Análise de desempenho com algoritmos de grupos de frequência aplicados em sistemas autonômicos para proteção de redes de computadores

• Autor(a) principal: Morais, Vinícius Ribeiro
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6034
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Algorítmos computacionais; Mineração de dados (Computação); Redes de computadores; Proteção de dados; Computer algorithms; Data mining; Computer networks; Data protection

No contexto de computação autonômica, há um sistema chamado OpenFlow Intrusion Detection and Prevention System (Of-IDPS) que tem como objetivo detectar e reagir a ataques em redes analisando históricos de uso e alertas de segurança de forma autônoma com o mínimo de intervenção humana possível. Para isso, em sua arquitetura, o Of-IDPS depende de algoritmos de aprendizagem não-supervisionada relacionados à mineração de itens frequentes para gerar regras de segurança que são capazes de mitigar ataques que possam afetar a rede através das regras de segurança geradas. Assim, o objetivo deste trabalho visa melhorar o desempenho do Of-IDPS com o uso diferentes algoritmos de mineração de itens frequentes, para tentar melhorar o tempo de resposta do Of-IDPS e, consequentemente, ajudar no combate a ciberataques. Para analisar o desempenho, a avaliação destes algoritmos foi feita utilizando métricas como tempo e quantidade de memória gastos para a execução dos algoritmos. Para verificar o propósito desta pesquisa, os algoritmos foram submetidos a bases de dados sintéticas para serem avaliados e pré-selecionados. Após esta pré-seleção, os algoritmos que obtiveram os melhores resultados foram aplicados no Of-IDPS para serem analisados juntamente com um cenário de rede. Nos experimentos, obteve-se resultados que indicaram quais os melhores algoritmos, sendo esses: Apriori, LCMFreq e FP-Growth. Aplicando tais algoritmos no Of-IDPS, obteve-se uma melhora de 26% na contenção de pacotes maliciosos com o LCMFreq em comparação ao FP-Growth. Além disso, o LCMFreq mitigou 81,81% dos pacotes maliciosos em uma análise do cenário de rede com e sem a utilização do Of-IDPS, ou seja, com o LCMFreq a mitigação dos pacotes maliciosos foi maior e mais rápida em relação aos demais algoritmos. Por fim, foi possível afirmar que houve melhoras no desempenho do Of-IDPS com a utilização de novos algoritmos de frequência de itens.