Utilização de Sistemas Inteligentes para Classificação de Tráfego Malicioso.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Lima, Rafael Antonio Gonçalves
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa; BR; Metodologias e técnicas da Computação; Sistemas de Computação; Mestrado em Ciência da Computação; UFV
• Palavras-chave em Português: Redes neurais (Computação); Algoritmos genéticos; Sistemas de detecção de intrusão; Neural networks (Computer); Genetic algorithms; Intrusion detection systems; CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://locus.ufv.br/handle/123456789/2675

Nos últimos anos, varias pesquisas em detecção de intrusão têm sido realizadas, buscando melhorias nos índices de detecções e diminuição dos alarmes falsos. No entanto, varias delas são criticadas pela utilização de bases de dados que não repre- sentam a realidade atual do trafego das redes de computadores, devido aos seus novos paradigmas e onde as ameaças e a sofisticação dos ataques têm aumentado. Assim, este trabalho traz um estudo sobre uma base de dados mais recente, a ISCX 2012, com características chaves para novas bases de dados e pesquisas. O presente trabalho utiliza etapas do processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD) e técnicas de classificação como arvores de decisão e redes neurais artificiais através do software Weka e de um sistema inteligente híbrido, além de realizar analises e comparações dos resultados encontrados.