Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Proteção de endpoint do sistema operativo Windows usando ciclo inteligente de ameaças

Bijaya KC* e Roshan Chitrakar

Este artigo tenta preencher a lacuna de conhecimento em geral utilizando a aprendizagem automática dentro do Ciclo de Inteligência de Ameaças (TIC) para uma análise adequada de deteção de ameaças baseada em assinaturas e anomalias. Este artigo tem como objetivo preencher a lacuna observada entre as pessoas sobre a configuração de segurança adequada, notificando o ciclo de inteligência de ameaças e sugerindo a importância de definir estas configurações no Windows 10 em portáteis DELL e HP e no thinkpad Lenovo numa rede. Juntamente com o fortalecimento, a análise de comportamentos maliciosos é também essencial para descobrir vulnerabilidades na rede privada para proteger contra ameaças internas para as quais o modelo de análise de comportamentos é abordado. Para tal, utilizámos conjuntos de dados como os registos do sistema da mensagem de alerta pfsense e o conjunto de dados CICIDS2017 para construir um modelo de aprendizagem automática utilizando o classificador xgboost juntamente com a Análise de Componentes Principais (PCA) a partir da qual a precisão obtida a partir do modelo é de 99,75%, precisão: 0,997, recall 0,998, pontuação F1: 0,997 para PCA 25.