Estudo, desenvolvimento e implementação de algoritmos de aprendizagem de máquina, em software e hardware, para detecção de intrusão de rede: uma análise de eficiência energética

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: França, André Luiz Pereira de
• Orientador(a): Pedroni, Volnei Antonio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• Palavras-chave em Português: Aprendizado do computador; Algorítmos computacionais; Software - Desenvolvimento; Métodos de simulação; Energia - Consumo; Engenharia elétrica; Machine learning; Computer algorithms; Computer software - Development; Simulation methods; Energy consumption; Electric engineering
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1166

O constante aumento na velocidade da rede, o número de ataques e a necessidade de eficiência energética estão fazendo com que a segurança de rede baseada em software chegue ao seu limite. Um tipo comum de ameaça são os ataques do tipo probing, nos quais um atacante procura vulnerabilidades a partir do envio de pacotes de sondagem a uma máquina-alvo. Este trabalho apresenta o estudo, o desenvolvimento e a implementação de um algoritmo de extração de características dos pacotes da rede em hardware e de três classificadores de aprendizagem de máquina (Árvore de Decisão, Naive Bayes e k-vizinhos mais próximos), em software e hardware, para a detecção de ataques do tipo probing. O trabalho apresenta, ainda resultados detalhados de acurácia de classificação, taxa de transferência e consumo de energia para cada implementação.