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Sistema
de
detecção
de
intrusões baseado nos algoritmos k-médias e mapas auto-organizáveis
Jose Manuel Balbuena Palacios Sergio Takeo Kofuji 1958-
2007
Localização:
EPBC - Esc. Politécnica-Bib Central
(FD-4706 )
e outros locais
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Título:
Sistema
de
detecção
de
intrusões baseado nos algoritmos k-médias e mapas auto-organizáveis
Autor:
Jose Manuel Balbuena Palacios
Sergio Takeo Kofuji 1958-
Assuntos:
REDES NEURAIS
;
SEGURANÇA
DE
REDES
;
REDES
DE
COMPUTADORES
;
APRENDIZADO COMPUTACIONAL
;
MAPAS
;
DESCOBERTA
DE
CONHECIMENTO
Notas:
Dissertação (Mestrado)
Notas Locais:
Programa Engenharia Elétrica
Descrição:
Os Sistemas
de
Detecção
de
Intrusões (SDIs) são dispositivos
de
segurança, cuja função principal é a
de
detectar ataques enquanto estes se desenvolvem. Devido ao grande volume
de
dados que os SDIs precisam analisar e ao comportamento variável das redes (novos usuários, novos servidores etc.), os SDIs muitas vezes falham na detecção dos ataques apresentando uma quantidade elevada
de
falsos alarmes, ou no pior dos casos estes não são detectados. Embora várias iniciativas tenham sido investigadas a fim
de
amenizar os problemas anteriormente mencionados, estes ainda persistem. Entre estas iniciativas encontra-se o uso
de
algoritmos
de
aprendizado
de
máquina para a detecção
de
intrusões. Este trabalho insere-se nessa perspectiva, tendo com objetivo principal fornecer um SDI que seja preciso e adaptável. Em particular dois algoritmos
de
aprendizado
de
máquina foram utilizados: K-Médias e Mapas Auto-Organizáveis (MAOs). Os dois algoritmos têm a capacidade
de
formar grupos
de
dados que apresentem uma medida de similaridade entre eles. Além desta capacidade, os MAOs também possibilitam a visualização dos grupos assim formados, mediante o uso da ferramenta U-Matriz. Foram desenvolvidos dois SDIs. O primeiro deles fez uso somente do algoritmo de Mapas Auto-Organizáveis e para o segundo SDI foi utilizado também o algoritmo K-Médias. Ambos SDIs foram treinados e testados com os dados públicos disponíveis para este propósito pelo DARPA (Defense Advanced Research Agency). Os resultados mostraram que o primeiro SDI chegou a alcançar uma taxa de detecção de 95,9% no melhor dos experimentos, com uma taxa de falsos alarmes de 4,26%. O segundo SDI chegou a alcançar uma taxa de detecção de 85,03% no melhor dos experimentos, com uma taxa de falsos alarmes de 0,62%.
Data de criação/publicação:
2007
Formato:
86 p.
Idioma:
Português
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