@InProceedings{SilvaSantSilvMont:2005:ArNeNe,
               author = "Silva, L{\'{\i}}lia de S{\'a} and Santos, Adriana Cristina 
                         Ferrari dos and Silva, Jose Demisio Sim{\~o}es da and Montes, 
                         Antonio",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Centro de Pesquisas Renato Archer 
                         (CenPRA)}",
                title = "Annida: Artificial Neural Network For Intrusion Detection 
                         Application",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2005",
                pages = "6",
         organization = "Congresso Brasileiro de Redes Neurais (CBRN2005), 7.",
             keywords = "signature detection, intrusion detection, ids, nids, neural 
                         network application, malicious network traffic, network-based 
                         intrusion detection system.",
             abstract = "Muitos desafios s{\~a}o enfrentados pelos profissionais da 
                         {\'a}rea de seguran{\c{c}}a em redes para proteger seus 
                         sistemas, impedindo ou minimizando o risco de serem violados 
                         atrav{\'e}s de a{\c{c}}{\~o}es maliciosas ou acesso n{\~a}o 
                         autorizado. Pesquisadores e analistas de rede t{\^e}m trabalhado 
                         em conjunto para a obten{\c{c}}{\~a}o de sistemas de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de intrusos mais eficientes, capazes de 
                         identificar e sinalizar amea{\c{c}}as cada vez mais inteligentes 
                         e audaciosas. A proposta deste trabalho {\'e} apresentar o 
                         progresso do desenvolvimento de uma ferramenta de 
                         detec{\c{c}}{\~a}o de ataque baseada no uso da rede neural 
                         Hamming Net para processar assinaturas de ataque e identificar 
                         conte{\'u}do malicioso em pacotes de rede TCP/IP. Neste artigo 
                         s{\~a}o apresentados o projeto da aplica{\c{c}}{\~a}o 
                         intitulada ANNIDA - Artificial Neural Network in Intrusion 
                         Detection Application, a arquitetura da rede neural empregada, bem 
                         como os resultados obtidos. Adicionalmente, s{\~a}o comentadas as 
                         poss{\'{\i}}veis altera{\c{c}}{\~o}es da ferramenta para os 
                         projetos futuros.",
  conference-location = "Natal, RN",
      conference-year = "16 - 19 out. 2005",
           copyholder = "SID/SCD",
             language = "pt",
           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "04 jun. 2024"
}