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dc.creatorSilva, Jefferson Medeiros da-
dc.date.accessioned2022-08-23T16:59:28Z-
dc.date.available2022-08-23T16:59:28Z-
dc.date.issued2020-02-08-
dc.identifier.citationSILVA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29374-
dc.description.abstractSCADA 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAprendizado do computadorpt_BR
dc.subjectSegurança de sistemaspt_BR
dc.subjectTeste de invasão (Medidas de segurança para computadores)pt_BR
dc.subjectConectividade (Computadores)pt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectSystem safetypt_BR
dc.subjectPenetration testing (Computer security)pt_BR
dc.subjectConnection machinespt_BR
dc.titleAplicação de machine learning para detecção de anomalias em rede SCADApt_BR
dc.title.alternativeMachine learning application for anomaly detection in SCADA networkpt_BR
dc.typespecializationThesispt_BR
dc.description.resumoOs 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.pt_BR
dc.degree.localPonta Grossapt_BR
dc.publisher.localPonta Grossapt_BR
dc.contributor.advisor1Yoshino, Rui Tadashi-
dc.contributor.referee1Yoshino, Rui Tadashi-
dc.contributor.referee2Carvalho, Marcelo Vasconcelos de-
dc.contributor.referee3Treinta, Fernanda Tavares-
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programIndústria 4.0pt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOpt_BR
Aparece nas coleções:PG - Indústria 4.0

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