Sistema de Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Redes Neurais Artificiais

  • Heitor Neto Universidade Federal de Lavras
  • Celso Ávila Universidade José do Rosário Vellano
  • Wilian Lacerda Universidade Federal de Lavras

Resumo


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.

Palavras-chave: Detecção de intrusão, Redes Neurais Artificiais

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Publicado
17/05/2017
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NETO, Heitor; ÁVILA, Celso; LACERDA, Wilian. Sistema de Detecção de Intrusão em Redes de Computadores Utilizando Redes Neurais Artificiais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO (SBSI), 13. , 2017, Lavras. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . p. 206-213. DOI: https://doi.org/10.5753/sbsi.2017.6044.