Publicação: Comparação da eficiência de modelos de redes neurais artificiais na detecção de intrusões em redes de computadores
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
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As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são empregadas em diversas áreas, encontrando padrões, otimizando dados, prevendo ações, entre outros usos. Na segurança de rede de computadores, o uso de RNAs têm sido empregadas com o intuito de detectar intrusões, prevenindo ataques a rede. Porém, existem inúmeros modelos de RNAs, de modo que cada tipo de ataque pode ter um modelo que alcance melhores resultados que outros. Neste trabalho, são implementados 5 modelos de RNAs, que são usadas para detectar 7 tipos de ataques. Os resultados deste trabalho apontam, para cada RNA e para cada ataque, a quantidade de falsos positivos e negativos, acurácia e tempo de execução. Dessa forma, os resultados auxiliam projetistas de softwares de segurança de rede na escolha do modelo de RNA mais adequado.
Abstract
Artificial Neural Networks (ANNs) are used in several areas, finding patterns, optimizing data, predicting actions, among other uses. In computer network security, the use of ANNs has been employed in order to detect intrusions, preventing network attacks. However, there are numerous models of ANNs, so that each type of attack can have a model that achieves better results than others. In this work, ANNs of 5 ANN models are implemented, which are used to detect 7 types of attacks. The results of this work indicate, for each ANN and for each attack, the amount of false positives and negatives, accuracy and execution time. Thus, the results help network security software designers in choosing the most appropriate ANN model.
Palavras-chave
Aprendizado de máquinas, Detecção de intrusões, Redes de computadores, Redes neurais artificiais, Segurança da informação
Citação
GONÇALVES, Heitor Eugênio. Comparação da eficiência de modelos de redes neurais artificiais na detecção de intrusões em redes de computadores. 2023. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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