Detecção de intrusão utilizando redes neurais artificiais no reconhecimento de padrões de ataque - SILVA NETTO, Roberto (2006)
O número de ataques cibernéticos vem crescendo cada vez mais, pois as ferramentas de invasão estão cada vez mais fáceis de encontrar e as vulnerabilidades encontradas, demoram a serem corrigidas. Em virtude disso, os sistemas de detecção de intrusão têm-se tornado um componente necessário na maioria dos sistemas de segurança de rede. O principal objetivo é identificar potenciais violações nas políticas de segurança. A maioria dos sistemas de detecção de intrusão é baseada em regras e necessitam que a base de dados seja atualizada a cada vez que um novo ataque é descoberto. Entretanto esta tarefa não é simples, pois as regras são complicadas e necessitam de conhecimento profundo do ataque que se deseja detectar, além de consumir um tempo importante do administrador do sistema que deverá fazer a verificação da base de dados constantemente. Caso o sistema de detecção de intrusão não seja atualizado, este se torna uma brecha no sistema de segurança, pois não irá relatar uma invasão quando a rede for invadida por um ataque desconhecido. Este trabalho tem como propósito apresentar o uso de redes neurais artificiais no problema de detecção de tais violações e em novos padrões de ataque. Para isso foi utilizado uma rede Multi-Layer Perceptron (MLP) com o intuito de reconhecer padrões de ataques de rede, tendo como base de dados o Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition. Como essa base de dados possui campos discretos e contínuos, foi necessária a normalização dos 41 campos que a compõe para viabilizar o seu uso no treinamento das redes neurais. Optou-se pela utilização de 4 redes neurais, as quais tinham como objetivo detectar um tipo de ataque, Remote-to-Local, User-to-Root, Probe e DoS, além de reconhecer corretamente os padrões de tráfego normal. Obtiveram-se ótimos resultados na utilização de redes neurais no reconhecimento de padrões de ataque, com altas taxa de detecção dos novos ataques e baixas taxas de falsos positivos e falsos negativos, tendo um caso onde ocorre 100% de detecção de ataque e 100% de detecção de tráfego normal.