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Programmabilità delle funzionalità di rete tramite intenti e modelli generativi
Reference persons GUIDO MARCHETTO, ALESSIO SACCO
Research Groups DAUIN - GR-03 - COMPUTER NETWORKS GROUP - NETGROUP
Description La traduzione di policy/intent di alto livello in regole di rete di livello inferiore è uno degli obiettivi principali della programmabilità della rete sul piano del controllo o dei dati. Per astrarre ulteriormente i requisiti e promuovere l'automazione delle reti, alcuni ricercatori hanno proposto il paradigma del '"network intent". Tuttavia, la traduzione da intenti a policy di basso livello è considerata fondamentale per programmare i data-plane switches e altri elementi di rete, soprattutto quando si tratta di switch abilitati per P4. Nuovi modelli generativi come ChatGPT e LLaMa, possono semplificare questa traduzione.
In questo progetto, lo studente lavorerà alla progettazione di soluzioni che utilizzano data-plane programmabili per reti più sicure e performanti. Gli studenti lavoreranno su un'architettura chiamata NLP4, che traduce gli intenti della rete, sotto forma di linguaggio umano, in programmi del piano dati, sotto forma di regole P4. Un'API utilizza quindi queste informazioni, separando l'intento dalla rete per generare comandi leggibili dagli interruttori abilitati a P4. Lo scopo della tesi è l'integrazione di questa architettura con nuovi e potenti modelli di elaborazione del linguaggio naturale, come ChatGPT e LLaMa, per tradurre gli intenti di alto livello in linguaggio umano in programmi comprensibili ai nodi di rete.
Deadline 01/12/2023
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