Detecção de anomalias em tráfego de rede usando algoritmos genéticos e lógica fuzzy com análise de fluxos IP
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Hamamoto, Anderson Hiroshi
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Resumo
Resumo: Devido ao crescimento de usuários e serviços prestados pelas redes de computadores, o seu gerenciamento se torna imprescindível Por consequência, existe a necessidade de monitorar os eventos que ocorrem com os ativos de rede e os comportamentos dos usuários, a fim de garantir a integridade e disponibilidade dos serviços prestados Porém, efetuar essa tarefa manualmente é impraticável, uma vez que o volume do tráfego de dados é substancial Assim, métodos sofisticados que realizam a gerência e mantêm a segurança dos serviços oferecidos pelas redes de computadores são essenciais Com isso em vista, este trabalho apresenta um sistema para detecção de anomalias utilizando informações extraídas de fluxos IP Isso é feito analisando o comportamento normal do tráfego de rede, gerando um perfil de caracterização, denominado DSNSF (Digital Signature of Network Segment using Flow Analysis), usando um Algoritmo Genético Com base nesse perfil, no tráfego real e nos limiares calculados com o EWMA (Exponentially Weighted Moving Average), um sistema usando Lógica Fuzzy determina se existe uma anomalia As informações utilizadas para análise foram extraídas de coletas em ambientes reais com protocolos baseados em fluxos IP, sendo elas: bits por segundo, pacotes por segundo, entropia de IPs de origem e destino e entropia de portas de origem e destino, totalizando seis dimensões Os experimentos conduzidos indicam que o sistema proposto obteve bons resultados, atingindo altas taxas de acurácia e precisão, com poucos falsos alarmes
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Palavras-chave
Redes de computadores, Medidas de segurança, Algoritmos genéticos, Redes de computadores, Administração, Genetic algorithms, Management, Anomaly, Safety measures, Fuzzy logic, Computer network protocols, Computer networks