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Título: Detecção de anomalias em processos do sistema operacional Linux
Título(s) alternativo(s): Anomaly detection in processes of the Linux operating system
Autor(es): Araujo, Priscila Vriesman
Orientador(es): Kuss, Fabiano
Palavras-chave: Sistemas operacionais (Computadores)
Mineração de dados (Computação)
Sistemas operacionais (Computadores) - Anomalias
Algorítmos computacionais
Operating systems (Computers)
Data mining
Operating systems (Computers) - Abnormalities
Computer algorithms
Data do documento: 19-Abr-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: ARAUJO, Priscila Vriesman. Detecção de anomalias em processos do sistema operacional Linux. 2017. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Tecnologia e Software Livre) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: Os processos provêm todas as informações de aplicações, programas auxiliares e serviços batches (redes, daemons diversos), gerenciando tudo que é executado num Sistema Operacional. Muitos processos são demandados sem o conhecimento prévio de que possam gerar algum dano ao funcionamento do sistema. Manter integridade e a garantia de desempenho é fundamental para um bom gerenciamento dos Sistemas Operacionais. Em mineração de dados, considera-se a técnica de detecção de anomalias a identificação de uma ação diferente do comportamento normal. Assim, este trabalho apresenta um modelo de detecção de anomalias com base no comportamento dos processos do Sistema Operacional Linux.
Abstract: The processes provide information about applications, auxiliary and service programs such as network and daemons, managing that is executed in the Operating System. Many processes are required without the prior knowledge that managers can test the system operation. Maintaining integrity, good performance and security assurance are fundamental to a good management of Operating Systems. In data mining, it is considered an anomaly detection technique to identify an action different from normal behavior. Thus, this work presents an anomaly detection model based on the behavior of the Linux Operating System processes.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12795
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