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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29374| Título: | Aplicação de machine learning para detecção de anomalias em rede SCADA |
| Título(s) alternativo(s): | Machine learning application for anomaly detection in SCADA network |
| Autor(es): | Silva, Jefferson Medeiros da |
| Orientador(es): | Yoshino, Rui Tadashi |
| Palavras-chave: | Aprendizado do computador Segurança de sistemas Teste de invasão (Medidas de segurança para computadores) Conectividade (Computadores) Machine learning System safety Penetration testing (Computer security) Connection machines |
| Data do documento: | 8-Fev-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | SILVA, Jefferson Medeiros da. Aplicação de machine learning para detecção de anomalias em rede SCADA. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização (Indústria 4.0) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2020. |
| Resumo: | Os sistemas SCADA são importantes em processos industriais. No princípio, esses sistemas eram isolados e sem conectividade externa. Atualmente, os modelos de sistemas SCADA baseiam-se em conectividade e em sistemas abertos e estão sendo conectados às intranets corporativas e à Internet visando o aumento da eficiência e da produtividade. Essa integração com a internet acarretou múltiplos problemas relacionados com segurança. Entretanto, sistemas para detecções destas anomalias podem ser capazes de detectar possíveis ataques enviados a esses sistemas. O monitoramento dessas redes de forma automática se faz cada vez mais necessária utilizando ferramentas de machine learning para que o modelo possa ir se adaptando as novas configurações da rede. |
| Abstract: | SCADA plays an important role into industrial process. In the beginning, these systems were standalone models, with closed architectures and no external connectivity. Nowadays, SCADA needs connectivity and open systems and are connecting to corporate intranets and to the Internet for improve efficiency and productivity. This integration with the internet has brought several security issues. However, anomaly detection systems would be able to detect possible attacks on those systems, The monitoring of these networks automatically becomes increasingly necessary using machine learning tools so that the model can adapt to the new network configurations. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29374 |
| Aparece nas coleções: | PG - Indústria 4.0 |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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