Detecção autônoma de intrusões utilizando aprendizado de máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ferreira, Eduardo Alves
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-28072011-160306/
Resumo: A evolução da tecnologia da informação popularizou o uso de sistemas computacionais para a automação de tarefas operacionais. As tarefas de implantação e manutenção desses sistemas computacionais, por outro lado, não acompanharam essa tendência de forma ágil, tendo sido, por anos, efetuadas de forma manual, implicando alto custo, baixa produtividade e pouca qualidade de serviço. A fim de preencher essa lacuna foi proposta uma iniciativa denominada Computação Autônoma, a qual visa prover capacidade de autogerenciamento a sistemas computacionais. Dentre os aspectos necessários para a construção de um sistema autônomo está a detecção de intrusão, responsável por monitorar o funcionamento e fluxos de dados de sistemas em busca de indícios de operações maliciosas. Dado esse contexto, este trabalho apresenta um sistema autônomo de detecção de intrusões em aplicações Web, baseado em técnicas de aprendizado de máquina com complexidade computacional próxima de linear. Esse sistema utiliza técnicas de agrupamento de dados e de detecção de novidades para caracterizar o comportamento normal de uma aplicação, buscando posteriormente por anomalias no funcionamento das aplicações. Observou-se que a técnica é capaz de detectar ataques com maior autonomia e menor dependência sobre contextos específicos em relação a trabalhos anteriores
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