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Sobre a detecção de anomalias em redes de computadores utilizando floresta de caminhos ótimos: avanços e aplicações em redes de computadores

Processo: 15/00801-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de julho de 2015 - 30 de junho de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Kelton Augusto Pontara da Costa
Beneficiário:Kelton Augusto Pontara da Costa
Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru, SP, Brasil
Pesq. associados:João Paulo Papa
Assunto(s):Segurança de redes  Anomalias  Redes de computadores  Reconhecimento de padrões  Algoritmos  Inteligência artificial 

Resumo

Nota-se, nesses últimos anos, que o número de pessoas interessadas em acessar informações não autorizadas vem crescendo exponencialmente em conjunto com o diferente número de ataques que acompanham na mesma velocidade. Considera-se, também, que certas ferramentas, tais como antivírus e firewalls são importantes para a segurança de uma rede de computadores, porém devido a grande quantidade de anomalias presentes em tais ambientes, torna-se difícil uma aplicação apresentar grande eficiência e eficácia na detecção desses códigos maliciosos. Assim, considerando a diversificação dos ataques, bem como suas complexidades, empresas tem aumentado seus investimentos em estudos para a elaboração de sistemas de detecção de intrusões mais eficientes utilizando técnicas de inteligência artificial. O presente projeto de pesquisa objetiva o estudo e desenvolvimento de técnicas de detecção de anomalias em redes de computadores utilizando o classificador por Floresta de Caminhos Ótimos, o qual ainda não foi empregado nesse contexto. Ademais, o projeto visa contribuir com uma biblioteca para o classificador OPF no intuito de ampliar a sua divulgação entre pesquisadores nacionais e internacionais. (AU)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PASSOS JUNIOR, LEANDRO APARECIDO; OBA RAMOS, CAIO CESAR; RODRIGUES, DOUGLAS; PEREIRA, DANILLO ROBERTO; DE SOUZA, ANDRE NUNES; PONTARA DA COSTA, KELTON AUGUSTO; PAPA, JOAO PAULO. Unsupervised non-technical losses identification through optimum-path forest. Electric Power Systems Research, v. 140, p. 413-423, NOV 2016. Citações Web of Science: 4.

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