Repositório de Outras Coleções Abertas (ROCA): Algoritmo de células dendríticas através do modelo do perigo para um sistema de detecção de intrusos baseado em anomalias
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Título: Algoritmo de células dendríticas através do modelo do perigo para um sistema de detecção de intrusos baseado em anomalias
Autor(es): Carvalho, Weverton
Referência: CARVALHO, Weverton. Algoritmo de células dendritícas através do modelo do perigo para um sistema de detecção de intrusos baseado em anomalias. 2015. 55 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2015.
Resumo: Sistemas de detecção de intrusos referem-se a meios de descobrir se uma rede está tendo acessos indevidos, que podem indicar uma anomalia causada por uma má configuração de software, mau uso do mesmo, ou ação de um hacker. Esses sistemas são capazes de analisar o tráfego em uma rede, atividades que acontecem em um determinado computador e decidir se as mesmas constituem-se em ataques ou simples ações rotineiras. A motivação para este trabalho são os problemas que os algoritmos classificadores atuais vêm proporcionando. Os sistemas de detecção de intrusão possuem alguns problemas como falsos positivos, falsos negativos, erros de subversão e limitadores físicos na infraestrutura. Estes problemas ocasionam uma grande taxa de erro em decisões tomadas. Neste trabalho será proposto a implementação de um algoritmo baseado em técnicas de inteligência artificial para diminuir as taxas de erros em detecções de intrusão.
Abstract: Intrusion detection systems are techniques to find if a network is having unauthorized access that can be an anomaly, caused by wrong software configuration or an inappropriate use or hacker attack. This systems are able to analyze network traffic, some activities occurring in a computer and to decide if the situations are simple events or some hacker attack. The reason to propose this final paper is due to the problems found about current classification algorithms. Intrusion detection systems have some problems like false positive, false negative, subversion errors and physical constraints on infrastructure. These problems are responsible to cause a large error of rate decision. This final paper propose a implementation of an algorithm supported by artificial intelligence techniques to decrease the error rate by intrusion detection algorithms.