Sistema de Detecção de Intrusão Confiável Baseado em Aprendizagem por Fluxo

  • Eduardo K. Viegas PUCPR
  • Altair O. Santin PUCPR
  • Roger R. dos Santos PUCPR
  • Vilmar Abreu PUCPR

Resumo


Sistemas de detecção de intrusão baseados em aprendizagem de máquina são amplamente propostos na literatura. Porém, apesar dos resultados promissores reportados, devido a falta de confiabilidade na acurácia dos sistemas, tais técnicas raramente são utilizadas em produção. Neste artigo, propomos um sistema de detecção de intrusão confiável baseado em algoritmos de aprendizagem por fluxo. A confiabilidade do sistema é provida através da avaliação da confiança da classificação efetuada pelo sistema. Experimentos demonstraram a viabilidade de proposta, que manteve a sua acurácia mesmo durante a classificação de novos ataques e serviços, atualizando o sistema de modo autônomo.

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Publicado
13/10/2020
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VIEGAS, Eduardo K.; SANTIN, Altair O.; SANTOS, Roger R. dos; ABREU, Vilmar. Sistema de Detecção de Intrusão Confiável Baseado em Aprendizagem por Fluxo. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 20. , 2020, Petrópolis. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 382-394. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2020.19251.

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