Estudo e investigação de técnicas de IA para detecção de ataques DDOS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Figueiredo, Bruno Ianoni
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Ferreira, Frederico Reid Sulahian, Simantob, Marco Gabriel de Melo
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie
Texto Completo: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31220
Resumo: A segurança da informação, também citada como Cybersecurity, tem como base a análise de ameaças junto a mecanismos de detecção extremamente sofisticados, entre eles a base de dados pré-definida e a Inteligência Artificial. Este estudo busca fazer uma comparação de técnicas de Machine Learning, entender qual delas é mais efetiva na detecção de ameaças de negação de serviço distribuídos em aplicações web com base em sua acurácia, e gerar um modelo preditivo utilizando os resultados obtidos a partir da comparação, permitindo a sua visualização de previsão por meio de uma aplicação Web.
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Este estudo busca fazer uma comparação de técnicas de Machine Learning, entender qual delas é mais efetiva na detecção de ameaças de negação de serviço distribuídos em aplicações web com base em sua acurácia, e gerar um modelo preditivo utilizando os resultados obtidos a partir da comparação, permitindo a sua visualização de previsão por meio de uma aplicação Web.https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31220Universidade Presbiteriana MackenzieFaculdade de Computação e Informática (FCI)Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessaprendizado de máquinaddosinteligência artificalredesegurança cibernéticaEstudo e investigação de técnicas de IA para detecção de ataques DDOSinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEORIGINAL1149-Artigo Final-5135-1-4-20221209.pdf1149-Artigo Final-5135-1-4-20221209.pdfBruno Ianoni Figueiredo, Frederico Reid Sulahian Ferreira, Marco Gabriel de Melo Simantobapplication/pdf506813https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/2d6937e5-5768-4f24-adcb-c7d728ecf48b/downloadf51f8609abc4e8fac109c2d5e79f932cMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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