Sistema de detecção de intrusão baseado em métodos estatísticos para análise de comportamento

A segurança no ambiente de redes de computadores é um elemento essencial para a proteção dos recursos da rede, dos sistemas e das informações. Os mecanismos de segurança normalmente empregados são criptografia de dados, firewalls, mecanismos de controle de acesso e sistemas de detecção de intrusão....

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Silva, Ana Cristina Benso da
Other Authors: Tarouco, Liane Margarida Rockenbach
Format: Others
Language:Portuguese
Published: 2007
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10183/4112
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spelling ndltd-IBICT-oai-lume56.ufrgs.br-10183-41122018-09-30T03:59:07Z Sistema de detecção de intrusão baseado em métodos estatísticos para análise de comportamento Silva, Ana Cristina Benso da Tarouco, Liane Margarida Rockenbach Redes : Computadores Gerencia : Redes : Computadores Seguranca : Redes : Computadores A segurança no ambiente de redes de computadores é um elemento essencial para a proteção dos recursos da rede, dos sistemas e das informações. Os mecanismos de segurança normalmente empregados são criptografia de dados, firewalls, mecanismos de controle de acesso e sistemas de detecção de intrusão. Os sistemas de detecção de intrusão têm sido alvo de várias pesquisas, pois é um mecanismo muito importante para monitoração e detecção de eventos suspeitos em um ambiente de redes de computadores. As pesquisas nessa área visam aprimorar os mecanismos de detecção de forma a aumentar a sua eficiência. Este trabalho está focado na área de detecção de anomalias baseada na utilização de métodos estatísticos para identificar desvios de comportamento e controlar o acesso aos recursos da rede. O principal objetivo é criar um mecanismo de controle de usuários da rede, de forma a reconhecer a legitimidade do usuário através de suas ações. O sistema proposto utilizou média e desvio padrão para detecção de desvios no comportamento dos usuários. Os resultados obtidos através da monitoração do comportamento dos usuários e aplicação das medidas estatísticas, permitiram verificar a sua validade para o reconhecimento dos desvios de comportamento dos usuários. Portanto, confirmou-se a hipótese de que estas medidas podem ser utilizadas para determinar a legitimidade de um usuário, bem como detectar anomalias de comportamento. As análises dos resultados de média e desvio padrão permitiram concluir que, além de observar os seus valores estanques, é necessário observar o seu comportamento, ou seja, verificar se os valores de média e desvio crescem ou decrescem. Além da média e do desvio padrão, identificou-se também a necessidade de utilização de outra medida para refletir o quanto não se sabe sobre o comportamento de um usuário. Esta medida é necessária, pois a média e o desvio padrão são calculados com base apenas nas informações conhecidas, ou seja, informações registradas no perfil do usuário. Quando o usuário faz acessos a hosts e serviços desconhecidos, ou seja, não registrados, eles não são representados através destas medidas. Assim sendo, este trabalho propõe a utilização de uma medida denominada de grau de desconhecimento, utilizada para medir quantos acessos diferentes do seu perfil o usuário está realizando. O sistema de detecção de anomalias necessita combinar as medidas acima descritas e decidir se deve tomar uma ação no sistema. Pra este fim, propõe-se a utilização de sistemas de regras de produção e lógica fuzzy, que permitem a análise das medidas resultantes e execução do processo de decisão que irá desencadear uma ação no sistema. O trabalho também discute a integração do sistema de detecção de intrusão proposto à aplicação de gerenciamento SNMP e ao gerenciamento baseado em políticas. 2007-06-06T17:33:01Z 2003 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://hdl.handle.net/10183/4112 000407656 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul instacron:UFRGS
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Silva, Ana Cristina Benso da
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