Benchmark de Sistemas de Detecção de Intrusões baseados em comportamento com recurso a algoritmos bioinspirados

• Autor(a) principal: Ferreira, Paulo Jorge Gomes
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.8/5397
• topic: Segurança informática; Sistema de deteção de intrusão (Intrusion detection system- IDS); Aprendizagem automática (Machine learning); Algoritmo genético; Inteligência artificial; Public Datasets; CLONALG; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

Com a massificação e diversificação dos ataques por via informática, torna-se imprescindível a implementação de medidas de prevenção e detecção dos mesmos, tendo como finalidade a limitação de potenciais danos que possam causar. Um sistema de detecção de intrusões é, como o próprio nome indica, um sistema que analisa o tráfego que circula na rede da organização e que emite alertas caso seja detectada uma intrusão. Quanto ao seu funcionamento, podemos, muito sumariamente, caracterizar os sistemas de detecção de intrusões em dois tipos distintos: baseados em comportamento e baseados em assinaturas. Os sistemas baseados em assinaturas apoiam-se numa "base de dados" de padrões ou assinaturas de ataques, reagindo apenas aos ataques que constam nessa mesma base de dados. Já os sistemas baseados em comportamento adquirem informação sobre o denominado "comportamento normal" da rede e, com base nisso, reportam qualquer desvio a essa normalidade. Neste trabalho pretende-se fazer uma análise ao desempenho de sistemas de detecção de intrusões baseados em comportamento, recorrendo a metodologias de aprendizagem automática e algoritmos bioinspirados, tais como os baseados no sistema imunológico humano e redes neuronais. Recorrendo a um dataset público desenvolvido especificamente para avaliação de sistemas de detecção de intrusões, serão realizados testes em que os algoritmos serão parametrizados com configurações diferentes, permitindo avaliar qual o algoritmo e respectiva configuração que melhor desempenho apresenta na detecção de possíveis intrusões. Paralelamente aos dados de cada algoritmo, os resultados individuais serão combinados num processo de votação, com o objectivo de determinar se a conjugação de vários resultados, através de uma política de majority voting, contribui ou não para uma melhoria do desempenho do sistema em si.