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Uso de Inteligência Computacional para detecção de eventos anômalos de redes
Última alteração: 2021-10-18
Resumo
Com a massificação dos recursos computacionais e o surgimento de serviços cada vez mais sofisticados, o gerenciamento da rede vem se tornando uma atividade cada vez mais complexa, por conta de eventos anômalos nas redes. Essa pesquisa tem como o objetivo detectar ataques de Negação de Serviço Distribuída (DDoS) em uma base de dados disponibilizada pela Universidade de New Brunswick (UNB), com uso de Aprendizado de Máquina Não Supervisionado. Utilizando algoritmos dos tipos: Hierárquico, Baseado em Erro Quadrático e Baseado em Densidade, concluiu-se que para o problema em questão, os que obtiveram os melhores resultados foram os dois primeiros, enquanto para o terceiro, houve dificuldade na identificação dos ataques.
Palavras-chave
Negação de Serviço Distribuída; Aprendizado de Máquina Não Supervisionado; Hierárquico; Erro Quadrático; Densidade
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