Banca de DEFESA: Danilo Anderson de Moura Chagas

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : Danilo Anderson de Moura Chagas
DATA : 30/01/2024
HORA: 10:00
LOCAL: https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3a0a9998084fcc459f92b72fb6608767f7%40thread.tacv2/17046
TÍTULO:

Detecção de Ataques de Negação de Serviço em SGBDs a Partir de Logs Internos Usando Abordagens Supervisionada e Não Supervisionada


PALAVRAS-CHAVES:

Negação de Serviço; SGBD;AM Supervisionado; AM Não Supervisionado


PÁGINAS: 66
RESUMO:

Ataques de Negação de Serviço (Denialof-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.


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 3085005 - GERALDO PEREIRA ROCHA FILHO
Externo à Instituição - JOSE RODRIGUES TORRES NETO - UFPI
Interno - 2363646 - RAFAEL RABELO NUNES
Interno - 1415757 - VINICIUS PEREIRA GONCALVES
Notícia cadastrada em: 07/01/2024 12:49
SIGAA | Secretaria de Tecnologia da Informação - STI - (61) 3107-0102 | Copyright © 2006-2024 - UFRN - app41_Prod.sigaa35