eduroamIA: Inteligência Artificial Aplicada à Previsão de Eventos de Autenticação Federada no eduroam

  • Lucas Frank UFJF
  • Rodrigo Rego UFJF
  • Calebe Reis RNP
  • Luciano Rocha RNP
  • Edelberto Silva UFJF
DOI: https://doi.org/10.5753/wgid.2019.14026

Resumo


Este trabalho avalia a utilização de predição de eventos críticos em um serviço de gestão de identidade federada em larga escala, o eduroam. O objetivo desta pesquisa é indicar ao administrador sobre possíveis anomalias relacionadas à autenticação de usuários e comportamento de autenticação das instituições. Algoritmos de aprendizado de máquina são aplicados tanto em modo offline quanto online. A partir dos registros reais do serviço RADIUS no nível da federação eduroam de usuários em roaming foi possível determinar um modelo de predição para o perfil de cada instituição. Os resultados mostram promissor avanço na área de análise de dados de grande massa para a área de gestão de identidade em um ambiente federado sem fio com RMSE de 3.66 no melhor caso.

Referências

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3https://ibb.co/gyZCxYM 4https://ibb.co/jTXD8v0 5Sejam problemas no tratamento das autenticações, seja na disponibilidade do serviço de Gestão de Identidade associado, o eduroam.
Publicado
02/09/2019
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FRANK, Lucas; REGO, Rodrigo; REIS, Calebe; ROCHA, Luciano; SILVA, Edelberto. eduroamIA: Inteligência Artificial Aplicada à Previsão de Eventos de Autenticação Federada no eduroam. In: WORKSHOP DE GESTÃO DE IDENTIDADES DIGITAIS, 9. , 2019, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 25-28. DOI: https://doi.org/10.5753/wgid.2019.14026.