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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Gonçalves, Vinícius Pereira | - |
Autor(es): dc.creator | Chagas, Danilo Anderson de Moura | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-22T11:51:52Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-22T11:51:52Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-07-03 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2024-01-29 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48503 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/790646 | - |
Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2024. | - |
Descrição: dc.description | Ataques de Negação de Serviço (Denial-of-Service – DoS) impõem ameaças ao cumprimento dos propósitos de uma organização, uma vez que resultam em sérios problemas relacionados à disponibilidade dos sistemas de informação. Os ataques DoS têm sido extensivamente estudados na literatura, entretanto os trabalhos existentes geralmente focam nas camadas de rede e transporte ou em protocolos como o HTTP. Banco de dados, infraestrutura crítica para provimento de serviços, possui mecanismos de gravação de informações (logs) de consultas SQL e sessões, o que gera grandes volumes de dados. Embora os bancos de dados sejam vulneráveis ao DoS, eles não são totalmente cobertos por ferramentas comerciais ou por pesquisas sobre a detecção de tais ataques. As técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) são altamente eficazes na identificação de padrões em grandes quantidades de dados, tais como os logs SQL de banco de dados. Assim, este trabalho desenvolveu a aplicação de AM na detecção de ataques DoS a banco de dados a partir dos logs de consultas nele executadas. Faz uso de duas abordagens complementares de AM diferentes: supervisionado e não supervisionado. Como resultado, a classificação de registros obteve um F1-score de 94,44% e a Detecção de Anomalias atingiu um F1-score de 75,75%, indicando a efetividade das abordagens desenvolvidas. | - |
Descrição: dc.description | Denial-of-Service (DoS) attacks impose threats to the accomplishment of an organization’s purposes once they result in serious issues related to the availability of information systems. DoS attacks have been extensively studied in the literature, especially in their most dangerous form, the Distributed Denial-of-Service (DDoS). However, existing works usually focus on the network and transport layers or protocols like HTTP. Database, a critical infrastructure for service provision, has mechanisms for recording information (logs) of SQL queries and sessions, which generates large volumes of data. Although databases are vulnerable to DDoS, they are not entirely covered by commercial tools or research on detecting such attacks. Machine Learning (ML) techniques are highly effective in identifying patterns in large amounts of data, such as database SQL logs. Thus, this work developed the application of ML to detect DDoS attacks on a database from the logs of queries executed on it. It makes use of two complimentary approaches of ML: supervised and unsupervised. As a result, the classification of records obtained an F1-score of 94.44% and the Anomaly Detection achieved an F1-score of 75.75%, which indicates the effectiveness of the developed approaches. | - |
Descrição: dc.description | Faculdade de Tecnologia (FT) | - |
Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) | - |
Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissional | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
Palavras-chave: dc.subject | Ataque de negação de serviço | - |
Palavras-chave: dc.subject | Banco de dados - gerência | - |
Título: dc.title | Detecção de ataques de negação de serviço em SGBDs a partir de logs internos usando abordagens supervisionada e não supervisionada | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB |
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