Aplicação de aprendizagem de máquina para desenvolvimento de um framework para identificação de comportamentos maliciosos em rede
Tipo
Dissertação
Data de publicação
2024-08-07
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Lopes, Patrick Estevam
Orientador
Ruivo, Eurico Luiz Prospero
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Lopes, Fábio Silva
Martins, Claudio Luis de Meo
Martins, Claudio Luis de Meo
Programa
Engenharia Elétrica e Computação
Resumo
As ameaças disparadas por cibercriminosos tem-se intensificado nos últimos cinco anos, e este fato
tem relação com o avanço tecnológico das redes de comunicação. Em meio às redes corporativas e até
mesmo na conexão com a Internet, os ataques cibernéticos atuam na perspectiva de adquirir informações
privadas. O presente trabalho avaliou a possibilidade de uso do conjunto de dados CIC-IDS2017, base de
dados comumente empregada para estudos de cibersegurança, para treinamento de modelos de
aprendizagem de máquina a serem utilizados em outra base de dados construída com base em informações
capturadas por uma ferramenta de monitoramento de tráfego. Observou-se que os desempenhos dos
modelos nesse cenário aproximaram-se aos de um classificador aleatório, evidenciando a impossibilidade
de transferência de conhecimento conforme proposto. Dessa forma, as mesmas técnicas utilizadas para a
base CIC-IDS2017 foram treinadas e testadas com a nova base gerada e seus desempenhos foram
comparados. Ainda, com base nas análises executadas sob o novo conjunto de dados, os modelos de
aprendizado de máquina, Random Forest (RF), K-Nearest Neighbours (K-NN) e Multi-layer Perceptron
(MLP), foram aplicados para identificar comportamentos maliciosos. Os resultados indicam o RF como
destaque, com alta acurácia. A validação cruzada por K-Pastas reforçou o desempenho superior do RF,
tornando-o uma escolha promissora para ser adicionado como modelo foco na construção de uma
ferramenta de identificação de anomalias em rede, intitulada de NGIDS.
Descrição
Palavras-chave
ataques cibernéticos , cibersegurança , aprendizagem de máquina