Correlacionando Alertas para a Predição de Ataques DDoS

• Processo: 25/01622-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Michele Nogueira Lima
• Beneficiário: Lucas Albano Olive Cruz
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/23098-0 - MENTORED: da modelagem à experimentação - predizendo e detectando ataques DDoS e zero-day, AP.TEM
• Assunto(s): Intrusão Predição Segurança cibernética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Correlação de Alertas | DDoS | Intrusão | Predição | Cibersegurança

Resumo

A correlação de alertas é um avanço essencial para aprimorar a predição e a detecção de ataques cibernéticos. Com o desenvolvimento de diversos sistemas de detecção de intrusão, os alertas gerados frequentemente apresentam formatos distintos, diferentes tempos de aquisição e um volume elevado de dados, o que torna a correlação um desafio. No entanto, integrar essas fontes pode enriquecer a base informacional, possibilitando uma análise mais precisa e eficiente por meio de mecanismos de predição e detecção. Assim, este projeto de iniciação científica propõe investigar métodos para correlacionar alertas heterogêneos, com foco na superação dos desafios técnicos e na aplicação prática dessa abordagem para a predição de ataques DDoS dentro do contexto do projeto MENTORED.