Explorando aprendizado por reforço para detecção e mitigação de ataques DDoS em redes de comunicação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Delazeri, Henrique Werner
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/274080
Resumo: À medida que o número de sistemas conectados em redes de comunicação aumenta, tam bém cresce a atenção de atores maliciosos a esses sistemas e, consequentemente, a preo cupação com a proteção dos dados sensíveis dos usuários. Ataques DDoS são considera dos um dos principais riscos à segurança, sobrecarregando a infraestrutura e impedindo o acesso legítimo aos sistemas. Estes ataques, muitas vezes realizados por meio de BotNets, têm se tornado mais frequentes e de maior escala, representando um desafio significativo para a detecção e mitigação eficazes. Esses ataques estão em constante evolução, exigindo sistemas de detecção adaptáveis e eficientes. Neste contexto, propõe-se um modelo de de tecção de ataques distribuídos de negação de serviço baseado em aprendizado por reforço. Este modelo diminui a necessidade de grandes conjuntos de dados categorizados e etapas de treinamento, uma vez que os agentes de detecção podem ajustar seu comportamento de acordo com suas necessidades. Além disso, a capacidade de aprendizado contínuo dos agentes permite a detecção de novos tipos de ataques sem intervenção humana. A mode lagem proposta foi analisada através da criação de cenários de ataque com base em dados sintéticos contendo diversos tipos de ataques DDoS. Os resultados sugerem que o modelo baseado em aprendizado por reforço consegue detectar e mitigar ataques DDoS eficiente mente, adaptando-se a novos tipos de ataques sem a necessidade de retreinamento.
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