Assinatura digital de segmento de rede utilizando análise de fluxos e clusterização K-means
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2024 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UEL |
Texto Completo: | https://repositorio.uel.br/handle/123456789/13897 |
Resumo: | Resumo: 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 problemas |
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Assinatura digital de segmento de rede utilizando análise de fluxos e clusterização K-meansRedes de computadoresTelecomunicaçõesTráfegoRedes de computadoresProtocolosComputer networksTelecommunication trafficComputer network protocolsResumo: 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 problemasDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoAbstract: 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 problemsProença Junior, Mário Lemes [Orientador]Góis, Lourival Aparecido deZarpelão, Bruno BogazBarbon Junior, SylvioZacaron, Alexandro Marcelo2024-05-01T14:20:39Z2024-05-01T14:20:39Z2013.0018.03.2013info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/13897porMestradoCiência da ComputaçãoCentro de Ciências ExatasPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoLondrinareponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-07-12T04:20:12Zoai:repositorio.uel.br:123456789/13897Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2024-07-12T04:20:12Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)false |
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