Detecção de Intrusos usando Conjunto de k-NN gerado por Subespaços Aleatórios

  • Márcia Henke UFAM
  • Celso Costa UFAM
  • Eulanda M. dos Santos UFAM
  • Eduardo Souto UFAM

Resumo


Diversos estudos apresentam propostas para detecção de anomalia na Internet empregando técnicas de aprendizagem de máquina. A maioria desses trabalhos utiliza classificadores individuais como: k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machines (SVM), redes neurais artificiais, árvores de decisão, Naive Bayes, k-means, dentre outros. Recentemente, porém, observase um interesse na literatura em aumentar a taxa de detecção de anomalia através do uso de combinação de classificadores. Este trabalho propõe o uso de conjunto de classificadores, mais especificamente conjunto de k-NNs gerados através do método subespaços aleatórios (RSM), para aumentar a taxa de detecção de anomalias em redes de computadores. O método é comparado à técnica híbrida Triangle Area based Nearest Neighbor (TANN), publicada recentemente na literatura. Os resultados alcançados pelo conjunto de k-NNs foram superiores aos obtidos com TANN, tanto em termos de aumento da precisão de classificação, quanto em termos de redução de falsos alarmes.

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Publicado
06/11/2011
HENKE, Márcia; COSTA, Celso; SANTOS, Eulanda M. dos; SOUTO, Eduardo. Detecção de Intrusos usando Conjunto de k-NN gerado por Subespaços Aleatórios. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 11. , 2011, Brasília. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2011 . p. 197-210. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2011.20573.

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