Publicação: Análise de incidentes de segurança usando séries temporais e modelos ARIMA
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Esse trabalho utiliza conceitos de análise de dados uma base pública sobre incidentes de segurança
mantida de maneira independente, a Hackmageddon, a fim de se tentar prever comportamentos
futuros dos mesmos. Ao longo da pesquisa, os dados foram transformados em cinco séries
temporais, uma para todos os incidentes e quatro para cada tipo de incidente (Crime Cibernético,
Espionagem Cibernética, Guerra Cibernética e Hacktivismo). A partir delas, foram utilizadas
funções de autocorrelação, autocorrelação parcial, análise de gráficos e testes de validação
para construir modelos ARIMA e, em seguida, elaborar previsões a partir deles. Os resultados
encontrados indicam um desempenho semelhante entre os modelos que tiveram períodos de
estimativa maiores se saíram melhores do que os que tiveram esse reduzido.
Abstract
This work uses data analysis concepts from an independently maintained public database on
security incidents, the Hackmageddon, in order to try to predict future behavior of the same.
During the research, the data were transformed into five time series, one for all incidents and
four for each type of incident (Cyber Crime, Cyber Espionage, Cyber War and Hacktivism).
From them, autocorrelation functions, partial autocorrelation functions, graph analysis and
validation tests were used to build ARIMA models and elaborate predictions from them. The
results indicated a similar performance among the models that had longer estimation periods
performed better than those thatused smaller periods.
Palavras-chave
Segurança da informação, Modelos ARIMA, Incidentes de segurança, Previsão de incidentes, Information Security, ARIMA Models, Security incidents, Incident Forecast
Citação
PAULO, Juliana de Faria. Análise de incidentes de segurança usando séries
temporais e modelos ARIMA. 2021. 73 f. Trabalho de
Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021
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