Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46815
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorBoell, Victor Grudtner-
dc.date.accessioned2021-07-27T17:11:47Z-
dc.date.available2021-07-27T17:11:47Z-
dc.date.issued2021-07-27-
dc.date.submitted2021-04-28-
dc.identifier.citationBOELL, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/46815-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectRede definida por softwarept_BR
dc.subjectRedes - Segurançapt_BR
dc.subjectInteligência computacionalpt_BR
dc.subjectSoftware-defined networkpt_BR
dc.subjectNetworks - Securitypt_BR
dc.subjectComputational intelligencept_BR
dc.titleIdentificação de tráfego malicioso em redes SDN com técnicas de inteligência computacionalpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Correia, Luiz Henrique Andrade-
dc.contributor.advisor-co1Maziero, Erick Galani-
dc.contributor.referee1Moraes Júnior, Hermes Pimenta de-
dc.contributor.referee2Vieira, Alex Borges-
dc.contributor.referee3Miranda Neto, Arthur de-
dc.description.resumoA quantidade de ataques cibernéticos vem aumentando e tornando-se cada vez mais complexos. Assim, se faz necessário adotar medidas de segurança para a proteção dos ativos de informática. Para tomar uma decisão sobre como solucionar um problema ou monitorar um determinado equipamento de rede é necessário uma grande quantidade de informações. Essas informações podem ser obtidas do tráfego de dados e dos equipamentos da rede e, mesmo com as informações obtidas, é possível que os ataques mais sofisticados passem despercebidos aos olhos dos administradores mais experientes e das medidas de segurança como firewalls e antivírus. A tecnologia de redes definidas por software (SDN - Software Defined Network) permite ter uma visão completa da rede. Além disso, o processamento do tráfego pode ser feito por meio de um módulo externo ao controlador para criar as regras que definem os caminhos dos pacotes na rede. Este trabalho pretende utilizar as características da tecnologia SDN para monitorar a rede a fim de obter dados dos equipamentos e classificar o comportamento do tráfego anômalo utilizando inteligência artificial (IA - Inteligência Artificial). O resultado do processamento será usado para criar regras para o controlador da rede mitigar os problemas de segurança.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subject.cnpqCiência da Computaçãopt_BR
Aparece nas coleções:Ciência da Computação - Mestrado (Dissertações)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
DISSERTAÇÃO_Identificação de tráfego malicioso em redes SDN com técnicas de inteligência computacional.pdf1,27 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.