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Coleção Digital
Título: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLIED TO INTRUSION DETECTION ON TCP/IP NETWORKS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): RENATO MAIA SILVA
Colaborador(es): MARCO ANTONIO GRIVET MATTOSO MAIA - Orientador
Número do Conteúdo: 7335
Catalogação: 25/10/2005 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7335@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7335@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7335
Resumo:
Título: ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLIED TO INTRUSION DETECTION ON TCP/IP NETWORKS Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO Autor(es): RENATO MAIA SILVA
Colaborador(es): MARCO ANTONIO GRIVET MATTOSO MAIA - Orientador
Número do Conteúdo: 7335
Catalogação: 25/10/2005 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7335@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7335@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7335
Resumo:
Computer attacks and intrusions poses significant threats
to companies and
organizations interconnected through packet networks and
the Internet. Most
current approaches to intrusion detection rely on previous
knowledge of attack
patterns and are not capable of detecting new intrusion
techniques. This work
presents the application of artificial neural networks as
a component of an
intrusion detection system. Exploring neural networks
generalization capabilities
the system should be able to detect new attack patterns
and sustain a high
detection rate. Neural networks ensembles are also used in
order to achieve higher
accuracy and lower false-positive rates.
