Estudo, desenvolvimento e implementação de algoritmos de aprendizagem de máquina, em software e hardware, para detecção de intrusão de rede: uma análise de eficiência energética

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: França, André Luiz Pereira de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• Palavras-chave em Português: Aprendizado do computador; Algorítmos computacionais; Software - Desenvolvimento; Métodos de simulação; Energia - Consumo; Engenharia elétrica; Machine learning; Computer algorithms; Computer software - Development; Simulation methods; Energy consumption; Electric engineering
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1166

The increasing network speeds, number of attacks, and need for energy efficiency are pushing software-based network security to its limits. A common kind of threat is probing attacks, in which an attacker tries to find vulnerabilities by sending a series of probe packets to a target machine. This work presents the study, development, and implementation of a network packets feature extraction algorithm in hardware and three machine learning classifiers (Decision Tree, Naive Bayes, and k-nearest neighbors), in software and hardware, for the detection of probing attacks. The work also presents detailed results of classification accuracy, throughput, and energy consumption for each implementation.