Análise de características de navegação em redes para a detecção de intrusão com base em algoritmos bio-inspirados

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Frezzato, Miguel
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo
• Palavras-chave em Português: Algoritmos bio-inspirados; Sistema de detecção de intrusão; Segurança cibernética
• Link de acesso: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5227; https://doi.org/10.31414/EE.2023.D.131678

Com o constante aumento de usuários conectados à Internet, um grande volume de dados tem sido gerado a partir de várias redes. Em vista disso, a segurança cibernética está sendo cada vez mais afetada, havendo grande necessidade de estudos científicos na área. Sistemas de detecção de intrusão (IDS) cada vez mais robustos são constantemente desenvolvidos, visando proteger os dados que são trafegados nas redes. Estes sistemas analisam as características de fluxo de cada dispositivo na rede para identificar uma possível instrusão. Selecionar apenas as características que mais se relacionam com as intrusões influencia diretamente na velocidade da análise, além de auxiliar os classificadores a tomar decisões precisas ao identificar uma intrusão. Por outro lado, o desenvolvimento do aprendizado de máquina e de algoritmos de otimização inspirados na natureza têm impulsionado o avanço de diversas áreas tecnológicas. Assim, o presente trabalho apresenta uma metodologia de análise dessas características utilizando uma combinação de aprendizado de máquina e algoritmos bio-inspirados para detecção eficiente de intrusões na rede. Os resultados experimentais mostram que o método proposto aumenta a acurácia e a taxa de detecção do IDS, além de diminuir a taxa de falsos alarmes. Além disso, o método se mostrou competitivo com os principais trabalhos relacionados do estado da arte com desempenho semelhante ou superiror nas bases de dados NSL-KDD e UNSW-NB15