Desenvolvimento de método para detecção de intrusão em redes PROFINET baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina (2020)
- Authors:
- Autor USP: TURCATO, AFONSO CELSO - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: PROTOCOLOS DE COMUNICAÇÃO; INTRUSÃO; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; SEGURANÇA DE REDES; AUTOMAÇÃO INDUSTRIAL
- Keywords: PROFINET; Redes de automação; Sistemas de Detecção de Intrusão
- Language: Português
- Abstract: O aumento na quantidade de informações importantes que percorrem as redes de computadores faz com que a segurança seja fundamental para garantir a integridade, a confidencialidade e a disponibilidade dos dados trafegados. No ambiente industrial isso não é diferente. Em busca desse aumento da segurança, são utilizados dispositivos como Firewalls e Sistemas de Detecção de Intrusão (SDI). Hoje em dia, algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) da área de Inteligência Artificial (IA) estão sendo aplicados para a melhoria de desempenho desses dispositivos. Este trabalho propõe investigar, desenvolver, implementar e validar um método para detectar intrusão em redes PROFINET com uso de técnicas de Aprendizado de Máquina. O método utilizado está fundamentado na análise das características de comunicação do protocolo PROFINET e na identificação e classificação de padrões, sendo esta, uma das principais aplicações de classificadores inteligentes como as Redes Neurais Artificiais (RNA), as Máquinas de Vetores Suporte (SVM). As intrusões são identificadas por meio da análise do tráfego da rede em sua fase de operação utilizando-se classificadores unários e binários. Ao todo, 114 estruturas de classificação unárias e 196 estruturas de classificação binárias foram avaliadas com dados de 10 cenários distintos de tráfego de rede PROFINET. Os SDI propostos apresentaram Taxa de Detecção média de 98,1% e Taxa de Alarmes Falsos média de 0,4% utilizando-se classificadores unários e Taxa deDetecção de 100% e Taxa de Alarmes Falsos de 0% utilizando-se classificadores binários
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2020
- Data da defesa: 13.08.2020
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ABNT
TURCATO, Afonso Celso. Desenvolvimento de método para detecção de intrusão em redes PROFINET baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-16072021-172236/. Acesso em: 14 nov. 2024. -
APA
Turcato, A. C. (2020). Desenvolvimento de método para detecção de intrusão em redes PROFINET baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-16072021-172236/ -
NLM
Turcato AC. Desenvolvimento de método para detecção de intrusão em redes PROFINET baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-16072021-172236/ -
Vancouver
Turcato AC. Desenvolvimento de método para detecção de intrusão em redes PROFINET baseado em técnicas de Aprendizado de Máquina [Internet]. 2020 ;[citado 2024 nov. 14 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18153/tde-16072021-172236/ - Desenvolvimento de uma metodologia baseada em redes neurais artificiais para identificação de anomalias em redes de comunicação Profinet
- On the performance of OPC UA and MQTT for data exchange between industrial plants and clouds servers
- Ferramenta em software para pré-processamento de tráfego de redes Profinet
- Case of study of a Profinet network using ring topology
- Performance comparison between OPC UA and MQTT for data exchange
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