Um sistema para detecção de anomalias que utiliza assinatura digital de segmento de rede, ARIMA adaptativo e lógica paraconsistente

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Pena, Eduardo Henrique Monteiro
Orientador(a): Proença Junior, Mário Lemes [Orientador]
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes de computadores
Medidas de segurança
Linguagem de programação lógica
Sistemas de transmissão de dados
Tráfego
Logic programming languages
Traffic
Digital signatures
Anomaly
Safety measures
Computer networks
Data transmission systems
Link de acesso: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14954
Resumo: Resumo: A identificação de comportamentos anômalos no tráfego de rede é uma tarefa fundamental para a segurança das redes de computadores e previne que situações adversas como falhas em equipamentos, uso demasiado de recursos e ataques comprometam o funcionamento adequado das redes de computadores Este trabalho apresenta um sistema para detecção de anomalias baseado na caracterização do comportamento normal do tráfego e na aplicação da Lógica Paraconsitente Atributos de tráfego de rede são utilizados com o modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis para construir as Assinaturas Digitais de Segmento de Rede utilizando análise de Fluxos Tais assinaturas descrevem perfis de comportamento normal para os atributos analisados e aferem as discrepâncias relativas as leituras reais de tráfego A avaliação dessas discrepâncias é realizada por meio da implementação da Máquina Paraconsistente Correlacional, a qual utiliza os perfis gerados e leituras reais como fontes de informação evidencial na fundamentação lógica dos níveis de certeza e contradição referentes ao comprometimento da rede O sistema foi avaliado nas redes da Universidade Estadual de Londrina e da Universidade Tecnológica Federal do Paraná Os testes e resultados apresentados demonstram a efetividade do sistema na caracterização de tráfego e detecção de anomalias e sugerem sua viabilidade na implantação em ambientes reais
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Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoAbstract: The identification of abnormal behaviors at the network traffic is a fundamental task for network security and prevents adverse situations such as equipment failures, overuse of resources and attacks to jeopardize the proper functioning of computer networks This work presents a system for anomaly detection based on the characterization of normal traffic behavior and in application of Paraconsistent Logic Network traffic features are used with the AutoRegressive Integrated Moving Average model to build the Digital Signatures of Network Segment using Flow analysis Such signatures describe normal behavior profiles for the analyzed features and measure the discrepancies related to real traffic measurements The evaluation of these discrepancies is accomplished by implementing the Correlational Paraconsistent Machine, which uses the generated profiles and real measurements as sources of evidential information on the logical reasoning of certainties and contradictions levels regarding the network compromise The system was evaluated at State University of Londrina and Federal University of Technology The presented tests and results demonstrate the system effectiveness in traffic characterization and anomaly detection and suggests the feasibility of deployment in real environmentsporRedes de computadoresMedidas de segurançaLinguagem de programação lógicaSistemas de transmissão de dadosTráfegoLogic programming languagesTrafficDigital signaturesAnomalySafety measuresComputer networksData transmission systemsUm sistema para detecção de anomalias que utiliza assinatura digital de segmento de rede, ARIMA adaptativo e lógica paraconsistenteinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMestradoCiência da ComputaçãoCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess170104vtls000194639SIMvtls000194639http://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls00019463964.00SIMhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/document/?code=vtls0001946393593.pdf123456789/5002 - 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