Aprimorando a Detecção de Ataques Automáticos através de Decomposição Espectral de Pacotes de Rede - Souza, Lucas Airam C. de; Camilo, Gustavo F.; Duarte, Otto Carlos M. B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2021: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2021)
A classiﬁcação de ﬂuxos para a identiﬁcação de ataques em redes de computadores por aprendizado de máquina utiliza características quantitativas que sintetizam as informações de pacotes pertencentes a um ﬂuxo. Entretanto, as características convencionais, como tamanho de pacote e número de bytes, geram redundâncias e não representam as correlações temporais entre os pacotes de um ﬂuxo. Ataques de rede automatizados geram padrões periódicos observáveis através da decomposição espectral, o que facilita a classiﬁcação. Este artigo propõe o FENED1, um método para extrair características de dados de rede considerando a ordem de chegada dos pacotes dentro de um mesmo ﬂuxo através da transformada rápida de Fourier para a classiﬁcação binária. O vetor de características proposto contém o módulo das componentes espectrais do ﬂuxo. Os resultados mostram que a proposta é melhor ou igual às propostas convencionais de extração de características que desconsideram a ordem de chegada dos pacotes em um ﬂuxo.