Detecção de Negação de Serviço Utilizando Algoritmo de Aprendizado por Quantização Vetorial para Base de Dados Rotulados

Kelton Pontara Costa, Daniel Bastos, Halana Camuci

Resumo


A segurança em redes de computadores se tornou imprescindível desde ao usuário com um dispositivo móvel até as grandes corporações com redes WANs. Este estudo tem como objetivo apresentar mais um método para detecção de anomalia em redes utilizando uma rede neural artificial. O método utilizado é conhecido como Aprendizado por Quantização Vetorial (em inglês, Learning Vector Quantization, LVQ) que vem sendo aplicado em diversas áreas, por apresentar um desempenho na análise dos resultados, gerando baixo custo computacional. Para este referido estudo, o algoritmo LVQ não alcançou resultados relevantes.


Palavras-chave


Aprendizado por Quantização Vetorial; Segurança em Redes; Detecção de Anomalias

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