Sensibilização para a intrusão na rede utilizando a fusão de dados e a classificação SVM
Um estudo sobre a melhoria da cibersegurança através de técnicas de análise integrada e de aprendizagem automática
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A detecção de intrusões na rede é um factor importante para a análise de risco da segurança da rede. Na última década, estão disponíveis diferentes métodos e quadros para a detecção de intrusões e o alerta de segurança. Vários métodos baseiam-se no processo de descoberta de conhecimentos e alguns quadros baseiam-se em redes neuronais. Estes modelos completos tomam decisões baseadas em regras para a geração de alertas de segurança. Nesta dissertação, propusemos um novo método para a detecção de intrusões utilizando a fusão de dados e a classificação SVM. A fusão d...
A detecção de intrusões na rede é um factor importante para a análise de risco da segurança da rede. Na última década, estão disponíveis diferentes métodos e quadros para a detecção de intrusões e o alerta de segurança. Vários métodos baseiam-se no processo de descoberta de conhecimentos e alguns quadros baseiam-se em redes neuronais. Estes modelos completos tomam decisões baseadas em regras para a geração de alertas de segurança. Nesta dissertação, propusemos um novo método para a detecção de intrusões utilizando a fusão de dados e a classificação SVM. A fusão de dados funciona com base nos enviesamentos da recolha de características de ocorrência. A máquina de vectores de suporte é um super classificador de dados. Agora usamos SVM para a detecção de itens fechados da técnica baseada em regras.
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