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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/44184| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0008-9046-6934 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | GRASP-HPO: otimização de hiperparâmetros baseada na meta-heurística GRASP para a detecção de intrusões |
| Autor(es): | Otsuka, Gabriel José Bueno |
| Primeiro orientador: | Miani, Rodrigo Sanches |
| Primeiro coorientador: | Quincozes, Silvio Ereno |
| Primeiro membro da banca: | Gabriel, Paulo Henrique Ribeiro |
| Segundo membro da banca: | Park, Kil Jin Brandini |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Aprendizado de máquina Sistemas de Detecção de Intrusão Hiperparâmetros Otimização de Hiperparâmetros Procedimento de Pesquisa Adaptativa Ran- domizada Gulosa |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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 |
| Data de defesa: | 21-Nov-2024 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| GRASPHPOOtimização.pdf | TCC | 5.49 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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