Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Braga, Allan Rodrigo de Souza |
| Orientador(a): |
Passos, Diego |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Fluminense (UFF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/846279
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Resumo: |
Considerando as restrições impostas em virtude da pandemia da COVID-19, em especial as relacionadas à mobilidade das pessoas, este trabalho tem como um de seus propósitos investigar os impactos dessas restrições sobre as conexões das redes de computadores e sobre o volume de tráfego. Para explorar essa temática, foram realizadas duas pesquisas de opinião, cujo objetivo principal foi avaliar a percepção do usuário sobre a estabilidade da sua conexão com a Internet. Porém, como a percepção do usuário pode não refletir, necessariamente, a realidade, realizou-se uma análise da mudança nos padrões de tráfego dos Pontos de Presença (PoPs) da RNP (Rede Nacional de Ensino e Pesquisa) e um acompanhamento pelo período de dezoito meses no tráfego de redes sem fio e conexões de dispositivos móveis em Estações Rádio Base (ERB), confrontando-o com informações sobre a mobilidade da comunidade. Observou-se que o tráfego da Internet cresceu. Já em outras redes, como aquelas das instituições de pesquisa, o volume de tráfego diminuiu. Somente no Brasil, o IX.br (Brasil Internet Exchange), infraestrutura para a interconexão entre os Autonomous Systems (ASs), registrou um aumento no tráfego na ordem de 60% entre dezembro de 2019 e dezembro de 2021. Além do consumo de banda, também houve uma mudança no tipo de tráfego. Nos PoPs da RNP, por exemplo, houve um aumento de até cinco vezes no consumo de banda para aplicações de videoconferência, embora o consumo total de banda tenha diminuído. Ao verificar variações significativas tanto no tipo quanto no volume de tráfego, suscitou-se a possibilidade de impactos na cibersegurança, que é uma fonte de preocupação para a maioria das organizações devido ao crescimento das ameaças. Com o objetivo de subsidiar as equipes de mitigação de riscos com o máximo de informações da maneira mais precoce possível, este trabalho explora várias metodologias baseadas em aprendizado de máquina para classificar a severidade das vulnerabilidades e o tempo até que sejam corrigidas. A fim de explorar tais metodologias, utilizaram-se as descrições textuais e/ou métricas do vetor Common Vulnerability Scoring System (CVSS). Também foi analisado como o de- sequilíbrio de classes e o tipo de software influenciam na classificação de vulnerabilidades. Para isso, este trabalho avalia a eficiência dessas metodologias usando um conjunto de dados que compreende vulnerabilidades de vários aplicativos diferentes. No entanto, devido à particular relevância das aplicações de comunicação durante a pandemia da COVID-19, este trabalho avalia, também, a dificuldade de realizar as predições citadas para este grupo específico de aplicações. |
