Publicação:
Implementação de novas métricas para avaliação de classificadores de botnets dentro do framework MOA

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dc.contributor.advisor1Miani, Rodrigo Sanches
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dc.contributor.referee1Cattelan, Renan Gonçalves
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dc.contributor.referee2Lima, Maria Adriana Vidigal de
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dc.creatorFigueiredo, Pedro Victor Guerra de
dc.date.accessioned2022-04-25T14:00:50Z
dc.date.available2022-04-25T14:00:50Z
dc.date.issued2022-03-31
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoResumo Com a popularização da Internet, vivemos em uma sociedade interconectada, ou seja, cada vez mais dispositivos presentes em nosso cotidiano estão conectados e expostos em uma rede globalizada. Vários destes dispositivos não são desenvolvidos com os requisitos de segurança em mente, tornando-os alvos para ataques de pessoas mal intencionadas. Es- tes ataques podem acontecer de diversas maneiras. Uma categoria de ameaça presente nas redes de computadores são as chamadas botnets, dispositivos contaminados por software malicioso controlados por um mestre a fim de atingir seus objetivos. Um dos caminhos para a detecção e combate às botnets acontece por sistemas de detecção de intrusão (IDS - Intrusion Detection Systems). Comparar métodos de detecção de botnets não é uma ta- refa simples, geralmente por falta de documentação dos métodos utilizados e um conjunto de dados rotulado em comum entre as várias pesquisas. Este trabalho se propôs a rea- lizar a implementação de novas métricas para análise dos métodos de detecção proposta por (GARCíA et al., 2014) dentro de uma plataforma de código aberto chamada MOA (Massive Online Analysis), que reúne diversos algoritmos de aprendizado de máquina em fluxos de dados contínuos. Como resultado, agora é possível analisar o desempenho de classificadores de botnets de outra maneira, expandindo as possibilidades para o campo.pt_BR
dc.identifier.citationFIGUEIREDO, Pedro Victor Guerra de. Implementação de novas métricas para avaliação de classificadores de botnets dentro do framework MOA. 2022. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34889
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode112048820
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sizeorduration48pt_BR
dc.subjectSegurança da Informaçãopt_BR
dc.subjectSistemas de detecção de intrusãopt_BR
dc.subjectMineração de dadospt_BR
dc.subjectMineração em fluxos de dadospt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectBotnetspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.titleImplementação de novas métricas para avaliação de classificadores de botnets dentro do framework MOApt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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