Sistema de Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Redes Neurais Artificiais - Neto, Heitor; Ávila, Celso; Lacerda, Wilian (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação (SBSI); 2017: Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Sistemas de Informação, 2017)
Este artigo tem como objetivo apresentar o desenvolvimento de um Sistema de Detecção de Intrusão em Redes de Computadores (NIDS), com tráfego de ambiente real, utilizando a técnica de Redes Neurais Artificiais para a classificação do tráfego como intrusão ou normal. Para os experimentos, foram utilizadas duas bases de dados: a base de dados de tráfego de rede disponibilizada pela ISCX; e uma base de dados de testes criada em ambiente real. Os resultados obtidos com a utilização da técnica de Redes Neurais Artificiais, treinada com a base de dados ISCX, mostraram taxas de acertos em torno de 90%, para os dados da própria ISCX, e 98% para os dados de teste em ambiente real. Esses resultados afirmam a viabilidade da implementação da técnica de Redes Neurais Artificiais para resolver problemas de classificação de tráfego de redes de computadores.