Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Santos, Luiz Arthur Feitosa dos |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20230727-113354/
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Resumo: |
Nos últimos anos observa-se o crescimento dos problemas relacionados com segurança em redes de computadores locais, que frequentemente são alvos ou fontes de diversos tipos de ciberataques. Em parte, isso ocorre porque as redes locais estão se tornando extremamente dinâmicas e heterogêneas. Como agravante, os ataques à segurança estão mais sosticados, pois muitos são compostos por várias etapas e utilizam diferentes métodos para concretizar a investida, o que diculta a iden- ticação e reação contra essas ameaças. Desta maneira, manter a segurança em ambientes de rede tão heterogêneos e dinâmicos que são frequentemente expostos a pragas digitais, torna-se uma tarefa complexa para o administrador de rede. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma arquitetura autonômica que mantenha a segurança de redes de computadores, exigindo o mínimo de intervenção humana. Para alcançar esse objetivo, propõem-se uma abordagem que emprega aprendizagem de máquina para processar, similarmente à memória humana, históricos de uso da rede e alertas de segurança, para extrair regras de segurança que são aplicadas autonomicamente na rede, por intermédio da tecnologia OpenFlow. Tal arquitetura, ainda propõem utilizar mensagens postadas em redes sociais, para extrair alertas de cibersegurança que auxiliem o administrador da rede a elucidar problemas na rede local. Nos experimentos executados, a arquitetura autonômica proposta conseguiu mitigar até 97,5 por cento dos pacotes maliciosos referentes a ataques DDoS. |