Análise de algoritmo para detecção de pontos de mudança em séries temporais visando a detecção de ataques DDoS - Passos, Ana Paula Rocha Soares (2019)
Séries temporais são dados especialmente importantes pois são uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo e cujas observações vizinhas são dependentes entre si, fazendo-se necessário analisar e modelar essa dependência. Este trabalho apresenta uma análise algorítmica dos resultados encontrados ao submeter séries temporais não estacionárias a uma formulação estatística típica de detecção de ponto de mudança e analisar as distribuições de probabilidade de dados antes e depois de um ponto de mudança candidato e identificar o candidato como um ponto de mudança se as duas distribuições forem significativamente diferentes. O método ajusta um modelo de regressão automática aos dados para representar o comportamento estatístico da série temporal e atualiza as estimativas dos parâmetros de forma incremental, de modo que o efeito dos exemplos passados seja gradualmente descontado. Uma forma de avaliar a probabilidade de um determinado dado da sequência ser um dado “normal” ou um dado suspeito. Por fim, a avaliação dos resultados por métricas de desempenho, como Precisão e Sensibilidade, utilizadas para avaliar o algoritmo na detecção de pontos de mudança dos dados que sofreram ataques de negação de serviço distribuído.