02 - Mestrado - Ciência da Computação

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Navegando 02 - Mestrado - Ciência da Computação por Autor "Adaniya, Mario Henrique Akihiko da Costa"

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    Detecção de anomalias utilizando firefly harmonic clustering algorithm e assinatura digital de segmento de rede
    Adaniya, Mario Henrique Akihiko da Costa; Proença Junior, Mário Lemes [Orientador]; Lima, José Valdeni de; Brancher, Jacques Duílio; Abrão, Taufik
    Resumo: As redes deixaram de ser meras ferramentas e tornaram-se parte vital de qualquer empresa, provedor de serviço entre outros elementos Isto torna a atividade de gerenciamento muito importante, uma vez que a saúde financeira e o próprio desenvolvimento das empresas estão conectados através das redes e qualquer interrupção ou falha de serviço acarretam em situações dramáticas Neste cenário, as anomalias são grande geradoras de transtornos para os administratores de redes e oriundas de diversas causas, como falhas de configurações, erros por falha do usuário, erros por falhas de software e/ou hardware ou ataque de agentes maliciosos Para mitigar os erros e falhas, é proposto nesta Dissertação um modelo para detecção de anomalias baseado no algoritmo de clusterização otimizado aplicado aos dados coletados pela ferramenta Gerenciamento de Backbone Automático (GBA) Uma contribuição deste trabalho é o algoritmo de clusterização otimizado, chamado de Algoritmo de Clusterização Firefly Harmonic Este algoritmo é a junção do algoritmo de clusterização, K-Harmonic Means (KHM), com a heurística, Firefly Algorithm Também é apresentado uma descrição de anomalia que utiliza a Assinatura Digital de Segmento de Rede (DSNS) gerado pelo GBA, para criar uma área fixa que determina se o intervalo analisado é anômalo ou não, produzindo um gabarito Para validação do modelo proposto, foram realizados testes com dados coletados da rede da Universidade Estadual de Londrina Os resultados obtidos se mostraram promissores em diferentes cenários apresentados