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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.

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