Secure network monitoring using programmable data planes

Tese de mestrado, Engenharia Informática (Arquitetura, Sistemas e Redes de Computadores) Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2017A monitorização é uma ferramenta fundamental na gestão das redes de computadores ao oferecer uma visão sobre o seu comportamento ao longo do tempo. Diferentes técnicas de monitorização têm sido aplicadas na prática, das quais se destacam duas: as baseadas em amostras e as baseadas em sketches. Enquanto as técnicas baseadas em amostras processam apenas um subconjunto do tráfego total (uma amostra), as técnicas baseadas em sketches processam todo o tráfego, procurando obter maior precisão nos seus resultados. Para poderem processar todo o tráfego e ainda assim serem escaláveis, os algoritmos baseados em sketches comprimem a informação monitorizada em estruturas de dados que têm comportamento semelhante ao das hash tables. Apesar da inevitável perda de informação resultante das colisões que ocorrem tipicamente quando se usam estas estruturas de dados, os algoritmos baseados em sketches apresentam ainda assim resultados bastante precisos, uma vez que todo o tráfego contribui para a computação das variáveis estatísticas monitorizadas. A informação fornecida pelos algoritmos de monitorização é essencial para a correta operação da rede. No entanto, se o algoritmo de monitorização puder ser corrompido, os seus resultados deixarão de ser confiáveis, tornando a monitorização inútil. No pior caso, o administrador de sistemas não deteta que o algoritmo de monitorização foi comprometido e acaba por tomar decisões inadequadas, baseadas em informação incorreta. Este problema demonstra a utilidade de algoritmos de monitorização seguros. No entanto, não temos conhecimento de nenhuma proposta que vise a segurança dos algoritmos de monitorização. De facto, a generalidade dos algoritmos de monitorização ignora as questões de segurança de forma a minimizar os seus tempos de execução e a memória utilizada, o que se justifica pelas altas velocidades a que os pacotes têm de ser processados e transmitidos nas redes atuais. O objetivo desta tese consiste no desenho, implementação e avaliação de um algoritmo de monitorização seguro e escalável. A base da nossa solução é o Count-Min, um algoritmo baseado em sketches que permite estimar a frequência de itens observados num dado stream de dados. Genericamente, o Count-Min utiliza uma matriz com duas dimensões, definidas antes do arranque do algoritmo (número de linhas e número de colunas), para armazenar os dados monitorizados. Além disso, necessita de uma função de dispersão diferente por cada linha da matriz, responsável por mapear os itens processados pelo algoritmo numa coluna da matriz. Cada função de dispersão fica associada a uma linha da matriz e cada item vai ser processado por todas elas, sendo responsável pelo incremento de um contador em cada linha da matriz. Para identificar possíveis vulnerabilidades de segurança na versão original do Count-Min, assumimos um adversário que poderá estar localizado em qualquer ponto da rede, mas que não tem acesso ao dispositivo em que o algoritmo está instalado. Verificámos que, para diferentes capacidades do adversário (escutar a rede apenas, eliminar, modificar ou gerar pacotes), a maioria das vulnerabilidades identificadas na especificação original do Count-Min poderiam ser resolvidas com a utilização de funções de dispersão criptográficas (ao invés de funções de dispersão pouco complexas, como as sugeridas pelos autores do Count-Min) e de um mecanismo para impedir que os contadores excedam a sua capacidade máxima. Os algoritmos baseados em sketches foram desenhados para monitorizar uma dada métrica durante um período finito de tempo, após o qual a sua estrutura de dados começa ficar demasiado preenchida e o número de colisões aumenta. Por essa razão, no fim desse período a estrutura de dados deverá ser reiniciada. No entanto, no contexto da monitorização de redes de computadores é necessário que o algoritmo de monitorização esteja continuamente a executar a sua função, sem momentos de pausa. Nesse sentido, além de adicionar segurança à versão original do algoritmo, desenvolvemos um mecanismo que permite utilizar algoritmos baseados em sketches, como o Count-Min, no contexto da monitorização de redes. Para tal, no final de cada período de monitorização, definido pelo administrador de sistemas, a estrutura de dados usada é reiniciada em tempo de execução. Os switches e routers atuais não têm, no entanto, a capacidade de executar estas técnicas avançadas de monitorização (isto é, os sketches). Felizmente, nos últimos anos surgiram switches programáveis – existindo já alguns em produção – que criam finalmente a possibilidade de adicionar ao plano de dados de uma rede estas funcionalidades. Desta forma, o algoritmo de monitorização que propomos foi implementado em P4, uma linguagem recente que permite a programação dos dispositivos de encaminhamento reprogramáveis. A utilização do P4 permitiu-nos programar diretamente no plano de dados, dando-nos inclusivamente a possibilidade de alterar valores mantidos pelo algoritmo de monitorização sem ter de parar a sua execução.Decidimos usar o MD5 (Message-Digest Algorithm 5) para gerar as funções de dispersão criptográficas, por este ter uma complexidade temporal menor comparativamente a outras funções criptográficas e porque ainda é considerado seguro se usado em conjunto com uma chave de 128 bits. Esta chave é um número aleatório, gerado no arranque do algoritmo de monitorização e guardado na memória do switch programável, podendo ser acedida internamente pelo próprio código do algoritmo ou externamente através de uma interface oferecida pelo dispositivo. Uma vez que a segurança das funções de dispersão vai depender desta chave, é fundamental impedir que o adversário a descubra. Por essa razão, e porque os algoritmos baseados em sketches necessitam de reiniciar a sua estrutura de dados periodicamente, como já referido, desenvolvemos uma solução que não só altera a chave que está a ser utilizada por uma nova, como também reinicia a estrutura de dados do algoritmo, logo após a ter serializado e copiado para um ficheiro. Esta cópia é necessária pois sempre que há um pedido ao algoritmo de monitorização para estimar a frequência de determinado item, todas as estruturas de dados têm de ser consultadas, incluindo as armazenadas no ficheiro, o que é feito de forma transparente pelo nosso algoritmo. Durante a implementação da nossa solução, tivemos de ultrapassar algumas dificuldades decorrentes não só das peculiaridades da linguagem P4 como da própria interface entre o código P4 e o software utilizado para emular um dispositivo de encaminhamento. Entre as principais dificuldades que o P4 nos colocou e que resulta das peculiaridades de um switch, nomeadamente a necessidade de processar pacotes a altas taxas de transmissão, está o facto de este não permitir definir ciclos, o que nos era necessário para repetir as ações para cada linha da matriz. Acabámos por resolver a situação com sucesso de uma forma não convencional. A interface oferecida pelo dispositivo de encaminhamento virtual (software switch) também nos colocou algumas dificuldades, entre as quais o facto de só permitir que as funções de dispersão devolvam um resultado com no máximo 64 bits. Uma vez que a execução do MD5 devolve 128 bits, para o seu resultado poder ser utilizado tivemos de modificar o software do dispositivo de encaminhamento de forma a garantir a interoperabilidade com o programa P4 desenvolvido. A avaliação que executámos focou-se no desempenho e funcionalidade, comparando a nossa solução segura com o Count-Min original (que também implementámos em P4) e com um algoritmo base que apenas encaminha o tráfego sem fazer qualquer tipo de monitorização. Ao nível da latência, observámos que a monitorização através de um algoritmo baseado no Count-Min induz um atraso no processamento efetuado pelo dispositivo de encaminhamento de cerca de 0,7 milissegundos por pacote (com uma matriz de 20 linhas). O atraso adicional inserido pela nossa versão segura foi, em média, de menos de 0,2 milissegundos. Avaliámos também a taxa de transferência que o dispositivo de encaminhamento consegue atingir quando corre a nossa solução, tendo observado que esta se mantém sempre muito próxima da taxa de transferência obtida pela versão original do Count-Min. Comparámos ainda o erro das estimativas dadas pelo algoritmo com o erro m´máximo teórico apresentado na especificação do algoritmo original para uma dada probabilidade. Não observámos diferenças relativamente ao erro entre a versão original do Count-Min e a segura. Assim, pudemos concluir que a utilização de uma versão segura do Count-Min não introduz penalizações relevantes no desempenho e na funcionalidade do algoritmo de monitorização, apesar das garantias de segurança oferecidas.Monitoring is a fundamental activity in network management as it provides knowledge about the behavior of a network. Different monitoring methodologies have been employed in practice, with sample-based and sketch-based approaches standing out because of their manageable memory requirements. The accuracy provided by traditional sampling-based monitoring approaches, such as NetFlow, is increasingly being considered insufficient to meet the requirements of today’s networks. By summarizing all traffic for specific statistics of interest, sketch-based alternatives have been shown to achieve higher levels of accuracy for the same cost. Existing switches, however, lack the necessary capability to perform the sort of processing required by this approach. The emergence of programmable switches and the processing they enable in the data plane has recently led sketch-based solutions to be made possible in switching hardware. One limitation of existing solutions is that they lack security. At the scale of the datacenter networks that power cloud computing, this limitation becomes a serious concern. For instance, there is evidence of security incidents perpetrated by malicious insiders inside cloud infrastructures. By compromising the monitoring algorithm, such an attacker can render the monitoring process useless, leading to undesirable actions (such as routing sensitive traffic to disallowed locations). The objective of this thesis is to propose a novel sketch-based monitoring algorithm that is secure. In particular, we propose the design and implementation of a secure and scalable version of the Count-Min algorithm [16, 17], which tracks the frequency of items through a data structure and a set of hash functions. As traditional switches do not have the capabilities to allow these advanced forms of monitoring, we leverage the recently proposed programmable switches. The algorithm was implemented in P4 [11], a programmable language for programmable switches, which are now able to process packets just as fast as the fastest fixed-function switches [12]. Our evaluation demonstrates that our secure solution entails a negligible performance penalty when compared with the original Count-Min algorithm, despite the security proprieties provided