Assinatura digital de segmento de rede utilizando análise de fluxos e clusterização K-means

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorProença Junior, Mário Lemes [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorZacaron, Alexandro Marcelopt_BR
dc.contributor.bancaGóis, Lourival Aparecido dept_BR
dc.contributor.bancaZarpelão, Bruno Bogazpt_BR
dc.contributor.bancaBarbon Junior, Sylviopt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:20:39Z
dc.date.available2024-05-01T14:20:39Z
dc.date.created2013.00pt_BR
dc.date.defesa18.03.2013pt_BR
dc.description.abstractResumo: A caracterização do tráfego de rede é de grande importância para os administradores de rede, pois possibilita a identificação de comportamentos para cada horário, dia da semana e até mesmo para um serviço específico Este trabalho propõe um método para construção de uma assinatura utilizando análise de fluxos do tipo IPFIX, sFlow ou NetFlow a fim de caracterizar o tráfego de um determinado segmento de rede analisando-se o histórico dos fluxos por meio da clusterizacão A tarefa de caracterizar, que neste trabalho é nominada por criar uma Assinatura Digital de Segmento de Rede utilizando Análise de Fluxos e Clusterizacão K-means ou Digital Signature of Network Segment using Flow analysis and K-means Clustering (DSNSF-KM), pode ser utilizada como limiar base na deteccão de anomalias auxiliando aos administradores na gerˆencia de redes Para avaliar o método proposto foram coletados fluxos IP na Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Câmpus Toledo e na Universidade Estadual de Londrina Os fluxos coletados foram utilizados na criação de cinco cenários diferentes com objetivo de avaliar as assinaturas geradas pelo DSNSF-KM frente cada cenário Os resultados alcançados demonstram que o DSNSF-KM possibilita caracterizar o tr´afego de um segmento de rede e pode auxiliar os administradores na deteccão de problemaspt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The characterization of the traffic network segment is vitally important for network administrators, as it enables the identification of behaviours for each time, day of week or even for a specific service This work proposes a method for building a signature using flow analysis of type IPFIX, sFlow or NetFlow, in order to characterize the traffic from a specified network segment analyzing the historical flows through clustering This task of characterizing which is in this work is called for creating a Digital Signature of Network Segment using Flow analysis and K-means Clustering (DSNSF-KM), can be use as a threshold based on anomaly detection helping administrators in network management To evaluate the proposed method flows were collected at the Federal University of Technology Paraná - Toledo Campus and at the State University of Londrina The collected flows were used to create five different scenarios to evaluate the signatures generated by DSNSF-KM front each Results show that the DSNSFKM allows to characterize traffic from a network segment and can assist administrators to detect problemspt_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/123456789/13897
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.subjectTelecomunicaçõespt_BR
dc.subjectTráfegopt_BR
dc.subjectRedes de computadorespt_BR
dc.subjectProtocolospt_BR
dc.subjectComputer networkspt_BR
dc.subjectTelecommunication trafficpt_BR
dc.subjectComputer network protocolspt_BR
dc.titleAssinatura digital de segmento de rede utilizando análise de fluxos e clusterização K-meanspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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