Sicurezza di rete, analisi del traffico e monitoraggio.

Il lavoro è stato suddiviso in tre macro-aree. Una prima riguardante un'analisi teorica di come funzionano le intrusioni, di quali software vengono utilizzati per compierle, e di come proteggersi (usando i dispositivi che in termine generico si possono riconoscere come i firewall). Una seconda macro-area che analizza un'intrusione avvenuta dall'esterno verso dei server sensibili di una rete LAN. Questa analisi viene condotta sui file catturati dalle due interfacce di rete configurate in modalità promiscua su una sonda presente nella LAN. Le interfacce sono due per potersi interfacciare a due segmenti di LAN aventi due maschere di sotto-rete differenti. L'attacco viene analizzato mediante vari software. Si può infatti definire una terza parte del lavoro, la parte dove vengono analizzati i file catturati dalle due interfacce con i software che prima si occupano di analizzare i dati di contenuto completo, come Wireshark, poi dei software che si occupano di analizzare i dati di sessione che sono stati trattati con Argus, e infine i dati di tipo statistico che sono stati trattati con Ntop. Il penultimo capitolo, quello prima delle conclusioni, invece tratta l'installazione di Nagios, e la sua configurazione per il monitoraggio attraverso plugin dello spazio di disco rimanente su una macchina agent remota, e sui servizi MySql e DNS. Ovviamente Nagios può essere configurato per monitorare ogni tipo di servizio offerto sulla rete.

Energy consumption of parallel algorithms for solving linear systems on HPC architecture

Modern High-Performance Computing HPC systems are gradually increasing in size and complexity due to the correspondent demand of larger simulations requiring more complicated tasks and higher accuracy. However, as side effects of the Dennard’s scaling approaching its ultimate power limit, the efficiency of software plays also an important role in increasing the overall performance of a computation. Tools to measure application performance in these increasingly complex environments provide insights into the intricate ways in which software and hardware interact. The monitoring of the power consumption in order to save energy is possible through processors interfaces like Intel Running Average Power Limit RAPL. Given the low level of these interfaces, they are often paired with an application-level tool like Performance Application Programming Interface PAPI. Since several problems in many heterogeneous fields can be represented as a complex linear system, an optimized and scalable linear system solver algorithm can decrease significantly the time spent to compute its resolution. One of the most widely used algorithms deployed for the resolution of large simulation is the Gaussian Elimination, which has its most popular implementation for HPC systems in the Scalable Linear Algebra PACKage ScaLAPACK library. However, another relevant algorithm, which is increasing in popularity in the academic field, is the Inhibition Method. This thesis compares the energy consumption of the Inhibition Method and Gaussian Elimination from ScaLAPACK to profile their execution during the resolution of linear systems above the HPC architecture offered by CINECA. Moreover, it also collates the energy and power values for different ranks, nodes, and sockets configurations. The monitoring tools employed to track the energy consumption of these algorithms are PAPI and RAPL, that will be integrated with the parallel execution of the algorithms managed with the Message Passing Interface MPI.