Análise de Alertas de Sistemas de Detecção de Intrusão: Uso de Aprendizado Supervisionado na Redução de Alertas Falsos Positivos

  • Eduardo Alves Moraes UEL / FATEC
  • Carlos Alexandre Carvalho Tojeiro FATEC
  • Rodrigo Sanches Miani UFU
  • Bruno Bogaz Zarpelão UEL

Resumo


Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS - Intrusion Detection System) detectam vários tipos de comportamentos maliciosos em sistemas computacionais, que podem comprometer sua segurança e confiabilidade. Embora os IDS melhorem a proteção dos sistemas, existe um problema: a geração de alertas que não representam a real situação do ambiente computacional, chamados de alertas falsos positivos. Este artigo apresenta uma abordagem de redução de alertas falsos positivos, utilizando filtragem de alertas por prioridade e métodos de aprendizado de máquina. É realizada uma separação de alertas com base nas suas prioridades e a inserção de novos atributos com base em outras fontes de dados. Em seguida, são aplicados os algoritmos de aprendizado de máquina (kNN e Random Forest) com base em um classificador supervisionado para identificar os falsos positivos. A abordagem atingiu o seu objetivo, apresentando uma redução significativa dos alertas falsos positivos em um estudo de caso realizado em uma rede corporativa real.

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Publicado
06/11/2017
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MORAES, Eduardo Alves; TOJEIRO, Carlos Alexandre Carvalho; MIANI, Rodrigo Sanches; ZARPELÃO, Bruno Bogaz. Análise de Alertas de Sistemas de Detecção de Intrusão: Uso de Aprendizado Supervisionado na Redução de Alertas Falsos Positivos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 17. , 2017, Brasília. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 182-195. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2017.19499.

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