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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Pedroni, Volnei Antonio | - |
| Autor(es): dc.contributor | Jasinski, Ricardo Pereira | - |
| Autor(es): dc.creator | França, André Luiz Pereira de | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:45:20Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T12:45:20Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-02-26 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/1166 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1101276 | - |
| Descrição: dc.description | The increasing network speeds, number of attacks, and need for energy efficiency are pushing software-based network security to its limits. A common kind of threat is probing attacks, in which an attacker tries to find vulnerabilities by sending a series of probe packets to a target machine. This work presents the study, development, and implementation of a network packets feature extraction algorithm in hardware and three machine learning classifiers (Decision Tree, Naive Bayes, and k-nearest neighbors), in software and hardware, for the detection of probing attacks. The work also presents detailed results of classification accuracy, throughput, and energy consumption for each implementation. | - |
| Descrição: dc.description | CAPES; CNPq | - |
| Descrição: dc.description | O constante aumento na velocidade da rede, o número de ataques e a necessidade de eficiência energética estão fazendo com que a segurança de rede baseada em software chegue ao seu limite. Um tipo comum de ameaça são os ataques do tipo probing, nos quais um atacante procura vulnerabilidades a partir do envio de pacotes de sondagem a uma máquina-alvo. Este trabalho apresenta o estudo, o desenvolvimento e a implementação de um algoritmo de extração de características dos pacotes da rede em hardware e de três classificadores de aprendizagem de máquina (Árvore de Decisão, Naive Bayes e k-vizinhos mais próximos), em software e hardware, para a detecção de ataques do tipo probing. O trabalho apresenta, ainda resultados detalhados de acurácia de classificação, taxa de transferência e consumo de energia para cada implementação. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Curitiba | - |
| Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos computacionais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Software - Desenvolvimento | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Métodos de simulação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Energia - Consumo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Engenharia elétrica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer algorithms | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer software - Development | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Simulation methods | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Energy consumption | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Electric engineering | - |
| Título: dc.title | Estudo, desenvolvimento e implementação de algoritmos de aprendizagem de máquina, em software e hardware, para detecção de intrusão de rede: uma análise de eficiência energética | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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