ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLIED TO INTRUSION DETECTION ON TCP/IP NETWORKS

• Main Author: RENATO MAIA SILVA
• Other Authors: MARCO ANTONIO GRIVET MATTOSO MAIA
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2005
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=7335@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=7335@2

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === Ataques e intrusões são uma ameaça constante para empresas e organizações interconectadas através de redes de pacotes e da Internet. Ferramentas tradicionais de detecção de ataques e intrusões dependem de conhecimento prévio sobre as técnicas de ataque não sendo capazes de detectar novas técnicas de ataques. Este trabalho investiga a aplicação de redes neurais artificiais no auxílio à detecção de intrusão em redes de pacotes TCP/IP. Utilizando a capacidade de generalização das redes neurais, espera-se que o sistema detecte novos ataques mantendo uma alta taxa de acertos. É empregado também técnica de comitê de redes neurais especialistas para obtenção de maior precisão e menor taxa alarmes falsos. === Computer attacks and intrusions poses significant threats to companies and organizations interconnected through packet networks and the Internet. Most current approaches to intrusion detection rely on previous knowledge of attack patterns and are not capable of detecting new intrusion techniques. This work presents the application of artificial neural networks as a component of an intrusion detection system. Exploring neural networks generalization capabilities the system should be able to detect new attack patterns and sustain a high detection rate. Neural networks ensembles are also used in order to achieve higher accuracy and lower false-positive rates.