Detecção de ataques de negação de serviço em redes de computadores através da transformada wavelet 2D
Resumo
A análise de tráfego de rede é uma área fundamental no gerenciamento de sistemas tolerantes
a falhas, pois anomalias no tráfego de rede podem afetar a disponibilidade e a qualidade do
serviço (QoS). Sistemas detectores de intrusão em redes de computadores são utilizados para
analisar o tráfego de rede com o objetivo de detectar ataques ou anomalias. A análise baseada
em anomalias permite detectar ataques através da análise do comportamento do tráfego de
rede. Este trabalho propõe uma ferramenta de detecção de intrusão rápida e eficaz para detectar
anomalias em redes de computadores geradas por ataques de negação de serviço (DoS).
O algoritmo de detecção é baseado na transformada Wavelet bidimensional (Wavelet 2D), um
método derivado da análise de sinais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática
de baixo custo computacional, que explora as informações presentes nas amostras de entrada
ao longo dos diversos níveis da transformação. O algoritmo proposto detecta anomalias diretamente
nos coeficientes wavelets através de técnicas de corte, não necessitando da reconstrução
do sinal original. Foram realizados experimentos utilizando duas bases de dados: uma sintética
(DARPA), e outra coletada na instituição de ensino (UFSM), permitindo a análise da ferramenta
de detecção de intrusão sob diferentes cenários. As famílias wavelets utilizadas nos testes foram
as wavelets ortonormais de Daubechies: Haar (Db1), Db2, Db4 e Db8 (com 1, 2, 4 e 8 momentos
nulos respectivamente). Para a base de dados DARPA obteve-se uma taxa de detecção de
ataques DoS de até 100% utilizando a wavelet de Daubechies Db4 com os coeficientes wavelets
normalizados, e de 95% para a base de dados da UFSM com a wavelet de Daubechies Db4 com
os coeficientes wavelets normalizados.
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