Sistema de detecção de intrusão em redes utilizando redes neurais
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Data
2015
Tipo de documento
Monografia
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Ciências Exatas e da Terra
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
Beltrame, Rômullo Furtado
Orientador
Zambiasi, Saulo Popov
Coorientador
Resumo
This work presents a solution for intrusion detection problems in computer systems, using Artificial Neural Networks technology to generalize information and classify them according to the risk verge of an attack or invasion. It is proposed that these structures monitor the network in order to find patterns in the attacks, it can even detect new attacks. The literature review presents the main concepts and studies related to the issues addressed in the project, thus enabling the development of a software that united the strengths of various technologies in order to improve the intrusion detection today. This work fits as applied research, exploratory, qualitative and literature. The results obtained with the prototype were highly satisfactory, it reached a successful 99.78% accuracy, shown itself effective in detecting intrusion through payload analysis considering the trained exploits and the list of suspect terms. Keywords: Intrusion Detection System. Artificial Intelligence. Neural Networks. SNORT. Network intrusion detection system. System Invasion. Python.
Este trabalho propõe uma solução para a problemática de detecção de intrusão em sistemas informatizados, utilizando a tecnologia de Redes Neurais Artificiais para generalizar informações e classificá-las de acordo com o risco de eminência de um ataque ou invasão. A revisão bibliográfica apresenta os principais conceitos e estudos relacionados aos assuntos no projeto abordados, possibilitando, assim, o desenvolvimento de um software que uniu os pontos positivos de diversas tecnologias a fim de melhor desenvolver a detecção de intrusão. Este trabalho se enquadra como pesquisa aplicada, exploratória, quantitativa e bibliográfica. Foi desenvolvido um software que monitora a rede a fim de encontrar padrões nos ataques, e detecta-os mesmo que estes ataques sejam novos. Os resultados obtidos com o protótipo chegaram a um sucesso de 99,79% de acerto, conseguindo detectar os exploits ensinados e alguns termos considerados de risco, considerados assim altamente satisfatórios e mostrandose eficazes na detecção de intrusão.
Este trabalho propõe uma solução para a problemática de detecção de intrusão em sistemas informatizados, utilizando a tecnologia de Redes Neurais Artificiais para generalizar informações e classificá-las de acordo com o risco de eminência de um ataque ou invasão. A revisão bibliográfica apresenta os principais conceitos e estudos relacionados aos assuntos no projeto abordados, possibilitando, assim, o desenvolvimento de um software que uniu os pontos positivos de diversas tecnologias a fim de melhor desenvolver a detecção de intrusão. Este trabalho se enquadra como pesquisa aplicada, exploratória, quantitativa e bibliográfica. Foi desenvolvido um software que monitora a rede a fim de encontrar padrões nos ataques, e detecta-os mesmo que estes ataques sejam novos. Os resultados obtidos com o protótipo chegaram a um sucesso de 99,79% de acerto, conseguindo detectar os exploits ensinados e alguns termos considerados de risco, considerados assim altamente satisfatórios e mostrandose eficazes na detecção de intrusão.
Palavras-chave
Sistema de Detecção de Intrusão, Inteligência artificial, SNORT, Network intrusion detection system, Invasão de sistemas, Redes neurais artificiais, Python