Modelo de predição de ataques de rede utilizando Netflow
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Data
2021-09-09
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)
A Internet proporcionou inúmeros avanços para a sociedade desde de sua criação. Os computadores têm se mostrado úteis para todas as áreas do conhecimento. Esses dispositivos cada vez mais heterogêneos estão interligados à Internet de modo a prover diversas facilidades a indivíduos e organizações. Como em todos setores da sociedade, pessoas mal-intencionadas prejudicam o bom funcionamento da rede. Por esse motivo, faz-se necessária a aplicação de abordagens de defesa contra ataques cibernéticos. Por longo tempo tem-se elaborado técnicas de proteção contra ataques reativas, que são baseadas em sua detecção em tempo real. Embora tais técnicas tenham sua importância no cenário de defesa atual, a abordagem proativa de prevenção de ataques tem ganhado força recentemente. O potencial dos modelos preditivos aplicados em situações de cibersegurança ainda continua sendo explorado pelos pesquisadores da área de cibersegurança, sendo o uso das redes neurais a abordagem que se destaca entre as possibilidades. Dessa forma, o presente trabalho propõe um modelo expansível de previsão de ataques a redes de computadores baseado em redes neurais artificiais capaz de prever o volume de novos ataques de uma determinada categoria bem como realizar a classificação de ataques em uma rede com base no IP do atacante e da vítima.
Resumo (inglês)
The Internet has provided countless advances to society since its creation. Computers have proven to be useful for all areas of knowledge. These increasingly heterogeneous devices are interconnected to the Internet in order to provide different facilities to individuals and organizations. As in all sectors of society, malicious people hinder the proper functioning of the network. For this reason, it is necessary to apply defense approaches against cyber attacks. For a long time, techniques to protect against reactive attacks, which are based on real-time detection, have been developed. While such techniques are important in today's defense landscape, the proactive approach to attack prevention has gained traction recently. The potential of predictive models applied in cybersecurity situations is still being explored by cybersecurity researchers, with neural networks being the approach that stands out among the possibilities. Thus, this work proposes an expandable model for predicting attacks on computer networks based on artificial neural networks capable of predicting the volume of new attacks in a given category as well as classifying attacks in a network based on the IP of the attacker and victim.
Descrição
Idioma
Português