el único baremo que debe considerarse a la hora de
elegir una estrategia de modelado. Así resultan de especial
interés otros aspectos, tales como [39]:
La tratabilidad analítica del modelo, esto es, la capacidad
intrínseca del modelo de arrojar resultados analíticos, sin
necesidad de simulación.
La facilidad de implementación, ya sea vía software para
proceder a simulaciones o vía hardware con el objetivo de
disponer de un generador de tráfico sintético en tiempo
real. Esta característica exige simplicidad no sólo a la propia
estructura del modelo sino también a la algoritmia y a los
costes computacionales que exige su implementación.
Capacidad de modelar otros tipos de tráfico y, en especial,
tráfico agregado. En numerosas ocasiones se puede
exigir de un modelo, en especial de los generalistas, la
ductilidad suficiente para que, mediante ciertos cambios
de sus parámetros, este sea capaz de imitar otros tipos
de tráficos o incluso el propio tráfico agregado que resulta
de multiplexar sobre un canal varias fuentes individuales.
Teniendo en cuenta los anteriores puntos, la determinación
del modelo es crucial en la realización del proyecto, ya que
con él se pueden obtener excelentes acercamientos al
comportamiento del sistema en la realidad, sin embargo si
los parámetros a tener en cuenta han sido mal enfocados y
se toma un modelo que no responda a nuestras necesidades,
se ha perdido tiempo muy importante. Así pues, dado
un Modelo de Tráfico particular, el desempeño de la red
se podría predecir, en principio, aplicando herramientas
adecuadas proporcionadas principalmente por la Teoría de
Procesos Estocásticos y otros recursos matemáticos [40]. Los
resultados de dicho análisis de desempeño son los puntos de
partida para el diseño de mecanismos de control de la red en
aspectos tan variados como el control de admisión, el control
de flujo, el control de congestión, el control de la memoria
en las colas, la asignación de recursos (especialmente la
administración dinámica del ancho de banda en los enlaces
y de la memoria en los buffers de transmisión), el caché
dinámico, el enrutamiento dinámico adaptable, etc. [38]
B. Análisis de Conductas de los Nodos (usuarios)
de una Red LAN
Se han propuesto diferentes métricas para describir y
comparar las conductas de los nodos de red (usuarios)
individuales en los ambientes de redes LAN (cableadas
y/o wireless), a partir de la colección de trazas de nodos
de red. Estas métricas corresponden a diferentes aspectos
de las conductas de asociaciones de nodos de red en
una LAN, siendo algunas más apropiadas para las redes
cableadas y otras para las redes wireless. Por ejemplo,
49
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pueden observarse las siguientes propuestas de métricas
y definiciones para entender la conducta individual del
nodo [41]:
a) Actividad online de los usuarios: Esta categoría
captura la frecuencia de participación online de un
usuario en la red.
E. Preprocesamiento de la Serie:
Es frecuente que se presenten algunos valores perdidos dentro
de la serie de tráfico. Estos generalmente se deben a varias
razones entre las cuales se destacan las siguientes cuatro:
1. el router puede estar caído debido a mantenimiento
del mismo, o por un reinicio accidental de este;
b) Movilidad de largo plazo de los usuarios: Esta
categoría captura como se mueve un nodo en
la red a largo plazo (para la duración total de las
trazas), y como el tiempo online del nodo de red
está distribuido entre los access points.
2. el router puede estar ocupado resolviendo
solicitudes SNMP;
3. la conexión inalámbrica entre el router y la
estación de monitorización de tráfico puede estar
temporalmente perdida o caída; y
c) Movilidad de corto plazo de los usuarios: Esta
categoría captura como los nodos de red se mueven
en la red mientras permanecen asociados con
algún access point. La intención aquí es capturar la
movilidad de un nodo de red mientras usa la red.
d) Patrones de asociación repetitivos de los usuarios:
Esta categoría captura la conducta on-off del
usuario con respecto a la hora del día y la locación.
Esperamos que los usuarios tiendan a mostrar
estructura repetitiva en sus patrones de asociación.
e) Tráfico de los usuarios: Esta categoría captura
la tendencia de un usuario para utilizar ciertos
protocolos con sus anchos de banda asociados.
f) Prevalencia de access points: Es la medida de la
fracción de tiempo que un nodo gasta con un access
point dado.
g) Persistencia de access points: Es la medida de
cantidad de tiempo que un usuario permanece
asociado con un access point antes de moverse a
otro access point, o dejar la red.
C. Desarrollo de un Modelo de Tráfico [42]
En el desarrollo de un Modelo de Tráfico se hace necesario
seguir una metodología para su correcto desarrollo, es así
como se pueden seguir los siguientes pasos:
D. Extracción de la Serie
El primer paso en el desarrollo de cualquier Modelo de
Tráfico es tomar una muestra de datos, con los se pueda
caracterizar el tráfico de un tipo de red predeterminada.
50
4. la solicitud y respuesta de los paquetes SNMP (Simple
Network Management Protocol) puede haberse
perdido ya que ellos son transportados usando el
protocolo UDP (User Datagram Protocol es un
protocolo no confiable). Para el tratamiento de los
valores perdidos existen dos opciones: (1) ignorar los
datos perdidos, o (2) estimar los valores perdidos.
F.
Identificación del Modelo:
Debido a que uno de los objetivos de cualquier tipo de
estudio de modelos es la comparación, bien sea entre
modelos ó con resultados existentes tomados de la
realidad, es decir construir varios Modelos de Tráfico
basados en diferentes tipos de series de tiempo y analizar
cuál de ellos es el mejor estimador del tráfico en estudio.
Para este punto es necesario conocer qué tipos de modelos
de tráfico existen, a saber se tiene:
G. Modelos de Tráfico no Correlacionados
Cuando se agrega el tráfico proveniente de una gran cantidad
de usuarios independientes entre ellos, es de esperar
que los tiempos entre llegadas de demandas (paquetes,
llamadas, flujos, conexiones,...) a los nodos de ingreso a
la red sean no correlacionados, a menos que la magnitud
de las demandas (longitud de los paquetes, duración de
las llamadas,...) tengan algún tipo de dependencia de
rango largo. Esta suposición de independencia respecto al
tráfico que ingresa a la red permitió el desarrollo de casi
toda la Teoría de Colas, la cual constituye la más exitosa
herramienta matemática hasta ahora usada en el análisis y
control de redes de comunicaciones [38]. Dentro de esta
categoría se encuentran los siguientes modelos:
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a. Modelos de Tráfico sin Memoria
En este tipo de modelos los procesos que se analizan son
aquellos en donde la variable es estocástica y toma valores
no negativos, es decir, procesos de Poisson con tasa lambda.
Son adecuados para modelar el tráfico de las conversaciones
telefónicas o el tráfico interactivo de datos, en donde una
gran cantidad de usuarios son similares e independientes. Los
tiempos entre llegadas se denominan T, son independientes
y exponencialmente distribuidos con promedio de uno sobre
lambda, de modo que el tiempo que toca esperar hasta
observar la próxima llegada es independiente del momento
en que se empiece a examinar, a lo cual se conoce como
“falta de memoria” [38].
b. Modelos de Renovación
Los procesos de renovación son una extensión de los
Modelos de Tráfico sin memoria, en los que los intervalos
de tiempo entre llegadas de paquetes son independientes
e idénticamente distribuidos, aunque no necesariamente
exponenciales o geométricos. Además tienen la ventaja de
permitir seleccionar una distribución más cercana a la de
los tiempos observados entre llegadas.
c. Modelos de Tráfico Correlacionados con dependencia
de Rango Corto
Dados los últimos avances que se vienen desarrollando
en materia de aplicaciones y dispositivos para el uso de
banda ancha, se hace necesario encontrar herramientas
que permitan modelar las características del tráfico real,
especialmente las características de los tiempos entre
llegadas que no se podían realizar con los modelos
de Renovación. Algunos modelos se basan en medir
las correlaciones que decaen rápidamente de forma
exponencial en el tiempo, es decir, aquellos que
representan relaciones muy cortas en tiempo entre sus
variables. Entre ellas se puede mencionar:
Modelos Markovianos: Este tipo de modelo se encuentra en
la paquetización de la voz, en donde cuando existe tráfico
es constante de lo contrario se encuentra inactivo y no
se generan paquetes. Para poder resolver los tiempos de
envío de paquetes y no-envío de paquetes se consideran
independientes y exponencialmente distribuidos con
promedios de uno sobre lambda1 y uno sobre lambda2
respectivamente, para caracterizar la actividad de los
abonados de voz mediante una cadena de Markov de
dos estados con tasas de transición lambda1 para envío y
lambda2 para no-envío [38].
Modelos Autorregresivos: Estos modelos están diseñados
de modo que el comportamiento de una variable en un
instante de tiempo depende de valores pasados de la propia
variable. Así, si el valor de la variable u en el momento
t depende de su valor en el periodo anterior más un
término aleatorio se dice que el proceso es autorregresivo
de primer orden (
). Si la relación de dependencia
se establece con los p valores anteriores el proceso será
autorregresivo de orden . Matemáticamente estos
procesos se expresan del siguiente modo [43]:
...
Donde es un proceso de ruido blanco y por lo tanto
con esperanza nula, varianza constante y covarianza nula.
Modelos de Medias Móviles: Los procesos de medias
móviles, por su parte, se estructuran estableciendo una
relación de dependencia entre la variable que se modeliza
y un conjunto de retardos de la variable de ruido blanco
. Si sólo existe un retardo de la variable de ruido blanco
el proceso será de orden 1, mientras que si existe una
combinación lineal de q términos de error de ruido blanco
el proceso se denomina
, se denota por [43]:
...
Modelos ARMA: Los modelos ARMA son el resultado
de la combinación de los dos modelos básicos para
series estacionarias AR y MA descritos anteriormente,
produciendo los modelos ARMA (p, q). Estos métodos
modelan las series de tiempo estudiando la estructura de
correlación que el tiempo, o el índice, o la distancia induce
en las variables aleatorias que originan la serie.
d. Modelos de Tráfico Correlacionados con dependencia
de Rango Largo
Son procesos estocásticos que permiten modelar
tráfico para una red de datos, en donde el proceso es
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exactamente autosemejante con parámetro Hurst H, y
se cumple [38]:
Esto es, si
y
están idénticamente distribuidas
para todo
y
. La autosemejanza se refiere al
hecho de que, de acuerdo con la ecuación anterior, las
características estadísticas del proceso no varían con la
escala.
Modelos ARIMA: El acrónimo ARIMA significa modelo
autorregresivo integrado de media móvil (AutoRegresive
Integrated Moving Average). Cada una de las tres partes
del acrónimo se le denomina componente y modela
un comportamiento distinto de la serie. Los modelos
ARIMA se construyen a partir de los modelos ARMA,
pero considerando que la serie en estudio para que sea
estacionaria en media tendrá que diferenciarse una serie
de veces. Un modelo ARIMA (p,d,q) es un modelo
ARMA(p,q) sobre la serie diferenciada d veces. Es decir,
su expresión algebraica será [44]:
En donde
es la serie de las diferencias de orden d y
es la serie de los errores que se cometen en la serie
anterior.
Modelos Wavelet: El análisis Wavelet es una técnica
naturalmente adecuada para el estudio de procesos
autosemejantes, puesto que está orientado al estudio
multiresolución de señales, el cual permite analizar el
comportamiento de la señal a diferentes escalas de tiempo
simultáneamente [38].
VIII. Modelamiento Multiobjetivo
para el Tráfico de un IDS
En la actualidad los administradores de redes se enfrentan
a problemas muy significativos en aspectos de seguridad
informática, dada la multiplicidad de formas que día a día
se dan para hackear las Redes LAN. Para dar solución a
este problema, se han realizado desarrollos de software
muy significativos, como lo son los IDS/IPS. En otras
52
palabras se puede afirmar que en forma sistémica las
redes de computadoras se consideran compuestas
por el tráfico que fluye por toda la red, por usuarios
que generan demandas a la red, y por algoritmos de
distribución de parte de la red que controlan la asignación
de recursos de esta (compuesto por routers, switches y
en general cualquier elemento que se considere servidor
de recursos).
Por otra parte, para “asegurar” la Red las compañías usan
los denominados IDS/IPS en donde para detectar los
ataques se utilizan dos técnicas diferentes: uso indebido y
de anomalías.
En los IDS basados en uso indebido se analiza el tráfico
de la red y se compara con unas firmas (rules). Si el tráfico
coincide con la firma (p. e. dirección IP, puerto, datos del
paquete, etc) entonces el paquete se considerará como
ataque. Y en los IDS basados en anomalías se va analizando
el tráfico de la red para ver si el comportamiento de los
usuarios se clasifica como ataque [12].
Para ello, el IDS genera un autómata en el que asocia las
comunicaciones a un determinado estado, y dependiendo
de la actividad va cambiando la comunicación de estado
hasta que se termine la comunicación o que llegue a un
estado que se considera como ataque [45].
Los modelos comentados anteriormente serían perfectos si
se tiene actualizada la base de datos de firmas y anomalías con
lo que se considera como ataque; y todas sus combinaciones
y variaciones posibles [46] [4]. Pero esta labor es imposible
ya que no se pueden guardar las firmas de ataques que no
se conocen y sería imposible guardar todas las variaciones
de cualquier ataque. Además porque el IDS tiene que procesar
casi en tiempo real los paquetes ya que de nada sirve que el
IDS informe de lo que detectó en días anteriores.
En el momento que un IDS toma una decisión, éste puede
tomarla de forma correcta o incorrecta, existen cuatro
posibles estados [12]:
• Falso positivo. También se conoce como falsa alarma
y corresponde a tráfico inofensivo que se considera
como ataque.
• Falso negativo. Ataque que no detecta el IDS.
• Verdadero positivo. Evento inofensivo que se
etiqueta como tráfico normal.
• Ve r d a d e r o n e g a t i v o . A t a q u e d e t e c t a d o
correctamente.
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Fig. 7 IDS basados en Red
Para ser capaces de ver mejoras de funcionamiento, las
pruebas de referencia deberían realizarse sobre varias
configuraciones de modo que los resultados puedan ser
comparados [48] [49]. Las diferencias entre los resultados
de las pruebas pueden ser un indicador del efecto que
puede ocasionar sobre su funcionamiento.
Fig. 6 Posibles Estados en los IDS [12]
Lógicamente, el objetivo del IDS es maximizar los aciertos
(verdaderos negativos y verdaderos positivos) y minimizar el
número de fallos del IDS (falsos positivos y falsos negativos).
Las altas tasas de falsos positivos y de falsos negativos
pueden minar los motivos para usar un IDS. Los falsos
positivos ocupan tiempo y recursos cuando el IDS genera
falsas alarmas. Peor aún son los falsos negativos, que son
todos los ataques que el IDS falla en detectar. Estas tasas
complican la justificación del empleo de un IDS, pudiendo
ser consecuencia de su arquitectura y configuración.
Además el IDS no debe ocupar recursos innecesarios. La
mayor parte de ellos probablemente son falsas alarmas. Para
reducir el tiempo de trabajo del IDS, hay que reducir las
tasas de falsos negativos y de falsos positivos [47]. Hay que
encontrar un modelo que permita determinar una solución
que sea viable. Si ya se tiene fijada la arquitectura del IDS,
se deberá actuar en la configuración del mismo para regular
las tasas de errores.
Así pues analizando los efectos que tiene la configuración
del IDS, viendo los falsos positivos y negativos que genera,
se podrá encontrar un modelo que permita modificar la
configuración hasta obtener aquella que proporcione el
mayor rendimiento posible atendiendo a las características
de la red y a las necesidades de la misma.
Los cambios tienen que estar basados en la reacción del
IDS a las pruebas a las que se les someten. El número
de alarmas tiene que ser comparado con base en la
configuración del IDS empleada. De las alarmas se tiene
que encontrar información como por ejemplo, si son
producidas por un ataque genuino, un falso positivo, o si
es posible determinar algunos falsos negativos.
Los resultados deberían estar en la zona cercana al lugar donde
la tasa de falsos positivos y la de falsos negativos se cruzan, en
donde se encontraría un máximo de la función objetivo [50].
Probando la configuración del IDS, se desea encontrar algunos
elementos que puedan ayudar a una configuración que lleve
al mayor rendimiento posible. Esto revela tres secciones
principales de información que es necesario averiguar:
Disponibilidad de los métodos de prueba de referencia.
Importantes criterios de prueba de configuración basados
en la metodología.
Estudiar las pruebas de penetración usadas sobre IDS, en lo
referente a aspectos como el punto hasta el cual la prueba
puede ser usada para mejorar las configuraciones, analizar
las ventajas y los puntos débiles de las metodologías y del
software empleado, etc.
La interrelación de estas variables permitirá desarrollar
un modelo matemático multiobjetivo que al aplicar los
conceptos de optimización podrán explicar de una mejor
forma el comportamiento del tráfico que fluye por una Red
LAN, y de acuerdo al criterio del tomador de decisiones
pueda mejorar algunos de dichos parámetros.
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Autor
Carlos Arturo Castillo Medina
Docente de la Facultad de Ingeniería de la Universidad El Bosque en la Facultad de Ingeniería. Se encuentra
vinculado a la línea de investigación en Redes de Telecomunicaciones de la Universidad El Bosque.
Candidato a Magister en Ciencias de la Información y las Comunicaciones de la Universidad Distrital
“Francisco José de Caldas”. Especialista en Gerencia de Proyectos de la Universidad El Bosque.
Ingeniero de Sistemas Universidad Distrital FJC. Estudios de Ingeniería Eléctrica de la Universidad
Nacional de Colombia. Instructor Certificado CCNA Cisco Systems.
castillocarlos@unbosque.edu.co
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