Proposta para detecção de anomalias de dados na nuvem baseado no comportamento de enxame de gafanhotos
Tiago Martins Ribeiro1; V. Leonardo Paucar1; Matias Romário Pinheiro dos Santos2; Raimundo Pereira da Cunha Neto3
1 Universidade Federal do Maranhão; 2 Universidade Federal do Ceará; 3 Estácio Ceut
Resumo
O presente trabalho tem por objetivo apresentar uma metodologia para identificação de anomalias de segurança de uma rede na nuvem considerando os seus aspectos de tráfego. A metodologia proposta está baseada na aplicação da inteligência dos enxames de gafanhotos do deserto. A nuvem é um modelo computacional bastante popular e que se destaca como uma solução econômica para as empresas. No processo de detecção de anomalias de segurança de um ambiente de computação em nuvem existem várias técnicas, tal como o uso de sistemas implementados para isso, sistemas de detecção de intrusão ou a identificação de padrões de tráfego de dados. A identificação de aspectos de vulnerabilidade baseado no comportamento do enxame de gafanhotos, traz consigo o entendimento e a análise de um dos paradigmas mais importantes da computação em nuvem, a segurança. Para o desenvolvimento deste trabalho se fez necessário entender a teoria base que a orienta, como segurança da informação, computação em nuvem, inteligência de enxames de partículas e o comportamento do gafanhoto do deserto.
Palavras-chave: Seguranca de redes; Computacão em nuvem; Inteligencia de enxames de partículas; Inteligência artificial; Gafanhoto do deserto