Percorrer por autor "Castro, Paulo Francisco Teixeira"
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- Deteção de Intrusões e Ataques em Redes InformáticasPublication . Castro, Paulo Francisco Teixeira; Miguel Soares Mamede dos Santos, Fernando; Filipe Antunes Lopes, PedroA deteção eficaz de intrusões em redes informáticas constitui um dos desafios mais persistente e crítico da sociedade digital contemporânea. Dada a complexidade das redes modernas, torna-se um desafio constante garantir que o tráfego e os dados armazenados fiquem protegidos contra a intercetação ilícita ou o acesso indevido por parte de terceiros. Apesar dos avanços na criptografia, a proteção da privacidade e da integridade dos dados continua a depender da capacidade de monitorização dos prestadores de serviços e das organizações. Atualmente, as soluções de segurança mais difundidas baseiam-se em assinaturas de ataques conhecidos ou regras estáticas, exigindo uma supervisão constante por parte de administradores de sistemas. Estas técnicas apresentam a desvantagem inerente de gerarem um elevado volume de falsos positivos e de serem ineficazes perante ameaças novas ou variantes comportamentais, o que limita severamente a sua eficiência operacional. Surge, por isso, a necessidade premente de aprofundar o estudo em sistemas autodidatas que possam realizar uma análise inteligente dos dados, distinguindo com maior precisão o tráfego legítimo de ocorrências anormais. O presente trabalho propõe o desenvolvimento e a avaliação de um motor de deteção inteligente, utilizando como base de estudo registos reais de tráfego de uma instituição de ensino superior. O foco incide na aplicação de algoritmos avançados de Machine Learning e Deep Learning de modo a mitigar o impacto de falsos alertas que sobrecarregam os analistas de segurança. Através desta abordagem, pretende-se não apenas identificar anomalias, mas também desenhar uma arquitetura conceptual que permita a integração destas deteções em ecossistemas de monitorização, promovendo uma defesa mais resiliente e autónoma.