Combinação autoajstada de modelos de aprendizagem de máquina com otimização de hiperparâmetros para detecção de intrusos em redes de computadores
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE |
Texto Completo: | http://tede.unioeste.br/handle/tede/5331 |
Resumo: | The increase in security incidents reported in recent years accompanies the expansion of information systems in institutional/corporate environments and the growth in the use of the Internet. In response to this situation, various initiatives are concerned with offering protection to digital environments, seeking to avoid the occurrence of intrusions in computer networks. Within the scope of these initiatives, the work proposed in this thesis consists of a generic method that employs the autonomous/self-adjusting combination of machine learning solutions for the detection of intrusions in computer networks. The proposed generic method makes use of hyperparameter optimization applied to machine learning modeling and is validated by the implementation of an instance of it composed of a Multi-layer Perceptron network and the K-Nearest Neighbors method; the Multi-layer Perceptron network, after being the target of a hyperparameter optimization process, has its classification carried out in conjunction with the K-Nearest Neighbors method according to autonomous criteria for composing the classification of both models. Through experiments, it was concluded that the proposed solution presents im provements in terms of performance metrics in relation to models of combination of classifiers aimed at intrusion detection in computer networks, with results comparable to other solutions proposed in recent literature. |
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In response to this situation, various initiatives are concerned with offering protection to digital environments, seeking to avoid the occurrence of intrusions in computer networks. Within the scope of these initiatives, the work proposed in this thesis consists of a generic method that employs the autonomous/self-adjusting combination of machine learning solutions for the detection of intrusions in computer networks. The proposed generic method makes use of hyperparameter optimization applied to machine learning modeling and is validated by the implementation of an instance of it composed of a Multi-layer Perceptron network and the K-Nearest Neighbors method; the Multi-layer Perceptron network, after being the target of a hyperparameter optimization process, has its classification carried out in conjunction with the K-Nearest Neighbors method according to autonomous criteria for composing the classification of both models. Through experiments, it was concluded that the proposed solution presents im provements in terms of performance metrics in relation to models of combination of classifiers aimed at intrusion detection in computer networks, with results comparable to other solutions proposed in recent literature.O aumento dos incidentes de segurança reportados nos últimos anos acompanha a expansão dos sistemas de informação nos ambientes institucionais/corporativos e o crescimento no uso da Internet. Em resposta a essa situação, iniciativas variadas se ocupam em oferecer proteção aos ambientes digitais, buscando evitar a ocorrência de intrusões em redes de computadores. Dentro do escopo dessas iniciativas, o trabalho proposto nesta dissertação consiste em um método genérico que emprega a combinação autônoma/autoajustada de soluções de aprendizagem de máquina para a detecção de intrusões em redes de computadores. O método genérico proposto faz uso de otimização de hiperparâmetros aplicada à modelagem de aprendizagem de máquina e é validado pela implementação de uma instância sua composta por uma rede Multi-layer Perceptron e o método K-Nearest Neighbors; a rede Multi-layer Perceptron, após ser alvo de um processo de otimização de hiperparâmetros, tem sua classificação realizada em conjunto com o método K-Nearest Neighbors segundo critérios autônomos de composição da classificação de ambos os modelos. Por meio de experimentos, concluiu-se que a solução proposta apresenta melhorias em termos de métricas de desempenho em relação a modelos de combinação de classificadores voltados a detecção de intrusão em redes de computadores, com resultados comparáveis a de outras soluções propostas no estado da arte.Submitted by Katia Abreu (katia.abreu@unioeste.br) on 2021-04-26T12:28:42Z No. of bitstreams: 2 Edgard_Mota_de_Oliveira_2020.pdf: 2852761 bytes, checksum: 3133a24615a9508eb8566d20b887f112 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2021-04-26T12:28:42Z (GMT). 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