/img alt="Imagem da capa" class="recordcover" src="""/>
Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação
Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico
O advento tecnológico ocorrido nos últimos anos popularizou e democratizou o acesso à rede mundial de computadores, propiciando o surgimento de novas tecnologias multimídias hospedadas remotamente e na alta oferta de conteúdos e serviços disponibilizados na Internet. O principal impacto social co...
Autor principal: | NASCIMENTO, Adiel dos Santos |
---|---|
Outros Autores: | CABRAL JÚNIOR, Jayme da Costa |
Grau: | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação |
Publicado em: |
2019
|
Assuntos: | |
Acesso em linha: |
https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/2362 |
id |
oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-2362 |
---|---|
recordtype |
dspace |
spelling |
oai:https:--bdm.ufpa.br:8443:prefix-23622019-11-06T03:01:55Z Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico NASCIMENTO, Adiel dos Santos CABRAL JÚNIOR, Jayme da Costa ABELÉM, Antônio Jorge Gomes http://lattes.cnpq.br/5376253015721742 CARVALHO, Igor Furtado http://lattes.cnpq.br/0045467705921222 Inteligência artificial Aprendizagem de máquina Mineração de dados Redes de computadores CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO O advento tecnológico ocorrido nos últimos anos popularizou e democratizou o acesso à rede mundial de computadores, propiciando o surgimento de novas tecnologias multimídias hospedadas remotamente e na alta oferta de conteúdos e serviços disponibilizados na Internet. O principal impacto social consequente desses acontecimentos foi no tempo que as pessoas dedicam ao uso de seus aparelhos eletrônicos. Na contramão dos benefícios oferecidos por este avanço tecnológico o número de usuários mal-intencionados que utilizam métodos para driblar a segurança em roteadores de borda aumentou exponencialmente, eles utilizam artifícios que demandam de uma criatividade cada vez maior oferecendo riscos principalmente para usuários leigos. Por essa razão, a utilização de modelos que identificam anomalias no tráfego de roteadores de borda geradas por ataques apresenta-se com grande importância, visto que as técnicas de segurança estão aplicadas principalmente em servidores. Este trabalho promove uma avaliação dos principais algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, com a intenção verificar o comportamento apresentado por esses algoritmos na detecção de anomalias geradas por ataques de negação de serviço, em um dataset contendo o tráfego de uma rede doméstica simulada em laboratório. Os algoritmos KNN, Naive Bayes e Árvore de Decisões foram utilizadas na realização dos experimentos que de maneira geral ambos os algoritmos obtiveram um desempenho acima dos 90% de precisão, no entanto o KNN se apresentou como melhor algoritmo mesmo considerando a necessidade de um processamento maior em comparação aos outros algoritmos. 2019-11-05T12:52:37Z 2019-11-05T12:52:37Z 2018-12-18 Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação NASCIMENTO, Adiel dos Santos; CABRAL JÚNIOR, Jayme da Costa. Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico. Orientador: Antônio Jorge Gomes Abelém. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) – Faculdade de Computação, Instituto de Ciências Exatas e Naturais, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: http://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/2362. Acesso em:. https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/2362 Acesso Aberto 1 CD-ROM |
institution |
Biblioteca Digital de Monografias - UFPA |
collection |
MonografiaUFPA |
topic |
Inteligência artificial Aprendizagem de máquina Mineração de dados Redes de computadores CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
spellingShingle |
Inteligência artificial Aprendizagem de máquina Mineração de dados Redes de computadores CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO NASCIMENTO, Adiel dos Santos Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
topic_facet |
Inteligência artificial Aprendizagem de máquina Mineração de dados Redes de computadores CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
description |
O advento tecnológico ocorrido nos últimos anos popularizou e democratizou o acesso à rede
mundial de computadores, propiciando o surgimento de novas tecnologias multimídias hospedadas
remotamente e na alta oferta de conteúdos e serviços disponibilizados na Internet. O principal
impacto social consequente desses acontecimentos foi no tempo que as pessoas dedicam ao uso
de seus aparelhos eletrônicos. Na contramão dos benefícios oferecidos por este avanço tecnológico
o número de usuários mal-intencionados que utilizam métodos para driblar a segurança em
roteadores de borda aumentou exponencialmente, eles utilizam artifícios que demandam de uma
criatividade cada vez maior oferecendo riscos principalmente para usuários leigos. Por essa razão,
a utilização de modelos que identificam anomalias no tráfego de roteadores de borda geradas por
ataques apresenta-se com grande importância, visto que as técnicas de segurança estão aplicadas
principalmente em servidores. Este trabalho promove uma avaliação dos principais algoritmos de
aprendizado de máquina supervisionados, com a intenção verificar o comportamento apresentado
por esses algoritmos na detecção de anomalias geradas por ataques de negação de serviço, em
um dataset contendo o tráfego de uma rede doméstica simulada em laboratório. Os algoritmos
KNN, Naive Bayes e Árvore de Decisões foram utilizadas na realização dos experimentos que
de maneira geral ambos os algoritmos obtiveram um desempenho acima dos 90% de precisão,
no entanto o KNN se apresentou como melhor algoritmo mesmo considerando a necessidade de
um processamento maior em comparação aos outros algoritmos. |
author_additional |
ABELÉM, Antônio Jorge Gomes |
author_additionalStr |
ABELÉM, Antônio Jorge Gomes |
format |
Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação |
author |
NASCIMENTO, Adiel dos Santos |
author2 |
CABRAL JÚNIOR, Jayme da Costa |
author2Str |
CABRAL JÚNIOR, Jayme da Costa |
title |
Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
title_short |
Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
title_full |
Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
title_fullStr |
Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
title_full_unstemmed |
Avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
title_sort |
avaliação de algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção de tráfego anômalo em ambiente sem fio doméstico |
publishDate |
2019 |
url |
https://bdm.ufpa.br/jspui/handle/prefix/2362 |
_version_ |
1787154873572130816 |
score |
11.753735 |