Análise e extração de alertas antecipados sobre ameaças e incidentes de segurança em sistemas computacionais usando fontes de dados não estruturados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Campiolo, Rodrigo
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20230727-113548/
Resumo: A sofisticação dos ataques, ameaças dia zero e o grande volume de dados em redes de computadores impõem desafios para os mecanismos tradicionais de segurança (sistemas de detecção de intrusão, filtros de acesso, analisadores de fluxo, entre outros). A ineficácia desses mecanismos tem dificultado, para administradores de redes e especialistas de segurança, a proteção dos recursos computacionais das organizações e da Internet. Mesmo quando um ataque é detectado em uma organização, a cooperação limitada com outras organizações e a falta de mecanismos ecientes para a propagação de alertas acabam tornando-se um empecilho para evitar que outros potenciais alvos sejam atacados. Os Sistemas de Alerta Antecipado são sistemas que procuram detectar e prever possíveis ataques ou alvos e, disseminar alertas rapidamente, com o intuito de possibilitar uma reação proativa ou premente aos incidentes de segurança. Neste trabalho, é proposta uma abordagem colaborativa para a identicação de alertas antecipados em fontes de dados não estruturados, em especial, mídias sociais que disponibilizam dados publicamente, por meio da proposta de um arcabouço que descreve um processo de análise e mecanismos para a extração de alertas associados à cibersegurança. Os resultados do uso de técnicas de Recuperação de Informação, Processamento de Linguagem Natural e heurísticas validaram o Twitter, IRC e Facebook como fontes de informações relevantes para a detecção e propagação de alertas. Analisando as mensagens postadas no Twitter potencialmente relacionadas com segurança, vericou-se que cerca de 92 por cento delas abordam tópicos em segurança de redes de computadores e que mais de 50 por cento representam potenciais alertas. No IRC e Facebook, foram identicadas orquestrações de ataques, discussões de potenciais alvos, ataques em andamento ou recém realizados.