Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44184
ORCID:  http://orcid.org/0009-0008-9046-6934
Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: GRASP-HPO: otimização de hiperparâmetros baseada na meta-heurística GRASP para a detecção de intrusões
Author: Otsuka, Gabriel José Bueno
First Advisor: Miani, Rodrigo Sanches
First coorientator: Quincozes, Silvio Ereno
First member of the Committee: Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro
Second member of the Committee: Park, Kil Jin Brandini
Summary: Este trabalho apresenta o Procedimento de Busca Adaptativa Gulosa Randomizada para Otimização de Hiperparâmetros (GRASP-HPO), uma abordagem para Otimização de Hiperparâmetros (HPO) de algoritmos de aprendizado de máquina (AM), aplicado especificamente no contexto de Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS). Baseado na meta-heurística GRASP, o processo envolve uma seleção aleatória inicial e uma busca local subsequente para refinar as melhores combinações de hiperparâmetros (HPs). Aplicado ao algoritmo XGBoost treinado com o conjunto de dados ERENO, o GRASP-HPO alcançou até 94\% de F1-Score em detecção de intrusões, com resultados competitivos em desempenho e tempo de convergência em comparação com abordagens de HPO tradicionais. Esses resultados destacam o GRASP-HPO como uma técnica promissora para aplicações de segurança cibernética e otimização de parâmetros em problemas de alta complexidade.
Keywords: Aprendizado de máquina
Sistemas de Detecção de Intrusão
Hiperparâmetros
Otimização de Hiperparâmetros
Procedimento de Pesquisa Adaptativa Ran- domizada Gulosa
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: OTSUKA, Gabriel José Bueno. GRASP-HPO: Otimização de Hiperparâmetros baseada na meta-heurística GRASP para a detecção de intrusões. 2024. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44184
Date of defense: 21-Nov-2024
Appears in Collections:TCC - Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
GRASPHPOOtimização.pdfTCC5.49 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons