Analyzing IDS botnets detection

• Autor(a) principal: Binda, Kahe Henrique
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12508
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO; Aprendizado do computador; Inteligência artificial; Redes de computadores; Machine learning; Artificial intelligence; Computer networks

Num mundo cada vez mais conectado com cada vez mais equipamentos ligados em permanência o risco de cibersegurança tem aumentado. De entre as diversas vulnerabilidades e formas de exploração continuada as Botnets são as visadas neste trabalho. Os números de infeções relacionadas com as Botnets têm crescido de forma critica e devido dotar de maiores capacidades os atacantes e seu grande poder de infeção futura é necessário um desenvolvimento continuo de soluções para reforçar a proteção das redes e sistemas. Os Sistemas de Deteccao de Intrusao (IDS) são uma das soluções que tentam acompanhar esta evolução deste tipo de ameaça. A evolução continua das ferramentas e formas de ataque por forma a fugir à detecção, utilizando mecanismos como tráfego cifrado (IPSec, SSL) e arquitectura diversa e formas diferentes da implementação das Botnets levantam grandes desafios a quem as tenta detectar. Por forma a compreender melhor estes desafios, este trabalho propõe uma arquitetura para mapear o comportamento das Botnets. Para isso criou-se uma topologia com diversos componentes, como Network Intrusion Detection System (NIDS) e Host Intrusion Detection System (HIDS), auxiliados com informação de honeypots para a deteção e análise de ataques. Esta abordagem permitiu obter dados reais de tentativas, algumas com sucesso, de infeções de Malware, com o intuito de transformar os sistemas em Bots e os integrar em Botnets. É efetuada uma análise exploratória dos dados para verificar a capacidade de deteção e os casos em que os sistemas não fornecem informação correta. Foram também utilizados alguns métodos baseados em machine learning para tratamento e análise dos dados coletados.