Anais - Engenharia de Redes de ComunicaÃ§Ã£o - UnB

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Junemann, K., Andelfinger, P., Dinger, J., and Hartenstein, H. (2010). Bitmon: A tool for automated monitoring of the bittorrent dht. In P2P 2010, IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing, pages 1–2. Le Blond, S., Legout, A., Lefessant, F., Dabbous, W., and Kaafar, M. A. (2010). Spying the world from your laptop: identifying and profiling content providers and big downloaders in bittorrent. In LEET 2010, USENIX Workshop on Large-Scale Exploits and Emergent Threats, pages 4–4. Mansilha, R. B., Bays, L. R., Lehmann, M. B., Mezzomo, A., Gaspary, L. P., and Barcellos, M. P. (2011). Observing the bittorrent universe through telescopes. In IM 2011, IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management, pages 1–8. Piratebay (2011). http://thepiratebay.org/ [Acessado em 07/11]. PlanetLab (2011). http://www.planet-lab.org/ [Acessado em 07/11]. Schulze, H. and Mochalski, K. (2009). Internet study 2008-2009. http:// www.ipoque.com/sites/default/files/mediafiles/documents/ internet-study-2008-2009.pdf [Acessado em 07/11]. Wikipedia (2011a). List of warez groups. http://en.wikipedia.org/wiki/ List_of_warez_groups [Acessado em 07/11]. Wikipedia (2011b). Pirated movie release types. http://en.wikipedia.org/ wiki/Pirated_movie_release_types [Acessado em 07/11]. Wikipedia (2011c). Seedbox. http://en.wikipedia.org/wiki/Seedbox [Acessado em 07/11]. Zhang, C., Dhungel, P., Wu, D., Liu, Z., and Ross, K. (2010a). Bittorrent darknets. In INFOCOM 2010, IEEE International Conference on Computer Communications, pages 1460–1468. Zhang, C., Dhungel, P., Wu, D., and Ross, K. (2010b). Unraveling the bittorrent ecosystem. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 22(7):1164–1177. 182
Método Heurístico para Rotular Grupos em Sistema de Detecção de Intrusão baseado em Anomalia Hermano Pereira 1 , Edgard Jamhour 2 1 Companhia de Informática do Paraná - CELEPAR 80.530-010 - Curitiba - PR, Brasil 2 Pontifícia Universidade Católica do Paraná - PUCPR 80.215-901 - Curitiba - PR, Brasil hermanopereira@celepar.pr.gov.br, jamhour@ppgia.pucpr.br Abstract. The intrusion detection systems are part of security suite necessary for environment protection that contains information available on the Internet. Among these systems it is highlighted the unsupervised learning, as they are able to extract environment models without prior knowledge concerning the occurrence of attacks among the collected information. A technique used to create these models is the data clustering, where the resulting clusters are labeled either as normal or as attack (in anomalous case). This paper proposes a heuristic method for labeling clusters, where the false positive rates achieved during experiments were significantly lower compared to the methods described in related work. Resumo. Os sistemas de detecção de intrusão fazem parte de um ferramental de segurança necessário na proteção de ambientes que disponibilizam informações via Internet. Dentre esses sistemas vêm se destacando os de aprendizagem nãosupervisionada, pois são capazes de extrair modelos de comportamento do ambiente sem o conhecimento prévio de ataques dentre as informações coletadas. Uma técnica utilizada para criar esses modelos é a de agrupamento de dados, onde os grupos resultantes são rotulados como normais ou, no caso de anomalias, como ataques. Neste trabalho é proposto um método heurístico para rotular grupos que durante os experimentos resultou em taxas de falsos positivos significativamente menores em relação aos métodos de trabalhos relacionados. 1. Introdução Os Sistemas de Detecção de Intrusão (Intrusion Detection Systems), sigla IDS, são sistemas que atuam junto ao sistema operacional ou em uma rede de computadores buscando identificar atividades maliciosas. Em geral, a estratégia de análise do IDS é baseada em mau uso (misuse-based) ou baseada em anomalia (anomaly-based). Os IDSs baseados em mau uso fazem a detecção de ataques pela representação destes através de padrões, tais como regras ou assinaturas. Já os IDSs baseados em anomalia precisam conhecer antecipadamente o comportamento do ambiente a ser monitorado, para então detectar ataques através do desvio do comportamento ou na ocorrência de anomalias. A principal vantagem do IDS baseado em mau uso está na possibilidade dos ataques serem especificados por especialistas, porém, esses IDSs necessitam que suas bases de padrões sejam atualizadas constantemente. Já os IDSs baseados em anomalias são dependentes do ambiente 183
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Tratamento Automatizado de Incident
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Uma Ontologia para Mitigar XML Inje
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Cross-Site Scripting. O sniffer Wir
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Atestes da validade de assinaturas,
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U −→ ACT : H(ts) ACT −→ U :
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Nas simulações, os custos de arma
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SCuP - Secure Cryptographic Micropr
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adversário para copiar alguns arqu
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Com o uso de uma motherboard com do
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Fault Attacks against a Cellular Au
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