Utilização de aprendizado profundo para detecção de anomalias em redes de computadores
Resumo
A ideia de uma máquina de aprendizagem inteligente e independente fascinou os humanos
por décadas, hoje, diversos fatores se uniram para tornar a aprendizagem de máquina
uma realidade. Neste contexto da inteligência artificial o aprendizado profundo tem sido
uma das ferramentas de aprendizado de máquina mais utilizadas, contudo sua utilização
em detecção de anomalias em redes, uma área relevante, ainda não é tão explorada se
compararmos com áreas como reconhecimento de imagens e identificação de voz. Nesse
trabalho foi feito um estudo sobre a utilização de aprendizado profundo na detecção de
anomalias em redes, através da implementação e análise de três modelos de classificadores
baseados no aprendizado profundo, que foram testados em execuções de validação
cruzada e em dados de uma base de dados paralela a base de seu treinamento. Como
resultado pode-se dizer que o classificador binário, teve um desempenho razoável em relação
aos demais classificadores propostos no trabalho.
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