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http://hdl.handle.net/11422/18242| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Análise de algoritmo para detecção de pontos de mudança em séries temporais visando a detecção de ataques DDoS |
| Autor(es)/Inventor(es): | Passos, Ana Paula Rocha Soares |
| Tutor: | Leão, Rosa Maria Meri |
| Resumen: | Séries temporais são dados especialmente importantes pois são uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo e cujas observações vizinhas são dependentes entre si, fazendo-se necessário analisar e modelar essa dependência. Este trabalho apresenta uma análise algorítmica dos resultados encontrados ao submeter séries temporais não estacionárias a uma formulação estatística típica de detecção de ponto de mudança e analisar as distribuições de probabilidade de dados antes e depois de um ponto de mudança candidato e identificar o candidato como um ponto de mudança se as duas distribuições forem significativamente diferentes. O método ajusta um modelo de regressão automática aos dados para representar o comportamento estatístico da série temporal e atualiza as estimativas dos parâmetros de forma incremental, de modo que o efeito dos exemplos passados seja gradualmente descontado. Uma forma de avaliar a probabilidade de um determinado dado da sequência ser um dado “normal” ou um dado suspeito. Por fim, a avaliação dos resultados por métricas de desempenho, como Precisão e Sensibilidade, utilizadas para avaliar o algoritmo na detecção de pontos de mudança dos dados que sofreram ataques de negação de serviço distribuído. |
| Materia: | Detecção de Pontos de Mudanças Ataques DDoS |
| Materia CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Unidade de producción: | Escola Politécnica |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | mar-2019 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Engenharia de Computação e Informação |
Ficheros en este ítem:
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