Um modelo para detecção de anomalias que utiliza o método de previsão Holt-Winters e análise hepta-dimensional de fluxos IP

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Assis, Marcos Vinicius Oliveira de
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/14823
Resumo: Resumo: Devido à crescente necessidade de maior agilidade nos processos de troca de informação, as redes de computadores estão constantemente se expandindo tanto em magnitude quanto na complexidade de seu gerenciamento Um componente essencial destes processos é a detecção e identificação de anomalias Embora existam diversos estudos nessa área, mecanismos de detecção de anomalias simples e eficientes ainda são necessários devido à escassez de abordagens adequadas a ambientes de rede de larga escala Neste trabalho, é apresentado um sistema de detecção de anomalias que utiliza uma análise hepta-dimensional de fluxos IP por meio dos atributos: bits/s, pacotes/s, fluxos/s, endereços IP de origem e destino e portas de origem e destino A base deste sistema é composta pelo método Holt-Winters for Digital Signature (HWDS), uma versão aprimorada do tradicional método Holt-Winters, o qual caracteriza o tráfego de cada uma das dimensões analisadas como forma de gerar assinaturas capazes de descrever o comportamento normal da rede, aqui denominado Digital Signature of Network Segment using Flow analysis (DSNSF) A baixa complexidade computacional da abordagem apresentada permite detecções mais rápidas de anomalias, mitigando o impacto causado em usuários finais O sistema não apenas avisa ao administrador de redes sobre o problema, mas também provê informações importantes para identificá-lo e resolvê-lo Para se mensurar a eficiência e precisão do sistema, diferentes cenários de testes foram analisados
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