dc.contributorCorreia, Luiz Henrique Andrade
dc.contributorMaziero, Erick Galani
dc.contributorMoraes Júnior, Hermes Pimenta de
dc.contributorVieira, Alex Borges
dc.contributorMiranda Neto, Arthur de
dc.creatorBoell, Victor Grudtner
dc.date2021-07-27T17:11:47Z
dc.date2021-07-27T17:11:47Z
dc.date2021-07-27
dc.date2021-04-28
dc.date.accessioned2023-09-28T20:02:29Z
dc.date.available2023-09-28T20:02:29Z
dc.identifierBOELL, V. G. Identificação de tráfego malicioso em redes SDN com técnicas de inteligência computacional. 2021. 55 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.
dc.identifierhttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46815
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9043032
dc.descriptionThe amount of cyber attacks is increasing and becoming more and more complex. Thus, it is necessary to adopt security measures to protect computer assets. To make a decision on how to solve a problem or monitor a particular network equipment, a great deal of information is needed. This information can be attributed to data transfer points and network equipment, even with the information obtained, it is possible that the most sophisticated data go unnoticed in the eyes of more experienced administrators and security measures such as firewalls and antivirus. (SDN - Software Defined Network) technology gives you a complete view of your network. In addition, traffic processing can be done through a module external to the driver to create rules that define the paths of packets in the network. This work intends to use as characteristics of SDN technology to monitor the network in order to obtain equipment data and classify the behavior of anomalous traffic using artificial intelligence (AI - Artificial Intelligence). The result of the processing will be used to create rules for the network controller to mitigate security issues.
dc.descriptionA quantidade de ataques cibernéticos vem aumentando e tornando-se cada vez mais complexos. Assim, se faz necessário adotar medidas de segurança para a proteção dos ativos de informática. Para tomar uma decisão sobre como solucionar um problema ou monitorar um determinado equipamento de rede é necessário uma grande quantidade de informações. Essas informações podem ser obtidas do tráfego de dados e dos equipamentos da rede e, mesmo com as informações obtidas, é possível que os ataques mais sofisticados passem despercebidos aos olhos dos administradores mais experientes e das medidas de segurança como firewalls e antivírus. A tecnologia de redes definidas por software (SDN - Software Defined Network) permite ter uma visão completa da rede. Além disso, o processamento do tráfego pode ser feito por meio de um módulo externo ao controlador para criar as regras que definem os caminhos dos pacotes na rede. Este trabalho pretende utilizar as características da tecnologia SDN para monitorar a rede a fim de obter dados dos equipamentos e classificar o comportamento do tráfego anômalo utilizando inteligência artificial (IA - Inteligência Artificial). O resultado do processamento será usado para criar regras para o controlador da rede mitigar os problemas de segurança.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras
dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação
dc.publisherUFLA
dc.publisherbrasil
dc.publisherDepartamento de Ciência da Computação
dc.rightsacesso aberto
dc.subjectRede definida por software
dc.subjectRedes - Segurança
dc.subjectInteligência computacional
dc.subjectSoftware-defined network
dc.subjectNetworks - Security
dc.subjectComputational intelligence
dc.subjectCiência da Computação
dc.titleIdentificação de tráfego malicioso em redes SDN com técnicas de inteligência computacional
dc.typedissertação


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