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Aplicação de modelos Transformers para a predição de ataques DDoS correlacionando fontes de dados

Processo: 25/00612-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de abril de 2025
Data de Término da vigência: 21 de julho de 2025
Área de conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Michele Nogueira Lima
Beneficiário:Anderson Bergamini de Neira
Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). 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):Aprendizado computacional   Segurança cibernética   Internet das coisas
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Cibersegurança | correlação de fontes de dados | IoT | Predição de Ataques DDoS | Transformers | Predição de Ataques DDoS

Resumo

A atual proposta visa avançar em duas abordagens importantes do projeto MENTORED, especificamente a predição de ataques e botnets móveis e a correlação de fontes de informações. Deste modo, o trabalho a ser realizado visa predizer ataques DDoS usando transformers e dados oriundos de diferentes fontes. (AU)

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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)
FARIAS JUNIOR, EUCLIDES PERES; DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; BORGES, LIGIA FRACIELLE; NOGUEIRA, MICHELE. Survey paper Transformers model for DDoS attack detection: A survey. Computer Networks, v. 270, p. 38-pg., . (18/23098-0, 22/06840-0, 25/00612-3)