Título: | Análise de segurança por meio de inspeção profunda de pacotes em fluxos de rede utilizando Big Data |
Autor(es): | Rocha, Mateus Almeida |
Orientador(es): | Amvame-Nze, Georges |
Assunto: | Big Data Redes de computação - protocolos TCP/IP (Protocolo de rede de computação) Honeynet (Computação) Redes de computação - medidas de segurança |
Data de apresentação: | Jul-2017 |
Data de publicação: | 25-Jun-2021 |
Referência: | ROCHA, Mateus Almeida. Análise de segurança por meio de inspeção profunda de pacotes em fluxos de rede utilizando Big Data. 2017. xiv, 128 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia de Redes de Comunicação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. |
Resumo: | Este trabalho final de graduação possui como finalidade o estudo da viabilidade de combinar
Big Data e inspeção profunda de pacotes para a implementação de um sistema que seja capaz
de centralizar quantidades massivas de informações sobre tráfego de rede, para assim permitir a
visualização em tempo real desses dados. Como fonte de tráfego real, foi utilizada uma honey-
net própria de alta interatividade, que teve seu tráfego capturado entre o final de 2016 e início
de 2017. Obteve-se sucesso ao combinar as duas técnicas mencionadas acima, e a análise dos
dados extraídos pode ser visualizada na sessão de resultados. Visa-se, na implementação desse
projeto, que este seja a base de outros estudos envolvendo visualização de ataques, pois a arqui-
tetura montada possui amplo potencial para estudos de segurança de redes, inclusive envolvendo
aprendizado de máquina, conforme citado ao final do trabalho. |
Abstract: | The main objective of this final paper is to study the viability of combining Big Data with Deep
Packet Inspection techniques in order to obtain a system capable of centralizing massive amounts
of network traffic data, so information about this traffic can be visualized in real time. As a data
source, the traffic of a high iteration honeynet was used, being captured from the end of 2016 to
the beginning of 2017. Overall, this research was a success and an analysis of the honeynet’s
traffic can be found in the results section. The ultimate goal of this project is to serve as a base to
future researches, since the architecture built has potential to be used in other projects of network
security, especially with machine learning, as mentioned in the end of this paper. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. |
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Aparece na Coleção: | Engenharia de Redes de Comunicação
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