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dc.contributor.advisor1Eduardo James Pereira Souto-
dc.creatorRenato de Souza Silva-
dc.date.accessioned2016-09-23T15:25:33Z-
dc.date.available2016-09-23T15:25:33Z-
dc.date.issued2013-07-31-
dc.identifier.urihttp://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/3151-
dc.description.resumoAtividades Maliciosas tem crescido dramaticamente. Explosivo crescimento pode ser atribuído a ao avanço dos códigos maliciosos, associado à demanda de bens e serviços que a fraude online habilita. Portanto ataques estão se tornando tão sofisticados quanto o crescimento da Internet. O último ano, 2011, foi considerado o ano de maior quebra de informações e ataques direcionados sobre organizações e negócios de alto perfil. Na segunda metade deste ano, foi observada uma media de aproximadamente 30.000 novas URLs maliciosas todos os dias, um aumento de mais de 50% desde metade do inicio de 2011. Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS), ainda tem desempenhado um papel importante na detecção destas atividades maliciosas que se confundem com um tráfego legítimo sobre a Internet. Contudo, existem ainda importantes desafios, por exemplo, como um IDS pode detectar novos e complexos ataques. Para esse problema tem sido proposto na literatura aplicações que se utilizam de uma abordagem de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning RL). Aprendizado por Reforço [4] é uma classe de métodos de aprendizagem de máquina que tem objetivo de resolver problemas de decisão sequencial interagindo com o ambiente. Diferente de aprendizado supervisionado, RL não tem um professor para ensinar durante o treino e eles somente recebem uma avaliação de ganhos ou retorno do ambiente. Aprendizado por Reforço tem sido adotado para resolver problemas onde o aprendizado online é necessário.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPQpt_BR
dc.formatPDF-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Amazonaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCiências da Computaçãopt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA PIBIC 2012pt_BR
dc.publisher.initialsUFAMpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizagem por Reforço-
dc.subjectDetecção intrusão-
dc.subjectSegurança-
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.titleDetecção de Intrusão usando Aprendizagem por Reforçopt_BR
dc.typeRelatório de Pesquisapt_BR
dc.pibic.cursoCiência da Computaçãopt_BR
dc.pibic.nrprojetoPIB-E/0099/2012-
dc.pibic.projetoDetecção de Intrusão usando Aprendizagem por Reforço-
dc.pibic.dtinicio2012-08-01-
dc.pibic.dtfim2013-07-31-
Appears in Collections:Relatórios finais de Iniciação Científica

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