Estudo e investigação de técnicas de IA para detecção de ataques DDOS

dc.contributor.advisorOliveira, Ivan Carlos Alcantara de
dc.contributor.authorFigueiredo, Bruno Ianoni
dc.contributor.authorFerreira, Frederico Reid Sulahian
dc.contributor.authorSimantob, Marco Gabriel de Melo
dc.date.accessioned2023-02-03T13:02:15Z
dc.date.available2023-02-03T13:02:15Z
dc.date.issued2022-12-09
dc.description.abstractA 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.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31220
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectaprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectddospt_BR
dc.subjectinteligência artificalpt_BR
dc.subjectredept_BR
dc.subjectsegurança cibernéticapt_BR
dc.titleEstudo e investigação de técnicas de IA para detecção de ataques DDOSpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
local.publisher.departmentFaculdade de Computação e Informática (FCI)pt_BR
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Bruno Ianoni Figueiredo, Frederico Reid Sulahian Ferreira, Marco Gabriel de Melo Simantob
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