1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Ciência da Computação

ORCID:	http://orcid.org/0000-0002-2579-0120
Document type:	Trabalho de Conclusão de Curso
Access type:	Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Title:	Implementação de novas métricas para avaliação de classificadores de botnets dentro do framework MOA
Author:	Figueiredo, Pedro Victor Guerra de
First Advisor:	Miani, Rodrigo Sanches
First member of the Committee:	Cattelan, Renan Gonçalves
Second member of the Committee:	Lima, Maria Adriana Vidigal de
Summary:	Resumo 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.
Keywords:	Segurança da Informação Sistemas de detecção de intrusão Mineração de dados Mineração em fluxos de dados Aprendizado de máquina Botnets
Area (s) of CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language:	por
Country:	Brasil
Publisher:	Universidade Federal de Uberlândia
Quote:	FIGUEIREDO, 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, 2022
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34889
Date of defense:	31-Mar-2022
Appears in Collections:	TCC - Ciência da Computação

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