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Clase: Dissertação
Título : Análise e contra-ataque à poluição e whitewashing em sistemas P2P de vídeo ao vivo
Autor(es): Almeida, Rafael Barra de
Orientador: Vieira, Alex Borges
Co-orientador: Silva, Ana Paula Couto da
Miembros Examinadores: Menasché, Daniel Sadoc
Miembros Examinadores: Rocha, Antonio Augusto de Aragão
Resumo: Aplicações de transmissão de vídeo ao vivo na Internet têm ganhado bastante populari dade nos últimos anos. A facilidade para se publicar e ter acesso a esse tipo de conteúdo tem atraído grande atenção. A arquitetura P2P ganhou lugar de destaque neste contexto, principalmente, por ser mais tolerante a falhas e superar os problemas de escalabilidade presentes no modelo cliente-servidor. No entanto, devido às suas características, como ausência de controle centralizado, as redes P2P podem ser suscetíveis a ataques e com portamentos maliciosos. Este trabalho analisa o impacto causado por ataques de poluição e whitewashing em sistemas P2P de transmissão de vídeo ao vivo. Para combater estes tipos de ataques, me canismos simples e descentralizados de reputação são propostos e implementados através de um protótipo de aplicação executado em um ambiente de rede real, con gurado no PlanetLab. Os resultados mostram que ataques de poluição são bastante prejudiciais a sistemas P2P de transmissão de vídeo ao vivo. Quando apenas 10% dos peers agem de maneira maliciosa, os demais participantes do sistema recebem mais de 90% de dados poluídos. Além disso, a sobrecarga média na banda de rede chega a 230% em momentos de pico, forçando os participantes a utilizar 3 vezes mais banda de rede do que seria necessário em um sistema sem ataques de poluição. Os mecanismos de reputação propostos, testados no ambiente do PlanetLab, bloqueiam ataques de poluição rapidamente, reduzindo a porcentagem de dados poluídos recebidos a 6% e a sobrecarga a 5%. Para o caso de ataque combinado de poluição e whitewashing, o mecanismo de reputação proposto diminui a sobrecarga no sistema de 112% para 20% e a porcentagem de dados poluídos de 70% para 19%.
Resumen : Live streaming video applications on the Internet are becoming more popular in the last years. The ease of publishing and accessing content through such applications has at tracted great attention from users and researchers. The P2P architecture has obtained a prominent place in this context, mainly because it is more fault tolerant and overcome the scalability issues present in the client-server model. However, due to its distributed characteristics, the P2P networks can be more susceptible to attacks and malicious be havior. In this work, we analyze the impact of pollution attacks and whitewashing in P2P live streaming systems. To combat these attacks, simple mechanisms and decentralized reputation are proposed and implemented by a prototype application running on a real network environment, set in PlanetLab. Our results show that pollution attacks are harmful to P2P live streaming systems. When 10% of peers are malicious, the remaining peers in the system receive more than 90% of data polluted. Furthermore, the average overhead in network bandwidth reaches 230% at peak times, forcing the peers to use three times the bandwidth required in a system without pollution attacks. The proposed reputation mechanism, tested on PlanetLab testbed, quickly blocks isolated pollution attacks, reducing the amount of polluted data received to 6% and the overhead to 5%. In the case of pollution attack combined with whitewashing, the proposed reputation mechanism reduces the overhead in the system from 112% to 20% and the amount of polluted data from 70% to 19%.
Palabras clave : P2P
Segurança
Ataques de poluição
Whitewashing
P2P
Security
Pollution Attacks
Whitewashing
CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editorial : Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
Sigla de la Instituición: UFJF
Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Clase de Acesso: Acesso Aberto
URI : https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/4777
Fecha de publicación : 25-ene-2013
Aparece en las colecciones: Mestrado em Ciência da Computação (Dissertações)



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