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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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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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