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Banca de DEFESA: DILTON DANTAS DE OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DILTON DANTAS DE OLIVEIRA
DATA: 31/01/2013
HORA: 15:00
LOCAL: Lab Redes do DCOMP
TÍTULO:

Uma Arquitetura Baseada na Teoria do Perigo para Predição de
Ataques de Segurança em Redes Autonômicas
Uma Arquitetura Baseada na Teoria do Perigo para Predição deAtaques de Segurança em Redes Autonômicas


PALAVRAS-CHAVES:

Redes Autonômicas, Autoproteção, Teoria do Perigo, Algorítmo das
Células Dendríticas, Sistemas de Alerta Antecipado.
Redes Autonômicas, Autoproteção, Teoria do Perigo, Algorítmo dasCélulas Dendríticas, Sistemas de Alerta Antecipado.


PÁGINAS: 67
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

O crescimento do número de dispositivos conectados, do volume de dados trafegados e das
aplicações utilizadas tem evidenciado um aumento importante na complexidade das redes
atuais, deixando a atividade de gerência cada vez mais difícil para os administradores de redes
e sistemas. Aspectos de gerência, como a segurança desses sistemas tem sido um dos
principais desafios enfrentados pelos pesquisadores, principalmente, considerando que, em
paralelo, observa-se um também importante aumento no grau de sofisticação das atividades
maliciosas. Tal cenário exige o desenvolvimento de sistemas de segurança igualmente
sofisticados, com o intuito de impedir ou conter ataques cada vez mais destrutivos aos
sistemas, como os ataques de worms. E a inspiração biológica tem sido uma das grandes
aliadas nesta empreitada, trazendo diversos conceitos e novas formas de pensar e resolver
esses problemas. Este trabalho utilizou os conceitos bio-inspirados das Redes Autonômicas
(redes autogerenciáveis inspiradas nos funcionamento do sistema nervoso humano) e dos
Sistemas Imunes Artificiais (sistemas de segurança computacional inspirados no
funcionamento do sistema imunológico humano), para definir um arquitetura de gerência para
autoproteção de redes, através da predição de ataques de segurança. Tal arquitetura incorpora
o modelo imuno-inspirado da Teoria do Perigo e utiliza o seu Algorítmo das Células
Dendríticas para correlacionar eventos e detectar anomalias. A análise da arquitetura foi
realizada em um Sistema de Alerta Antecipado, que usa notificações recebidas de máquinas já
infectadas por worm como informação adicional para identificar a iminência de uma infecção
em máquinas ainda vulneráveis. Nos testes foi utilizado o modelo de propagação do worm
Conficker a fim de predizer sua infecção e os resultados apontaram uma redução de
aproximadamente 8,45% no número de máquinas infectadas e, consequentemente, na
propagação do worm em uma rede.
O crescimento do número de dispositivos conectados, do volume de dados trafegados e dasaplicações utilizadas tem evidenciado um aumento importante na complexidade das redesatuais, deixando a atividade de gerência cada vez mais difícil para os administradores de redese sistemas. Aspectos de gerência, como a segurança desses sistemas tem sido um dosprincipais desafios enfrentados pelos pesquisadores, principalmente, considerando que, emparalelo, observa-se um também importante aumento no grau de sofisticação das atividadesmaliciosas. Tal cenário exige o desenvolvimento de sistemas de segurança igualmentesofisticados, com o intuito de impedir ou conter ataques cada vez mais destrutivos aossistemas, como os ataques de worms. E a inspiração biológica tem sido uma das grandesaliadas nesta empreitada, trazendo diversos conceitos e novas formas de pensar e resolveresses problemas. Este trabalho utilizou os conceitos bio-inspirados das Redes Autonômicas(redes autogerenciáveis inspiradas nos funcionamento do sistema nervoso humano) e dosSistemas Imunes Artificiais (sistemas de segurança computacional inspirados nofuncionamento do sistema imunológico humano), para definir um arquitetura de gerência paraautoproteção de redes, através da predição de ataques de segurança. Tal arquitetura incorporao modelo imuno-inspirado da Teoria do Perigo e utiliza o seu Algorítmo das CélulasDendríticas para correlacionar eventos e detectar anomalias. A análise da arquitetura foirealizada em um Sistema de Alerta Antecipado, que usa notificações recebidas de máquinas jáinfectadas por worm como informação adicional para identificar a iminência de uma infecçãoem máquinas ainda vulneráveis. Nos testes foi utilizado o modelo de propagação do wormConficker a fim de predizer sua infecção e os resultados apontaram uma redução deaproximadamente 8,45% no número de máquinas infectadas e, consequentemente, napropagação do worm em uma rede.


MEMBROS DA BANCA:
Interno - 1199645 - EDILAYNE MENESES SALGUEIRO
Interno - 1692341 - EDWARD DAVID MORENO ORDONEZ
Externo à Instituição - JOBERTO SÉRGIO BARBOSA MARTINS
Presidente - 1287477 - RICARDO JOSE PAIVA DE BRITTO SALGUEIRO

Notícia cadastrada em: 28/01/2013 17:32
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