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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2002.tde-02062015-092120
Document
Auteur
Nom complet
Daniel Rodrigues Ambrosio
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2002
Directeur
Jury
Moreira, Edson dos Santos (Président)
Gonzaga, Adilson
Silveira, Regina Melo
Titre en portugais
Métodos alternativos de reconhecimento de padrões para sistemas de detecção de intrusão
Mots-clés en portugais
Não disponível
Resumé en portugais
Esse trabalho apresenta um estudo das atuais alternativas para reconhecimento de padrões aplicados à segurança computacional, mais precisamente aos Sistemas de Detecção de Intrusão. São estudadas as abordagens propostas por cinco trabalhos publicados em simpósios internacionais e os resultados experimentais apresentados por cada um. Esses trabalhos fazem uso de variados métodos para reconhecimento de padrões, como Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Evolucionários e Mineração de Dados entre outras. Uma avaliação crítica de cada uma das abordagens. é apresentada, e são feitas propostas de implementação de algum dos métodos avaliados, objetivando suportar um Sistema de Detecção de Intrusões baseado em agentes móveis. Esse sistema foi modelado em estudos realizados pelo Grupo de Segurança Computacional do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
Titre en anglais
Alternative methods of pattern recognition for intrusion detection systems
Mots-clés en anglais
Not available
Resumé en anglais
In this document we present a study of recent alternatives for pattern recognition applied to computer security, more specifically to Intrusion Detection Systems. We study the approaches proposed by fíve papers published in international svmposiums and the experimental results each of them achieved. These studies make use of diverse pattern recognition methods, such as Artificial Neural Networks, Evolutionary Algorithms and Data Mining among others. We present a critical evaluation of each of these approaches, and some implementation suggestions for the evaluated methods, aiming to support an Intrusion Detection System based on Mobile Agents. The refered system was modeled in previous researches by the members of the Computational Security Group of the Instituto de Ciências Matemáticas de São Carlos.
 
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Date de Publication
2015-06-02
 
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