Inteligência artificial para identificar e tratar ataques de negação de serviço em redes baseadas em software
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMS |
Texto Completo: | https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8147 |
Resumo: | Introduction: The article aims to explore the relationship between Artificial Intelligence (AI) and distributed denial of service (DDoS) attacks in SDN-based networks. The objective is to understand how AI can improve and aggravate cyber threats, developing advanced defense and attack detection strategies to contribute to a safer and more resilient digital environment in the area of Information Systems. Furthermore, the importance of AI in simulating human intelligence and machine learning to deal with large data sets and improve its skills over time is highlighted. Methodology: The study was based on the characteristics of the systematic review, following the PRISMA guidelines. Inclusion and exclusion criteria were used to select the articles, considering the relationship between AI and the detection of DDoS attacks, the mention of keywords in the title, the approach to DDoS attacks and publication between 2019 and 2023. The process The article selection process consisted of screening the title, abstract and full text, resulting in the selection of 11 articles relevant to the research. Results: The global analysis of the study selection process resulted in the identification of 11 articles relevant to the research, highlighting the importance of AI in detecting DDoS attacks today. Furthermore, the need for holistic and adaptive approaches for the effective detection of DDoS attacks is highlighted, considering the specific characteristics of networks and the choice of promising techniques and tools to meet the needs of organizations. Conclusion: The study concludes that there is no determined or "best" method for detecting DDoS attacks, with the effectiveness of detection depending on several factors, such as the type of attack, the type of network and the available resources. |
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2023-12-12T13:56:32Z2023-12-12T13:56:32Z2023https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/8147Introduction: The article aims to explore the relationship between Artificial Intelligence (AI) and distributed denial of service (DDoS) attacks in SDN-based networks. The objective is to understand how AI can improve and aggravate cyber threats, developing advanced defense and attack detection strategies to contribute to a safer and more resilient digital environment in the area of Information Systems. Furthermore, the importance of AI in simulating human intelligence and machine learning to deal with large data sets and improve its skills over time is highlighted. Methodology: The study was based on the characteristics of the systematic review, following the PRISMA guidelines. Inclusion and exclusion criteria were used to select the articles, considering the relationship between AI and the detection of DDoS attacks, the mention of keywords in the title, the approach to DDoS attacks and publication between 2019 and 2023. The process The article selection process consisted of screening the title, abstract and full text, resulting in the selection of 11 articles relevant to the research. Results: The global analysis of the study selection process resulted in the identification of 11 articles relevant to the research, highlighting the importance of AI in detecting DDoS attacks today. Furthermore, the need for holistic and adaptive approaches for the effective detection of DDoS attacks is highlighted, considering the specific characteristics of networks and the choice of promising techniques and tools to meet the needs of organizations. Conclusion: The study concludes that there is no determined or "best" method for detecting DDoS attacks, with the effectiveness of detection depending on several factors, such as the type of attack, the type of network and the available resources.Introdução: O artigo visa explorar a relação entre a Inteligência Artificial (IA) e os ataques de negação de serviço distribuídos (DDoS) em redes baseadas em SDN. O objetivo é compreender como a IA pode aperfeiçoar e agravar as ameaças cibernéticas, desenvolvendo estratégias avançadas de defesa e detecção de ataques para contribuir para um ambiente digital mais seguro e resiliente na área de Sistemas da Informação. Além disso, destaca-se a importância da IA na simulação da inteligência humana e no aprendizado de máquina para lidar com grandes conjuntos de dados e melhorar suas habilidades ao longo do tempo. Metodologia: O estudo baseou-se nas características da revisão sistemática, seguindo as diretrizes PRISMA. Foram utilizados critérios de inclusão e exclusão para a seleção dos artigos, considerando a relação entre a IA e a detecção de ataques DDoS, a menção das palavras-chave no título, a abordagem dos ataques DDoS e a publicação entre 2019 e 2023. O processo de seleção dos artigos consistiu na triagem do título, resumo e texto completo, resultando na seleção de 11 artigos relevantes para a pesquisa. Resultados: A análise global do processo de seleção dos estudos resultou na identificação de 11 artigos relevantes para a pesquisa, destacando a importância da IA na detecção de ataques DDoS nos dias atuais. Além disso, ressalta-se a necessidade de abordagens holísticas e adaptativas para a detecção eficaz dos ataques DDoS, considerando as características específicas das redes e a escolha de técnicas e ferramentas promissoras para atender às necessidades das organizações. Conclusão: O estudo conclui que não existe um método determinado ou "melhor" para a detecção de ataques DDoS, sendo a eficácia da detecção dependente de diversos fatores, como o tipo de ataque, o tipo de rede e os recursos disponíveis.Fundação Universidade Federal de Mato Grosso do SulUFMSEngenharia / TecnologiaMachine LearningAttacks DDoSSDN Networks.Inteligência artificial para identificar e tratar ataques de negação de serviço em redes baseadas em softwareinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisLEONARDO SOUZA SILVALUCAS RIBEIRO MACHADOinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSORIGINAL9388.pdf9388.pdfapplication/pdf350491https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/8147/-1/9388.pdf4953904e94d030e418e3647b73ce1549MD5-1123456789/81472023-12-12 09:56:32.594oai:repositorio.ufms.br:123456789/8147Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242023-12-12T13:56:32Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false |
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