Elaboração de dataset para detecção de ataque DDoS

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorForonda, Augusto-
Autor(es): dc.contributorForonda, Augusto-
Autor(es): dc.contributorGóis, Lourival Aparecido de-
Autor(es): dc.contributorRanthum, Geraldo-
Autor(es): dc.creatorCaldeira, Diego Augusto-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T12:35:08Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T12:35:08Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-26-
Data de envio: dc.date.issued2025-06-26-
Data de envio: dc.date.issued2023-10-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37260-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1098125-
Descrição: dc.descriptionThe Distributed Denial of Service (DDoS) attack involves sending a large volume of requests to a specific target, overwhelming it and resulting in system crashes and slowness due to the excessive load of requests. Intrusion Detection System (IDS) tools, such as Snort, can assist in detecting this type of attack by allowing the analysis of the entire existing network traffic. However, these tools are limited to rules of previously known attacks, which hinders their ability to identify new attacks. The objective of this work is the creation of a dataset containing attack requests and normal traffic in the Internet Control Message Protocol (ICMP), collected and stored by Snort. The Random Tree classification algorithm is used to evaluate its effectiveness in identifying attacks. The results obtained demonstrate the dataset’s effective detection of a DDoS attack.-
Descrição: dc.descriptionO ataque distribuído de negação de serviço, conhecido como DDoS (Distributed Denial of Service), envolve o envio de um grande volume de solicitações a um alvo específico, isso sobrecarrega o alvo, resultando em travamentos e lentidão em seu sistema devido à carga excessiva de solicitações. Ferramentas de detecção de intrusão, como o Snort, podem ajudar na detecção desse tipo de ataque, permitindo a análise de todo o tráfego de rede existente, no entanto, essas ferramentas são limitadas às regras de ataques previamente conhecidas, o que as impede de identificar novos ataques. O objetivo deste trabalho é a criação de um conjunto de dados (dataset) contendo as solicitações de ataque e tráfego normal no protocolo ICMP (Internet Control Message Protocol), coletadas e armazenadas pelo Snort. O algoritmo de classificação Random Tree é usado para avaliar a eficácia na identificação de ataques. Os resultados obtidos mostram que o dataset detecta com eficácia um ataque DDoS.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPonta Grossa-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Informática-
Publicador: dc.publisherCiência da Computação-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectAtaques de negação de serviço-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectRedes de computadores-
Palavras-chave: dc.subjectDenial of service attacks-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial intelligence-
Palavras-chave: dc.subjectComputer networks-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titleElaboração de dataset para detecção de ataque DDoS-
Título: dc.titleElaboration of dataset for DDoS attack detection-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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