Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/11422/18242
Tipo: 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
Orientador: Leão, Rosa Maria Meri
Resumo: 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.
Palavras-chave: Detecção de Pontos de Mudanças
Ataques DDoS
Assunto CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS
Unidade produtora: Escola Politécnica
Editora: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Data de publicação: Mar-2019
País de publicação: Brasil
Idioma da publicação: por
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Aparece nas coleções:Engenharia de Computação e Informação

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