Beholder - Utilizando Redes Neurais MPL na Detecção de Intrusos

Fabio Bombonato (1), Flávia E S Coelho (2)

e-mails: bombonato@geleira.org, fcoelho@ucb.br

(1) Universidad Católica de Brasilia - Departamento de Ciência da Computação 71966-700 Brasília Brasil
(2) Universidad Católica de Brasilia - Departamento de Ciência da Computação Servidores de Missão-Critica 71966-700 Brasília Brasil

Abstract

Beholder is a system based on model that integrate SDIs and neural networks, aproaching a simple manner, but effective – to problems resolutions related to intrusion detection, moreover, obtain the advantages of use this approach, in comparing to tipical systems. The model proposed possibilities a implementation of a system anable to analyse and identify possible intrusions based on methods of anomaly detection, using a MPL neural network for detection of atacks manners – known as network scan at computer networks.

Resumen/Resumo

Beholder é um sistema baseado num modelo que integra os SDIs e as Redes Neurais, propondo uma forma simplificada – porém, efetiva – para a resolução de problemas relacionados à identificação de intrusão, além de obter as vantagens de se utilizar esta abordagem, se comparada aos sistemas usuais. O modelo proposto permitirá a implementação de um sistema capaz de analisar e identificar possíveis intrusões baseadas no método de detecção por anomalia, utilizando uma rede neural MLP para detecção de formas de ataque – conhecida como varredura em rede de computadores.

Keywords:Neural Networks, IDS Intrusion System Detection, Security

Palabras Clave/Palavras Chave: Redes neurais, SDI (Sistema de Detecção de Intrusos), Segurança


BibTex

@INPROCEEDINGS{bombonato04:112,
                  AUTHOR       = {Fabio Bombonato and Flávia E S Coelho},
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                  BOOKTITLE    = {30ma Conferencia Latinoamericana de Informática (CLEI2004)},
                  YEAR         = {2004},
                  editor       = {Mauricio Solar and David Fernández-Baca and Ernesto Cuadros-Vargas},
                  pages        = {329--334},
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                  month        = Sep,
                  organization = {Sociedad Peruana de Computación},
                  note         = {ISBN 9972-9876-2-0},
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