Sistema de detecção de intrusões baseado na aprendizagem profunda

Este trabalho centra-se no desenvolvimento de uma nova abordagem baseada em aprendizagem profunda para implementar um sistema de detec誽o de intrus緌 eficiente e flex癉el, utilizando a abordagem comportamental e dirigida principalmente a infra-estruturas cr癃icas e sistemas de controlo industrial. Partindo do pressuposto de que a modela誽o do comportamento normal da rede dos sistemas de controlo industrial ?vi嫛el e fi嫛el, uma vez que as opera踥es realizadas nestes sistemas s緌 bastante estacion嫫ias e repetitivas, as Redes Neuronais Convolucionais (CNN), uma t嶰nica de aprendizagem profunda, s緌 utilizadas no conjunto de dados NSL-KDD, um conjunto de dados de refer瘽cia utilizado para a implementa誽o de sistemas de detec誽o de intrus髊s. O desempenho da abordagem ?apresentado e comparado com alguns trabalhos anteriores. As m彋ricas utilizadas incluem a percentagem de classifica誽o correcta, a precis緌 e os falsos positivos, mostrando que a abordagem proposta melhora o desempenho dos sistemas anteriores.