Identificação e análise de comportamentos anômalos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Santos, Anderson Fernandes Pereira dos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica
Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos
BR
LNCC
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/127
Resumo: Um processo pode ser monitorado de várias maneiras diferentes. A mais usual é a medição de alguma característica do processo. O acompanhamento desta característica, agora representada através de uma variável de controle, permite a identificação de um comportamento não usual, também dito anômalo. Existem diversas medidas que podem ser realizadas sobre um fenômeno.Estas medidas podem sofrer alterações durante todo o ciclo de vida do fenômeno. Destas, algumas podem representar o fenômeno em seus vários estados de transição,permitindo assim,que seja possível acompanhar o fenômeno pela monitoração desta medida.Desta forma, se o fenômeno for interpretado como um processo, esta medida pode ser interpretada como um produto deste processo. Na área de controle estatístico da qualidade há inúmeras ferramentas que permitem o acompanhamento de um processo, em especial de um processo de fabricação.Dentre estas ferramentas há o gráfico de controle que, a partir da interpretação da normalidade de um processo, pode indicar quando um processo torna-se não controlável. A partir de um gráfico de controle para processos não normais e de lógica fuzzy, foi desenvolvido o Algoritmo de Detecção de Anomalias com Janelas Adaptativas. Esse algoritmo foi aplicado nas áreas de Segurança da Informação e Vazão em uma rede de distribuição. No primeiro caso foi utilizado na identificação de ataques de negação de serviço.Ataques deste tipo são caracterizados pelo aumento do número de solicitações a um servidor.O intervalo de tempo entre os pacotes foi a variável selecionada para monitorar o processo. No segundo caso foi utilizado na identificação de vazamentos em redes de distribuição de água.A variável de controle utilizada neste caso foi da vazão obtida em ponto de rede.