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Multivariate Analysis of Big Data in Software Defined Networks

Descripción del proyecto

Un gran impulso para la funcionalidad de internet

La cantidad de datos transmitidos a través de internet está creciendo rápidamente y, por ello, se requieren con urgencia nuevas formas de gestionarlos, procesarlos y analizarlos. Las redes definidas por «software» (SDN, por sus siglas en inglés) se han posicionado como un método ventajoso para gestionar toneladas ingentes de datos de manera eficiente al brindar programabilidad en las funcionalidades de la red. Aun así, administrar un marco SDN constituye un reto. Las técnicas de análisis de datos masivos pueden ser útiles para identificar y resolver problemas de SDN, así como para optimizar el rendimiento de la red. El proyecto MAD-SDN, financiado con fondos europeos, propone un método basado en el análisis multivariante de datos masivos (MBDA, por sus siglas en inglés) para supervisar la red, resolver problemas y clasificar el tráfico. Se utilizará el método pionero de aprendizaje federado de Google para problemas de análisis de datos distribuidos.

Objetivo

One of the main problems of the Internet is the rapidly growing volume of diverse data. The Future Internet needs new efficient methods to support data management, processing and analysis. The Software Defined Networking (SDN) is a novel network architecture that overcomes the limitations of traditional networks, separating the control and data planes, and providing programmability capabilities of network functionalities. Yet, modern SDN deployments are difficult to manage and optimize. Big Data analysis techniques can be useful in SDN to identify problems, troubleshoot them and optimize network performance. One promising approach for this is the Multivariate Big Data Analysis (MBDA), which extends multivariate analysis to Big Data sets. However, MBDA has not been applied to SDN yet. During this project, MBDA will be used to detect anomalies and classify network traffic in complex SDN environment. In addition, in order to ensure privacy, MBDA will be extended with Federated Learning, a cutting-edge approach recently developed by Google with application to distributed data analysis problems. This project will be carry out by the experienced researcher (ER) who worked during her PhD thesis on network traffic analysis using advanced statistical methods on time series. The ER will cooperate with the Supervisor who is an expert in the field of multivariate analysis for anomaly detection and optimization of networks, and the principal developer of the MBDA approach.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2019

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Coordinador

UNIVERSIDAD DE GRANADA
Aportación neta de la UEn
€ 172 932,48
Dirección
CUESTA DEL HOSPICIO SN
18071 Granada
España
Región
Sur Andalucía Granada
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total
€ 172 932,48