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dc.creatorJorge, Leandro Silvapt_BR
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:47Z
dc.date.accessioned2020-05-28T18:08:34Z
dc.date.available2006-09-17pt_BR
dc.date.available2020-05-28T18:08:34Z
dc.date.issued2006-08-19pt_BR
dc.identifier.citationJORGE, Leandro Silva. Detecção de intrusão em redes de computadores com estatísticas PDF e classificadores neurais. 2006. 106 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2006.por
dc.identifier.urihttp://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24349
dc.description.abstractThis work is a study about architectures, methods and results on computer networks intrusion detection to avoid Denial-of-Services attacks. The main techniques used were: packet-oriented window observation, structured hierarchical processes, anomaly based network intrusion detection by monitoring several network traffic parameters simultaneously. The Probability Density Function (PDF) has been used and statistically compared it to normal behavior referenced functions using similarity metrics. The results have been combined into an anomaly status vector classified by a neural network classifier. Two data sets have been tested to measure the performance of the proposed approach: the OPNET simulations data and the DARPA98 intrusion detection evaluation data. The results showed reliable detection in DoS attacks with high accuracy and very low false alarm rates on all data sets.eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectdetecção de intrusãopor
dc.subjectredes de computadorespor
dc.subjectfunção densidade de probabilidadepor
dc.subjectredes neuraispor
dc.subjectintrusion detectioneng
dc.subjectcomputer networkseng
dc.subjectdensity probability functioneng
dc.subjectneural networkseng
dc.titleDetecção de intrusão em redes de computadores com estatísticas PDF e classificadores neuraispor
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.countryBRpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.description.resumoEste trabalho é um estudo sobre arquiteturas, métodos e resultados na detecção de intrusão em redes de computadores, no reconhecimento de ataques de negação de serviços (DoS Denial-of-Service). As técnicas empregadas foram orientadas a pacotes, em janelas de observação, utilizando processos de detecção de intrusão hierárquicos, em múltiplas camadas, baseados em anomalias de rede, monitorando vários parâmetros de tráfego de rede simultaneamente. Foram utilizadas funções densidade de probabilidade (PDF Probability Density Functions), estatisticamente comparadas com funções de referência de comportamento normal, utilizando-se de métricas de similaridade, combinando os resultados em vetores de status de anomalias que foram classificados por rede neurais. Dois conjuntos de dados foram utilizados para testar o desempenho dos métodos adotados: dados de simulações OPNET e dados de avaliação de detecção de intrusão DARPA98. Os resultados demonstraram detecção confiável de ataques DoS com grande precisão e taxas muito baixas de alarmes falsos nos conjuntos de dados analisados.por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2350129716045801por
dc.contributor.advisor1Omar, Nizampt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2067336430076971por
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3831/LEANDRO_JORGE_ENG.pdf.jpg*
dc.bitstream.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/bitstream/tede/1435/1/LEANDRO_JORGE_ENG.pdf


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