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

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4.4. Quarta Etapa: Índice de Reputação dos Grupos Uma vez que se obtém os índices de popularidade e de confiabilidade dos grupos, calculase o índice de reputação (r) estipulando os fatores de ponderação (equação 8), desde que a soma de y p e y c seja igual a 4. r = y p · p + y c · c (8) A ideia em aplicar uma escala de 0 (zero) a 4 (quatro) para ponderação está em dar ênfase a um índice mais do que ao outro. Como é possível observar nas etapas anteriores, é mais custoso ao índice de confiabilidade atingir valores próximos de 1 (um). Consequentemente o resultado do índice de reputação (r) também ficará na escala de zero (0) a quatro (4) e uma sugestão é utilizar esta escala empírica para definir uma reputação: péssima (0,0 a 0,1), ruim (0,1 a 1,0), regular (1,0 a 1,5), boa (1,5 a 2,0), ótima (2,0 a 3,0) e excelente (3,0 a 4,0). Ao final, os grupos receberão seus rótulos e poderão ser utilizados como modelo na detecção de intrusão. 5. Experimentos Nesta seção são apresentados os resultados dos experimentos onde o treinamento foi realizado com agrupamentos variando o valor de W para 80, 100 e 120. O valor de W para 120 foi utilizado pois resultou em melhores índices de validação de agrupamento durante os testes preliminares. Já os valores de W para 80 e 100 foram selecionados pois resultaram em número de grupos aproximados aos utilizados no trabalho de [Zhong et al. 2007]: 100 e 200 grupos. Após executar os agrupamentos os valores de W para 80, 100 e 120 geraram em média, respectivamente, 222,7, 125,5 e 77,2 grupos. Para a execução dos métodos heurísticos de atribuição de rótulos, os valores utilizados para N foram 0,02, 0,07 e 0,15, que são os mesmos utilizados em [Portnoy et al. 2001]. No trabalho de [Zhong et al. 2007] o valor utilizado para η foi de 0,115 para representar o percentual de ataques na base em que foi testado, mas nestes experimentos além desse percentual também foram testados os valores de 0,0575 e de 0,23, que são respectivamente a metade e o dobro. No método proposto, os valores selecionados para l foram 0,05, 0,1 e 0,2 que respectivamente representam, por exemplo, o mínimo de 20, 10 e 5 hosts necessários para tornar um grupo popular. Além disso, no método proposto, foram ponderados os valores de y p = 1 e y c = 3, considerando a confiabilidade do grupo mais importante do que a popularidade. Após aplicar o método heurístico proposto, os grupos rotulados com uma reputação ruim (entre 0,1 e 1,0) ou péssima (menor que 0,1) foram considerados ataques durante a detecção de intrusão. Também foram realizados testes com cada um dos métodos de detecção de intrusão: [Portnoy et al. 2001] referenciado como D1; [Zhong et al. 2007] referenciado como D2, e o método que leva em conta o valor de W, referenciado como D3. No total foram realizados 1539 testes utilizando 3 agrupamentos (W=80, W=100 e W=120); com 3 métodos de avaliações de grupos ([Portnoy et al. 2001], [Zhong et al. 2007] e o Proposto); com 3 variações de parâmetros (N=0,02, N=0,07 e N=0,15; η=0,0575, η=0,115 e η=0,23; l=0,05, l=0,1 e l=0,2); juntamente com 3 métodos de detecção (D1, D2 e D3) aplicados nas 19 partições da base de requisições. 192
Cada linha da tabela 2 apresenta os melhores resultados obtidos durantes os experimentos de um método heurístico específico. As partições nas quais os resultados foram relevantes para discussão são apresentados nesta tabela, os demais resultados das outras partições foram suprimidos. Tabela 2. Melhores resultados obtidos P Método VP FP FN TDA TFP F P02 Proposto(W=100;l=0,1;D3) 3579 1212 2996 0,5443 0,0050 0,6297 Portnoy(W=100;N=0,07;D3) 6565 39064 10 0,9985 0,1612 0,2515 Zhong(W=80;η=0,0575;D2) 2226 13709 4349 0,3386 0,0566 0,1978 P03 Proposto(W=100;l=0,2;D1) 2648 129 93 0,9661 0,0005 0,9598 Zhong(W=120;η=0,0575;D1) 2551 7690 190 0,9307 0,0314 0,3930 Portnoy(W=120;N=0,15;D1) 2557 9418 184 0,9329 0,0385 0,3475 P04 Proposto(W=120;l=0,2;D3) 3 27 47 0,0600 0,0001 0,0750 * Proposto(W=100;l=0,1;D2) 28 2699 22 0,5600 0,0109 0,0202 Portnoy(W=80;N=0,15;D3) 41 16650 9 0,8200 0,0671 0,0050 Zhong(W=120;η=0,23;D2) 46 25174 4 0,9200 0,1014 0,0036 P09 Portnoy(W=120;N=0,07;D1) 85067 20083 594 0,9931 0,1229 0,8916 * Proposto(W=40;l=0,05;D3) 43550 27422 42111 0,5083 0,1677 0,3584 Proposto(W=100;l=0,05;D3) 92 1891 85569 0,0011 0,0116 0,0021 Zhong(W=80;η=0,0575;D2) 35 7499 85626 0,0004 0,0459 0,0007 * Proposto(W=40;l=0,2;D3) 26582 11452 656 0,9759 0,0515 0,8144 P10 Portnoy(W=100;N=0,02;D3) 27238 100182 0 1,0000 0,4508 0,3523 Proposto(W=80;l=0,2;D3) 13 1121 27225 0,0005 0,0050 0,0010 Zhong(W=120;η=0,23;D3) 16 57059 27222 0,0006 0,2567 0,0004 P13 Proposto(W=120;l=0,05;D1) 3768 2951 231 0,9422 0,0121 0,7031 Portnoy(W=120;N=0,15;D2) 3775 14729 224 0,9440 0,0604 0,3355 Zhong(W=120;η=0,115;D2) 3770 16219 229 0,9427 0,0666 0,3143 P14 Proposto(W=120;l=0,2;D1) 7 52 7 0,5000 0,0002 0,1917 * Proposto(W=100;l=0,1;D3) 14 1702 0 1,0000 0,0068 0,0163 Zhong(W=100;η=0,0575;D1) 9 4127 5 0,6429 0,0166 0,0044 Portnoy(W=120;N=0,15;D1) 12 11495 2 0,8571 0,0462 0,0020 P19 Zhong(W=120;η=0,0575;D1) 1437 11635 0 1,0000 0,0470 0,1980 * Proposto(W=40;l=0,2;D3) 739 10516 698 0,5142 0,0424 0,1164 Proposto(W=80;l=0,2;D3) 90 910 1347 0,0626 0,0037 0,0738 Portnoy(W=100;N=0,07;D1) 1437 43794 0 1,0000 0,1768 0,0616 P: partição da base que teve as requisições inspecionadas; Método: método heurístico aplicado, agrupamento, parâmetros e método de detecção; VP: verdadeiros positivos, a quantidade de ataques detectados; FP: falsos positivos, a quantidade de alertas falsos de ataques; FN: falsos negativos, a quantidade de ataques que não foram detectados; TDA: apresenta a taxa de detecção de ataques; TFP: apresenta a taxa de falsos positivos; F: apresenta o índice de medida-F que foi alcançado. A medida-F foi utilizada para identificar o método que obteve melhor resultado em cada particionamento. Essa medida faz uma média harmônica entre a precisão e a re- 193
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References Al-Riyami, S. and Paters
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