Seleção de características utilizando uma abordagem meta-heurística para detecção de anomalias em redes de computadores

• Processo: 16/03088-4
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de julho de 2016
• Vigência (Término): 31 de dezembro de 2016
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Kelton Augusto Pontara da Costa
• Beneficiário: Bruna de Camargo Rubio
• Instituição-sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Assunto(s): Redes de computadores Redes neurais (computação) Inteligência artificial Bases de dados Meta-heurística Anomalias

Resumo

Atualmente um número de pessoas interessadas em obter acesso não autorizado à informações presentes em redes de computadores vem crescendo exponencialmente em conjunto com os mais variados tipos de invasões, ataques e códigos maliciosos. Uma das áreas que mais tem sido pesquisadas no contexto de detecção de anomalias é a de invasão em redes de computadores devido, principalmente, à variedade dos ataques, bem como suas complexidades. Por conta disso, empresas têm aumentado seus investimentos em estudos para a elaboração de sistemas de detecção de intrusões mais eficientes, utilizando para tal, técnicas de inteligência artificial. A presente proposta de iniciação científica objetiva a criação de uma base de dados robusta sobre anomalias em redes de computadores bem como a aplicação de uma técnica para seleção de características baseada em meta-heurística no intuito de maximizar a taxa de acerto dos classificadores a serem aplicados para esta base de dados. A nova base de dados pretende servir como auxílio para pesquisadores da área de segurança em redes de computadores que necessitam de grandes bases para aprimorar os resultados de seus experimentos.