Publicação: Detecção adaptativa de anomalias em redes de computadores utilizando técnicas não supervisionadas
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Data
Autores
Orientador
Cansian, Adriano Mauro 
Coorientador
Pós-graduação
Ciência da Computação - IBILCE
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
Ataques às redes de computadores têm sido cada vez mais constantes e possuem grande capacidade destrutiva. Os sistemas de detecção de intrusão possuem um importante papel na detecção destas ameaças. Dentre estes sistemas, a detecção de anomalias tem sido uma área amplamente explorada devido à possibilidade de detectar ataques até então desconhecidos. Devido à complexidade para a geração de modelos que sejam capazes de descrever o comportamento padrão de um ambiente, técnicas de aprendizagem automática vêm sendo amplamente exploradas. Este trabalho aborda a detecção de ataques a redes de computadores utilizando uma combinação de técnicas de agrupamento. Desse modo, espera-se obter um sistema adaptativo, capaz de encontrar anomalias presentes na rede sem a necessidade de uma etapa de treinamento com dados rotulados. Dado que a taxa de falsos negativos é um dos maiores problemas encontrados na utilização de algoritmos não supervisionados, pretende-se alcançar uma melhora neste quesito através do uso combinado de diferentes técnicas.
Resumo (inglês)
Attacks on computer networks have been constantly increased and have great destructive capacity. Intrusion detection systems have an important role in the detection of these threats. Among these systems, anomaly detection has been widely explored due to the possibility of detecting unknown attacks. These systems are usually built using machine learning techniques due to the complexity of generating models capable of describing the normal behavior of an environment. We aim to addresses the detection of anomalies on computer networks using a combination of clustering techniques. Thus, we expect to achieve an adaptive system, able to find anomalies present in the network without the need of a training step with labeled data. Given that false positive rate is one of the major problems faced when using unsupervised algorithms, we intend to achieve an improvement in this issue with the combined use of different techniques.
Descrição
Palavras-chave
Detecção de anomalias em redes, Aprendizado não supervisionado, Análise de fluxo de dados, Network anomaly detection, Unsupervised learning, Data stream analysis
Idioma
Português
