Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Fernandes Junior, Gilberto |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
|
| 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://repositorio.uel.br/handle/123456789/14400
|
Resumo: |
Resumo: Diversas técnicas e métodos distintos têm sido amplamente utilizados na área da detecção de anomalias em redes de computadores Ataques, invasões ou falhas internas não detectadas de modo veloz e eficaz podem danificar seriamente todo um sistema de rede Por este motivo, neste trabalho, será apresentado um sistema inteligente para detecção de anomalias baseado na Análise de Componentes Principais (PCA), um método estatístico para redução de dimensionalidade A abordagem proposta gera um perfil de rede denominado Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis (DSNSF), o qual descreve o comportamento normal do tráfego de rede por meio de uma análise de dados históricos extraídos de fluxos IP Esse perfil é utilizado como um threshold para a detecção de anomalias de volume O sistema proposto utiliza sete atributos presentes em fluxos IP, tais como bits, pacotes, número de fluxos, endereço IP de origem, endereço IP de destino, Porta TCP/UDP de origem e Porta TCP/UDP de destino, com o objetivo de detectar problemas e, em seguida, fornecer ao administrador de rede informações necessárias para resolvê-los Com o uso de técnicas de avaliação que utiliza dados de tráfego de redes reais, os resultados indicaram uma previsão de tráfego consistente dos DSNSFs gerados pelo sistema e taxas de falso-positivo promissoras |
