Com a evolução acentuada das soluções de comunicação e arquitetura na área de redes de computadores, em parte devido ao crescimento e importância comercial da Internet, há um natural aumento da probabilidade de falhas sistêmicas e do crescimento exponencial das atividades maliciosas. Assim, com o objetivo do controle e administração do uso dos recursos compartilhados, faz-se necessária uma atividade de monitoramento eficaz das redes de computadores. O monitoramento de um sistema, em sua essência, visa a identificação de desvios na operação normal deste e, se possível, definir o agente ou causa de tal desvio, possibilitando assim sua classificação e atuação corretiva posterior. A este desvio do padrão de operação normal se denomina anomalia do sistema. Logo, uma anomalia é caracterizada quando temos o desvio do comportamento padrão histórico de um conjunto de variáveis observáveis do sistema. O projeto trata-se de um software ouvindo uma rede usando o Pcap (interface de programação de aplicativos para capturar o tráfego de rede), e um software com modelo de Machine Learning (aprendizado de máquina) treinado usando dados de ataque reais em um ambiente controlado, ambos vinculados por uma API que faz a integração entre si. Por fim, na interface do usuário onde é exibido os resultados dos softwares, um gráfico estilo linha do tempo, Com efeito de previsão de um ataque o software pode tomar a decisão de dar drop na conexão, ou até mesmo bloquear o acesso.
Coautores
Álekiss Manço de Mélo, Emanuel Everton Trajano Araújo, THALLES JOSE ESTRELA MARTINS, Álekiss Manço de Mélo, Emanuel Everton Trajano Araújo, THALLES JOSE ESTRELA MARTINS, Álekiss Manço de Mélo, Emanuel Everton Trajano Araújo, THALLES JOSE ESTRELA MARTINS, Álekiss Manço de Mélo, Emanuel Everton Trajano Araújo, THALLES JOSE ESTRELA MARTINS, Jessé Silva Costa, Álekiss Manço de Mélo, Emanuel Everton Trajano Araújo, THALLES JOSE ESTRELA MARTINS, Jessé Silva Costa