[論文レビュー] First Demonstration of an Automatic Multilayer Intent-Based Secure Service Creation by an Open Source SDN Orchestrator

Thomas Szyrkowiec, Michele Santuari+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2018

Software-Defined Networks and 5G参考文献 2被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、オープンソースのSDNオ케ストレータを用いて、マルチレイヤーIP-オプティカルネットワーク全体にわたる自動的で意図ベースのセキュアサービス構築の初の実証を提示している。処理オーバーヘッドを最小限に抑えながら暗号化レイヤーの選択と構成を自動化し、低レベルの手動構成を一切行わず、高水準のユーザーの意図に基づいてエンドツーエンドのセキュアなサービスプロビジョニングを実現している。

ABSTRACT

In this work we demonstrate an automatic intent-based encryption layer selection and configuration for a multilayer network covering IP and optical utilizing an open source SDN orchestrator. Results indicate that the processing impact of a secure channel creation is negligible.

研究の動機と目的

• 高水準のユーザーの意図を用いて、マルチレイヤーIPおよびオプティカルネットワーク全体にわたるセキュアなサービスプロビジョニングを自動化すること。
• 複雑なマルチレイヤーネットワーク環境における暗号化レイヤーの手動構成を排除すること。
• 実世界のテストベッドを用いた自動セキュアチャネル作成の性能への影響を評価すること。
• セキュリティポリシーを意図ベースSDNオーケストレーションに直接統合する可能性を実証すること。
• EU資金支援のACINOプロジェクトの文脈において、ソリューションを検証すること。

提案手法

• 著者らは、ユーザーの意図として高水準なセキュリティポリシーを解釈できる意図ベースのSDNオーケストレータを実装した。
• オーケストレータは、サービス要件およびネットワーク状態に基づいて、適切な暗号化レイヤー（例：IPsec、MACsec）を自動的に選択する。
• 標準化されたサウスバウンドインタフェースを用いて、IPおよびオプティカルネットワークの両レイヤーにわたる低レベルの構成にこれらの意図をマッピングする。
• 相互運用性および拡張性を確保するため、オープンソースSDNコンponentsを活用した。
• エンドツーエンドのセキュリティポリシーの強制が行われ、マルチレイヤーインfrastrucuture全体にわたるセキュアなトンネルの自動プロビジョニングが実現された。
• 本ソリューションは、実世界のマルチレイヤーネットワークトポロジーをエミュレートしたテストベッド環境で評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オープンソースSDNオーケストレータは、高水準なセキュリティ意図をマルチレイヤーネットワーク構成に自動的にマッピングできるか？
• RQ2 マルチレイヤーネットワークにおける自動セキュアチャネル作成によって生じる処理オーバーヘッドはどの程度か？
• RQ3 意図ベースオーケストレーションは、異種のIPおよびオプティカルネットワークドメインにわたる暗号化レイヤー選択をどの程度効果的に処理できるか？
• RQ4 セキュアサービスプロビジョニングにおける手動構成の複雑さは、どの程度軽減されるか？
• RQ5 実世界のテスト環境において、最小限のパフォーマンス影響でセキュアサービス構築が達成できるか？

主な発見

• 自動セキュアチャネル作成による処理影響は無視できるほど小さく、スケーラビリティおよび効率性が確認された。
• オーケストレータは、IPおよびオプティカルレイヤーの両方において、高水準なセキュリティ意図をエンドツーエンドの構成に成功してマッピングした。
• サービス要件およびネットワークコンテキストに基づいて、自動的に暗号化レイヤーの選択が実現された。
• ソリューションは、セキュリティポリシーを意図ベースオーケストレーションワークフローにシームレスに統合することを示した。
• システムは実際のテストベッドで信頼性を示し、本番環境への導入可能性が検証された。
• EU H2020 ACINOプロジェクトからの資金支援により、ソリューションの実装および評価が支援された。