Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy: uma metodologia para detecção de intrusos baseado em seleção de atributos e otimização de parâmetros numa rede neural ARTMAP Fuzzy - Araujo, Nelcileno Virgilio de Souza [UNESP] (2013)
Nos últimos anos têm-se percebido um forte crescimento no uso da tecnologia sem fio 802.11 (Wireless Local Area Network - WLAN) e os mecanismos de segurança implementados pelas emendas IEEE 802.11i e IEEE 802.11w têm se mostrado pouco eficazes no combate a ataques contra a disponibilidade dos serviços da WLAN. Os sistemas detectores de intrusão surgem como uma forma de auxiliar as redes de computadores neste combate contra a indisponibilização dos serviços. Nesta tese é proposto um modelo de detecção de intrusos chamado Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy, onde primeiramente a base de dados original é pré-processada, por meio de uma técnica de seleção de atributos baseada em rede neural ARTMAP Fuzzy e coeficiente Kappa, para reduzir a quantidade de atributos, deixando apenas as características mais representativas. A seguir, aplica-se a técnica de otimização por enxame de partículas (particle optimization swarm – PSO) na seleção de um conjunto de critérios (parâmetro de escolha, parâmetro de vigilância do módulo ARTa, taxa de treinamento e acréscimo do parâmetro de vigilância do módulo ARTa) empregados no treinamento do classificador de ataques, de forma a maximizar a identificação correta de amostras classificadas. O algoritmo de detecção de intrusos empregado no classificador de ataques é a rede neural ARTMAP Fuzzy. O desempenho desta nova estratégia é avaliado sobre três bases de dados coletadas respectivamente de uma rede simulada cabeada, uma rede infraestruturada sem fio com criptografia WEP (Wired Equivalent Privacy) e WPA (WiFi Protected Access) habilitadas e uma rede infraestruturada sem fio com criptografia WPA2 (WiFi Protected Access version 2) habilitada. Os resultados obtidos na avaliação da metodologia Kappa-PSO-ARTMAP Fuzzy demonstram a diminuição...