No dia 30 de janeiro de 2024, Danilo Anderson de Moura Chagas, estudante do Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o Profissional em Engenharia El\u00e9trica (PPEE), defendeu com sucesso sua disserta\u00e7\u00e3o intitulada \u201cDetec\u00e7\u00e3o de Ataques de Nega\u00e7\u00e3o de Servi\u00e7o em SGBDs a Partir de Logs Internos Usando Abordagens Supervisionada e N\u00e3o Supervisionada\u201d.<\/p>\n\n\n\n
A disserta\u00e7\u00e3o aborda os Ataques de Nega\u00e7\u00e3o de Servi\u00e7o (Denial-of-Service \u2013 DoS), os quais representam amea\u00e7as significativas para a disponibilidade dos sistemas de informa\u00e7\u00e3o de uma organiza\u00e7\u00e3o. Enquanto esses ataques t\u00eam sido amplamente estudados na literatura, os trabalhos existentes geralmente se concentram em camadas de rede e transporte e em protocolos como o HTTP, negligenciando a seguran\u00e7a nos bancos de dados. No entanto, os bancos de dados, essenciais para a presta\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os, tamb\u00e9m s\u00e3o vulner\u00e1veis a ataques DoS. Eles armazenam grandes volumes de dados por meio de logs de consultas SQL e sess\u00f5es que podem ser ricas fontes de informa\u00e7\u00f5es para detec\u00e7\u00e3o de ataques. Este trabalho prop\u00f5e a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Aprendizado de M\u00e1quina (AM) na detec\u00e7\u00e3o de tais ataques a partir dos logs de consultas executadas no banco de dados, utilizando abordagens supervisionada e n\u00e3o supervisionada. Os resultados obtidos demonstram a efic\u00e1cia dessas abordagens, com uma alta precis\u00e3o na classifica\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o de anomalias.<\/p>\n\n\n\n
A banca examinadora, composta por Rafael Rabelo Nunes, Jos\u00e9 Rodrigues Torres e Geraldo Pereira Rocha Filho como suplente, elogiou a pesquisa de Danilo Anderson de Moura Chagas.<\/p>\n\n\n\n
Danilo Anderson de Moura Chagas teve sua produ\u00e7\u00e3o intelectual publicada, incluindo o artigo \u201cMachine Learning for Detection of Distributed Denial-of-Service Attacks from Queries Executed in DBMS\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Sobre sua experi\u00eancia no PPEE, Danilo declarou: \u201cComecei como aluno especial, onde pude estabelecer contato com meus orientadores e identificar o desejo de desenvolver uma pesquisa que combinasse Intelig\u00eancia Artificial e seguran\u00e7a cibern\u00e9tica para a infraestrutura de servi\u00e7os. Acredito que nosso trabalho possa trazer benef\u00edcios claros para quem deseje implement\u00e1-lo\u201d.<\/p>\n\n\n\n
O trabalho completo de Danilo Anderson de Moura Chagas est\u00e1 dispon\u00edvel na p\u00e1gina \u201cProdu\u00e7\u00e3o Discente\u201d do site. Parabenizamos o esfor\u00e7o do discente e desejamos sucesso em sua trajet\u00f3ria acad\u00eamica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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