Detecção de anomalias em redes wan usando estimativa de Holt-Winters aplicada a medidas de entropia

Moura, Alex Soares de

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dc.contributor.advisor	Lucena, Sidney Cunha de
dc.contributor.author	Moura, Alex Soares de
dc.date.accessioned	2019-06-13T19:52:08Z
dc.date.available	2019-06-13T19:52:08Z
dc.date.issued	2009-09-29
dc.identifier.citation	MOURA, Alex Soares de. Detecção de anomalias em redes WAN usando estimativa de Holt-winters aplicada a medidas de entropia. 2009, 97f. Dissertação ( Mestrado em Informática ) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2009.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/unirio/12839
dc.description	Dissertação também disponível em formato impresso, com o número de chamada MI 2009/16.	pt_BR
dc.description.sponsorship	n/a	pt_BR
dc.language.iso	Portuguese	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.title	Detecção de anomalias em redes wan usando estimativa de Holt-Winters aplicada a medidas de entropia	pt_BR
dc.title.alternative	Anomaly detection in wan networks using Holt - Winters forecasting on entropy measorements	pt_BR
dc.type	masterThesis	pt_BR
dc.contributor.referee	Lucena, Sidney Cunha de
dc.contributor.referee	Diniz, Morganna Carmem
dc.contributor.referee	Salles, Ronaldo Moreira
dc.contributor.referee	Martinello, Magnos
dc.degree.department	CCET	pt_BR
dc.degree.grantor	Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro - UNIRIO	pt_BR
dc.degree.level	Mestrado Acadêmico	pt_BR
dc.degree.local	Rio de Janeiro, RJ	pt_BR
dc.degree.program	Programa de Pós-Graduação em Informática	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA	pt_BR
dc.subject.cnpq	CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO	pt_BR
dc.subject.en	Distributed systems	pt_BR
dc.subject.en	Computer networks	pt_BR
dc.subject.en	Information security	pt_BR
dc.subject.en	Network management	pt_BR
dc.subject.en	Anomaly detection	pt_BR
dc.description.abstracten	To detect anomalies in wide-area network traffic is a relatively complex task. Most promising propositions are based in time series of entropy measurements to describe traffic patterns. This present work evaluates the use of traditional predictors of simple implementation, applied to entropy measurements, to signalize events that may compromise the well behavior of the network and that cannot be easily detected by commonly used network management tools. Experimental results, obtained for traffic samples of Rede Ipê, show the use of Holt-Winters estimator on signalizing artificially injected anomalies in the traffic samples. It can be concluded that the proposed method can identify the presence of anomalous traffic in WAN links, what would be hard to do using traditional monitoring proceeds. Besides, the proposed system can be easily coupled with most used network management tools.	pt_BR
dc.degree.country	Brasil	pt_BR
dc.description.sponsordocumentnumber	n/a	pt_BR
dc.description.abstractpt	Detectar anomalias de tráfego em redes WAN é uma tarefa de relativa complexidade. Propostas mais promissoras se baseiam em séries temporais contendo medidas de entropia para descrever padrões de tráfego. Este trabalho avalia o uso de estimadores tradicionais e de simples implementação, aplicado às medidas de entropia, para sinalizar a ocorrência de eventos que possam comprometer o bom funcionamento da rede e que não sejam facilmente detectados pelas ferramentas de gerência comumente usadas. Os resultados experimentais, extraídos para amostras de tráfego da Rede Ipê, avaliam o uso da estimativa de Holt-Winters na sinalização de anomalias artificialmente injetadas nas amostras de tráfego. Conclui-se que o método utilizado é capaz de identificar a ocorrência de tráfegos anômalos em enlaces de uma rede WAN, ocorrências estas que dificilmente conseguiriam ser detectadas pelas formas tradicionais monitoramento. Além disso, o sistema proposto consegue ser facilmente adaptado às ferramentas mais comuns usadas no gerenciamento de redes.	pt_BR
dc.subject.pt	Sistemas distribuídos	pt_BR
dc.subject.pt	Redes de computadores	pt_BR
dc.subject.pt	Segurança da Informação	pt_BR
dc.subject.pt	Gerência de redes	pt_BR
dc.subject.pt	Detecção de anomalias	pt_BR