Estudos para o desenvolvimento de um método de Classificação de Tráfego Cifrado em Redes Utilizando Machine Learning - Kramer, Dyonatha Batista; Neu, Charles (Anais da Escola Regional de Computação do Rio Grande do Sul (ERCOMP-RS); 2020: Anais da I Escola Regional de Computação do Rio Grande do Sul, 2020)
O aumento do tráfego criptografado é reflexo de fortes investimentos em segurança da informação. Todavia, ao se oferecer mais segurança na Internet, cria-se, para os administradores de rede, obstáculos na gerência, controle de monitoramento e segurança da mesma. Por isso, a caracterização de tráfego cifrado se torna um tema cada vez mais pertinente de pesquisa, buscando soluções que evitem expor dados pessoais do usuário, mas que, ao mesmo tempo, possam oferecer um controle de monitoramento de rede. A fim de ajudar a lidar com essas questões, este artigo propõe um sistema baseado em machine learning utilizando informações estatísticas para classificar tráfego cifrado em rede.