Eusam P. de Souza,  Jose A. Suruagy Monteiro. 

O principal objetivo de um sistema de detecção de intrusão é ser capaz de alcançar uma alta taxa de acertos e uma baixa taxa de alarmes falsos. IDS por anomalias utiliza técnicas que procuram identificar diferenças baseadas na comparação de padrões de tráfego considerados normais, com padrões anômalos. Utilizando a capacidade de generalização das redes neurais, foi possível realizar a classificação de ataques ainda não conhecidos pela Rede Neural, durante a etapa de treinamento. Foram feitas comparações entre os resultados obtidos neste trabalho, com os obtidos por outros métodos de classificação, para avaliar a eficácia do método. Em seguida, foram apresentadas à Rede Neural apenas as características consideradas relevantes dos registros de conexões, com o objetivo de reduzir o tempo de classificação da Rede. Com isso, a Rede Neural teve seu tamanho reduzido, diminuindo o tempo de classificação dos ataques, mas sem comprometer sua taxa de acertos.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wgrs/2009/007.pdf

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