Aplicação de Redes Neurais com Seleção de Características para Detecção de Ataques DDoS em Ambientes IoT

Authors

  • Ariel L. C. Portela Universidade Estadual do Ceará (UECE)
  • Wanderson L. Costa Universidade Estadual do Ceará (UECE)
  • Rafael L. Gomes Universidade Estadual do Ceará (UECE)

DOI:

https://doi.org/10.5753/reic.2022.2295

Abstract

Os Ataques de Negação de Serviço Distribuídos (DDoS) têm afetado cada vez mais a efetivação de infraestruturas de rede baseadas em Internet das Coisas (IoT). Dessa forma, é necessário aplicar soluções que possam detectar DDoS em redes IoT, lidando com questões como escalabilidade, adaptabilidade e heterogeneidade. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta um Sistema Cloud-Fog para Detecção de ataques DDoS em Redes IoT baseado em Redes Neurais (RN) e Técnicas de Seleção de Características, possibilitando a identificação da melhor composição de características para o treinamento do modelo, bem como a escalabilidade necessária. Os experimentos realizados, usando tráfego de rede real, sugerem que o sistema proposto atinge 99% de acurácia, enquanto reduz o volume de dados trocados e o tempo de detecção.

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Published

2022-06-14

Como Citar

Portela, A. L. C., Costa, W. L., & Gomes, R. L. (2022). Aplicação de Redes Neurais com Seleção de Características para Detecção de Ataques DDoS em Ambientes IoT. Revista Eletrônica De Iniciação Científica Em Computação, 20(2), 19–27. https://doi.org/10.5753/reic.2022.2295

Issue

Section

Edição Especial: WTG/SBRC