Um Sistema para Detecção Não Supervisionada e Online de Botnets

  • Bruno Henrique Schwengber UFPR
  • Michele Nogueira UFPR

Resumo


As redes de bots (i.e., botnets) são uma ameaça à segurança de redes devido à sua natureza dinâmica, causando danos às empresas e usuários com o suporte a ataques (ex., negação de serviços) e roubo de dados pessoais. Detectar as botnets é um desafio, uma vez que os dispositivos infectados (bots) estão amplamente espalhados em diferentes locais geográficos e mantêm-se camuflados em dispositivos de uso rotineiro. As técnicas apresentadas na literatura geralmente ignoram as mudanças na distribuição estatística dos dados e detectam as botnets com base em uma janela estática. Essas mudanças são conhecidas como mudanças de conceito e tornam o modelo de classificação obsoleto. Portanto, este trabalho apresenta o TRUSTED, um sistema para detecção de botnets on-line e não supervisionada com a percepção de mudanças de conceito. Diferente de outros trabalhos, TRUSTED aplica a percepção de mudanças de conceito para otimizar o aprendizado na detecção de botnets em um ambiente on-line e não supervisionado. Os resultados mostram a viabilidade do sistema TRUSTED na detecção de botnets usando identificação de mudanças de conceito e acurácia de 87%.

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Publicado
13/10/2020
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SCHWENGBER, Bruno Henrique; NOGUEIRA, Michele. Um Sistema para Detecção Não Supervisionada e Online de Botnets. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 20. , 2020, Petrópolis. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 313-326. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2020.19246.

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