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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46815
Título: | Identificação de tráfego malicioso em redes SDN com técnicas de inteligência computacional |
Autores: | Correia, Luiz Henrique Andrade Maziero, Erick Galani Moraes Júnior, Hermes Pimenta de Vieira, Alex Borges Miranda Neto, Arthur de |
Palavras-chave: | Rede definida por software Redes - Segurança Inteligência computacional Software-defined network Networks - Security Computational intelligence |
Data do documento: | 27-Jul-2021 |
Editor: | Universidade Federal de Lavras |
Citação: | BOELL, V. G. Identificação de tráfego malicioso em redes SDN com técnicas de inteligência computacional. 2021. 55 p. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021. |
Resumo: | The amount of cyber attacks is increasing and becoming more and more complex. Thus, it is necessary to adopt security measures to protect computer assets. To make a decision on how to solve a problem or monitor a particular network equipment, a great deal of information is needed. This information can be attributed to data transfer points and network equipment, even with the information obtained, it is possible that the most sophisticated data go unnoticed in the eyes of more experienced administrators and security measures such as firewalls and antivirus. (SDN - Software Defined Network) technology gives you a complete view of your network. In addition, traffic processing can be done through a module external to the driver to create rules that define the paths of packets in the network. This work intends to use as characteristics of SDN technology to monitor the network in order to obtain equipment data and classify the behavior of anomalous traffic using artificial intelligence (AI - Artificial Intelligence). The result of the processing will be used to create rules for the network controller to mitigate security issues. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46815 |
Aparece nas coleções: | Ciência da Computação - Mestrado (Dissertações) |
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