Estudo e investigação de técnicas de IA para detecção de ataques DDOS
dc.contributor.advisor | Oliveira, Ivan Carlos Alcantara de | |
dc.contributor.author | Figueiredo, Bruno Ianoni | |
dc.contributor.author | Ferreira, Frederico Reid Sulahian | |
dc.contributor.author | Simantob, Marco Gabriel de Melo | |
dc.date.accessioned | 2023-02-03T13:02:15Z | |
dc.date.available | 2023-02-03T13:02:15Z | |
dc.date.issued | 2022-12-09 | |
dc.description.abstract | A segurança da informação, também citada como Cybersecurity, tem como base a análise de ameaças junto a mecanismos de detecção extremamente sofisticados, entre eles a base de dados pré-definida e a Inteligência Artificial. Este estudo busca fazer uma comparação de técnicas de Machine Learning, entender qual delas é mais efetiva na detecção de ameaças de negação de serviço distribuídos em aplicações web com base em sua acurácia, e gerar um modelo preditivo utilizando os resultados obtidos a partir da comparação, permitindo a sua visualização de previsão por meio de uma aplicação Web. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31220 | |
dc.language | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject | ddos | pt_BR |
dc.subject | inteligência artifical | pt_BR |
dc.subject | rede | pt_BR |
dc.subject | segurança cibernética | pt_BR |
dc.title | Estudo e investigação de técnicas de IA para detecção de ataques DDOS | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
local.publisher.department | Faculdade de Computação e Informática (FCI) | pt_BR |
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