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dc.creatorOliveira, Henrique Corrêa de-
dc.date.accessioned2024-07-26T19:07:48Z-
dc.date.available2024-07-26T19:07:48Z-
dc.date.issued2024-04-29-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Henrique Corrêa de. Detecção interpretável de intrusões em subestações elétricas inteligentes por meio da inteligência artificial explicável. 2024. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41864-
dc.description.abstractThis work proposes a solution to improve an Intrusion Detection System (IDS) in the context of electrical substations. The main objective is to integrate explainability capabilities using Explainable Artificial Intelligence (XAI) into IDS, especially to deal with security challenges in communication in electrical substation networks, which are based on the IEC-61850 standard. Furthermore, as a second contribution, the extraction of new features with temporal enrichment techniques was implemented, added to robust pre-processing. The improvement obtained with this in the classification was also possible to be observed by XAI techniques. The results were quite promising, the improvement of the IDS made it less biased towards some attacks and with a better interpretation of complex attacks, such as Masquerade. This approach not only strengthened threat detection, but also made the IDS more reliable, easier to interpret for operators, and simplified analysis of fixes or new functionality implementations, resulting in much more favorable XAI decision-making. This integration of XAI into IDS represented a breakthrough for cybersecurity in electrical substations, providing a stronger and more transparent defense against emerging threats in highly critical environments.pt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/us/*
dc.subjectInteligência artificial explicávelpt_BR
dc.subjectAprendizado de máquinapt_BR
dc.subjectAI explainablept_BR
dc.subjectXAIpt_BR
dc.subjectSistema de detecção de intrusãopt_BR
dc.subjectIDSpt_BR
dc.subjectSubestações elétricaspt_BR
dc.subjectSHAPpt_BR
dc.subjectExplainable artificial intelligencept_BR
dc.subjectIEC-61850pt_BR
dc.titleDetecção interpretável de intrusões em subestações elétricas inteligentes por meio da inteligência artificial explicávelpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Quincozes, Silvio Ereno-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9401130360785458pt_BR
dc.contributor.advisor1Miani, Rodrigo Sanches-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2992074747740327pt_BR
dc.contributor.referee1Rocha, Adriano Mendonça-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee2Molinos, Diego Nunes-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2451163675391898pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho propõe uma solução para aprimorar um Sistema de Detecção de Intrusões (IDS) no contexto das subestações elétricas. O principal objetivo é integrar capacidades de explicabilidade utilizando Explainable Artificial Intelligence (XAI) no IDS, especialmente para lidar com os desafios de segurança na comunicação das redes das subestações elétricas, que são baseadas na norma IEC-61850. Além disso, como segunda contribuição, foi implementado extração de novas features com técnicas de enriquecimento temporal, adicionado a um pré-processamento robusto. A melhora obtida com isso na classificação também foi possível ser observada pelas técnicas XAI. Os resultados foram bastante promissores, o aprimoramento do IDS tornou ele menos tendencioso para alguns ataques e com uma melhor interpretação de ataques complexos, como o Masquerade. Essa abordagem não apenas fortaleceu a detecção de ameaças, mas também tornou o IDS mais confiável, fácil de interpretar para os operadores e simplificou a análise de correções ou implementações de novas funcionalidades, resultando em tomadas de decisões com o XAI muito mais favorável. Essa integração de XAI no IDS representou um avanço para a segurança cibernética em subestações elétricas, fornecendo uma defesa mais sólida e transparente contra ameaças emergentes em ambientes altamente críticos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration54pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOpt_BR
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Uberlândia)

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