Utilização de classificadores supervisionados para detecção de intrusões em redes industriais

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dc.contributor.advisorZarpelão, Bruno Bogaz [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorAltamirano, Gabriel Jesus Vasquezpt_BR
dc.contributor.bancaProença Junior, Mario Lemespt_BR
dc.contributor.bancaAmaral, Alexandre de Aguiarpt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T15:13:36Z
dc.date.available2024-05-01T15:13:36Z
dc.date.created2018.00pt_BR
dc.date.defesa11.09.2018pt_BR
dc.description.abstractResumo: Ataques recentes a redes industriais têm trazido à tona questões sobre como protegê-las Essas redes são essenciais para o controle de muitos aspectos de nossa vida cotidiana, como o abastecimento de água, o fornecimento de energia elétrica e gás, etc Neste trabalho, realizamos um estudo sobre a utilização de algoritmos de classificação supervisionada na detecção de intrusões em redes industriais Para tanto, foi proposto um modelo de detecção de intrusões que prevê a utilização de fluxos IP gerados a partir de pacotes coletados de uma rede industrial Estudamos o desempenho de nove algoritmos de classificação supervisionada, pertencentes às famílias dos classificadores de árvore de decisão, dos classificadores discriminativos e dos classificadores estatísticos Considerando que no tráfego de redes haverá uma quantidade significativamente menor de tráfego malicioso em comparação com tráfego legítimo, teremos o desbalanceamento entre essas duas classes como uma das características chave deste tráfego A avaliação dos classificadores se deu utilizando métricas apropriadas para lidar com esse desbalanceamento como o f1 score, acurácia média, curva ROC (Receiver Operating Characteristic), curva PR (Precision- Recall) e áreas sob as curvas ROC e PR Os resultados apontaram que os algoritmos pertencentes à família das árvores de decisão apresentaram um desempenho superior aos demais, sendo o melhor resultado obtido pelo algoritmo Boosted Decision Treept_BR
dc.description.abstractother1Abstract: Recent attacks on industrial networks have raised questions about how to protect them These networks are essential for the control of many aspects of our daily lives, such as water supply, electricity and gas, etc In this work, we studied the utilization of supervised classification algorithms for the intrusion detection in industrial networks Therefore, we propose a model for intrusion detection that makes use of IP flows generated from packets collected from an industrial network We study the performance of nine supervised classification algorithms, belonging to the families of the decision tree classifiers, the discriminative classifiers and the statistical classifiers As network traffic usually has much less malicious traffic than normal traffic, the imbalance between these two classes is one of the key features of this study The evaluation of the classifiers was based on appropriate metrics to deal with this unbalance such as f1 score, medium accuracy, ROC curve (Receiver Operating Characteristic), PR curve (Precision Recall) and areas under the ROC and PR curves The results showed that the algorithms belonging to the family of decision trees presented a superior performance to the others, being the best result obtained by the algorithm Boosted Decision Treept_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/123456789/16672
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.subjectSistemas eletrônicos de segurançapt_BR
dc.subjectRedes industriaispt_BR
dc.subjectElectronic security systemspt_BR
dc.subjectIndustrial networkspt_BR
dc.titleUtilização de classificadores supervisionados para detecção de intrusões em redes industriaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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