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Banca de QUALIFICAÇÃO: DIEGO MEDEIROS DE ABREU

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIEGO MEDEIROS DE ABREU
DATA: 29/04/2021
HORA: 14:30
LOCAL: Sala Virtual do Gercom
TÍTULO:

Um Método de Seleção de Características Baseado em Clusterização para Melhorar a Detecção de Ataques em Redes de Computadores


PALAVRAS-CHAVES:


Seleção de Características;

Aprendizado de Máquina;

Clusterização;

Segurança de Redes de Computadores.


PÁGINAS: 40
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Teleinformática
RESUMO:

Com o grande crescimento das ameaças à segurança de redes de computadores, protegê-las tem se mostrado uma tarefa cada vez mais desafiadora. Diversas abordagens de sistemas de detecção intrusão (IDSs) baseadas em aprendizado de máquina (AM) tem sido propostas para melhorar o desempenho de detecção de vários tipos de ataques de rede. No entanto, muitas das características extraídas e usadas por um IDS são redundantes e podem ser substituídas por outras, ou são irrelevantes e não contribuem para o processo de aprendizado de máquina. Os métodos tradicionais de seleção de  características são baseados em abordagens supervisionadas e requerem uma grande quantidade de dados rotulados para serem aprendidos. Entretanto, no contexto de segurança, essas informações muitas vezes não estão disponíveis ou são muito difíceis de obter. Assim, reduzir a dimensionalidade das características sem usar rótulos permite que o AM seja uma opção mais viável para cenários do mundo real . Este trabalho propõe um método de seleção de caraterística não supervisionado que seja capaz de lidar com o problema da dimensionalidade, removendo características redundantes e irrelevantes no contexto de detecção de ataques de rede. Além disso, esta pesquisa objetiva investigar o comportamento da seleção de característica proposta e de outros métodos tradicionais, em diferentes cenários de aplicação, descobrindo inferências sobre os ataques de redes e identificando as características que possibilitem uma melhor detecção destes ataques. Os resultados preliminares, já obtidos no atual estado da pesquisa, indicam que a proposta melhora a detecção de ataques de redes, inclusive para ataques com poucos dados disponíveis.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2153544 - ANTONIO JORGE GOMES ABELEM
Interno - 1809092 - CLAUDOMIRO DE SOUZA DE SALES JUNIOR
Interno - 1769580 - ROBERTO SAMARONE DOS SANTOS ARAUJO
Notícia cadastrada em: 25/04/2021 10:58
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