Caracterização de tráfego e detecção de anomalias utilizando a análise de componentes principais e fluxos IP

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dc.contributor.advisorProença Junior, Mário Lemes [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorFernandes Junior, Gilbertopt_BR
dc.contributor.bancaAbrão, Taufikpt_BR
dc.contributor.bancaBarros, Rodolfo Miranda dept_BR
dc.contributor.bancaBarbon Junior, Sylviopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:30:51Z
dc.date.available2024-05-01T14:30:51Z
dc.date.created2014.00pt_BR
dc.date.defesa24.02.2014pt_BR
dc.description.abstractResumo: Diversas técnicas e métodos distintos têm sido amplamente utilizados na área da detecção de anomalias em redes de computadores Ataques, invasões ou falhas internas não detectadas de modo veloz e eficaz podem danificar seriamente todo um sistema de rede Por este motivo, neste trabalho, será apresentado um sistema inteligente para detecção de anomalias baseado na Análise de Componentes Principais (PCA), um método estatístico para redução de dimensionalidade A abordagem proposta gera um perfil de rede denominado Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis (DSNSF), o qual descreve o comportamento normal do tráfego de rede por meio de uma análise de dados históricos extraídos de fluxos IP Esse perfil é utilizado como um threshold para a detecção de anomalias de volume O sistema proposto utiliza sete atributos presentes em fluxos IP, tais como bits, pacotes, número de fluxos, endereço IP de origem, endereço IP de destino, Porta TCP/UDP de origem e Porta TCP/UDP de destino, com o objetivo de detectar problemas e, em seguida, fornecer ao administrador de rede informações necessárias para resolvê-los Com o uso de técnicas de avaliação que utiliza dados de tráfego de redes reais, os resultados indicaram uma previsão de tráfego consistente dos DSNSFs gerados pelo sistema e taxas de falso-positivo promissoraspt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Distinct techniques and methods have been widely used in the subject of automatic anomaly detection in computer networks Attacks, problems and internal failures not early detected may badly harm an entire Network system For this intention, we propose an autonomous anomaly detection system based on the dimensionality reduction method Principal Component Analysis (PCA) Our approach creates a network profile called Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis (DSNSF) that denotes the predicted normal behavior of a network traffic activity through historical data analysis extracted from IP flows That digital signature is used as a threshold for volume anomaly detection to detect disparities in traffic normal trend The proposed system uses seven traffic flow attributes, such as bits, packets, number of Flows, source IP address, estination IP address, source TCP/UDP Port and destination TCP/UDP Port, in order to detect problems, and then provide the network administrator necessary information to solve it Via evaluation techniques performed in this paper using real network traffic data, results showed good traffic prediction by the DSNSF and promissing false-positive ratespt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/14400
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectRedes de computadorespt_BR
dc.subjectMedidas de segurançapt_BR
dc.subjectSistemas de transmissão de dadospt_BR
dc.subjectTráfegopt_BR
dc.subjectAnálise de componentes principaispt_BR
dc.subjectData transmission systemspt_BR
dc.subjectPrincipal components analysispt_BR
dc.subjectComputer networkspt_BR
dc.subjectComputer networkspt_BR
dc.subjectComputer networkspt_BR
dc.subjectSafety measurespt_BR
dc.titleCaracterização de tráfego e detecção de anomalias utilizando a análise de componentes principais e fluxos IPpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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