Um sistema para detecção de anomalias que utiliza assinatura digital de segmento de rede, ARIMA adaptativo e lógica paraconsistente

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dc.contributor.advisorProença Junior, Mário Lemes [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorPena, Eduardo Henrique Monteiropt_BR
dc.contributor.bancaBarbon Junior, Sylviopt_BR
dc.contributor.bancaZarpelão, Bruno Bogazpt_BR
dc.contributor.bancaOliveira, José Palazzo Moreira dept_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:44:08Z
dc.date.available2024-05-01T14:44:08Z
dc.date.created2014.00pt_BR
dc.date.defesa13.08.2014pt_BR
dc.description.abstractResumo: A identificação de comportamentos anômalos no tráfego de rede é uma tarefa fundamental para a segurança das redes de computadores e previne que situações adversas como falhas em equipamentos, uso demasiado de recursos e ataques comprometam o funcionamento adequado das redes de computadores Este trabalho apresenta um sistema para detecção de anomalias baseado na caracterização do comportamento normal do tráfego e na aplicação da Lógica Paraconsitente Atributos de tráfego de rede são utilizados com o modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis para construir as Assinaturas Digitais de Segmento de Rede utilizando análise de Fluxos Tais assinaturas descrevem perfis de comportamento normal para os atributos analisados e aferem as discrepâncias relativas as leituras reais de tráfego A avaliação dessas discrepâncias é realizada por meio da implementação da Máquina Paraconsistente Correlacional, a qual utiliza os perfis gerados e leituras reais como fontes de informação evidencial na fundamentação lógica dos níveis de certeza e contradição referentes ao comprometimento da rede O sistema foi avaliado nas redes da Universidade Estadual de Londrina e da Universidade Tecnológica Federal do Paraná Os testes e resultados apresentados demonstram a efetividade do sistema na caracterização de tráfego e detecção de anomalias e sugerem sua viabilidade na implantação em ambientes reaispt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: The identification of abnormal behaviors at the network traffic is a fundamental task for network security and prevents adverse situations such as equipment failures, overuse of resources and attacks to jeopardize the proper functioning of computer networks This work presents a system for anomaly detection based on the characterization of normal traffic behavior and in application of Paraconsistent Logic Network traffic features are used with the AutoRegressive Integrated Moving Average model to build the Digital Signatures of Network Segment using Flow analysis Such signatures describe normal behavior profiles for the analyzed features and measure the discrepancies related to real traffic measurements The evaluation of these discrepancies is accomplished by implementing the Correlational Paraconsistent Machine, which uses the generated profiles and real measurements as sources of evidential information on the logical reasoning of certainties and contradictions levels regarding the network compromise The system was evaluated at State University of Londrina and Federal University of Technology The presented tests and results demonstrate the system effectiveness in traffic characterization and anomaly detection and suggests the feasibility of deployment in real environmentspt_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/123456789/14954
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.subjectLinguagem de programação lógicapt_BR
dc.subjectSistemas de transmissão de dadospt_BR
dc.subjectTráfegopt_BR
dc.subjectLogic programming languagespt_BR
dc.subjectTrafficpt_BR
dc.subjectDigital signaturespt_BR
dc.subjectAnomalypt_BR
dc.subjectSafety measurespt_BR
dc.subjectComputer networkspt_BR
dc.subjectData transmission systemspt_BR
dc.titleUm sistema para detecção de anomalias que utiliza assinatura digital de segmento de rede, ARIMA adaptativo e lógica paraconsistentept_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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