Orientador: Adriano Mauro Cansian / Banca: Marcos Antonio Cavenaghi / Banca: Rafael Duarte Coelho dos Santos / Resumo: Os códigos maliciosos (malware) podem causar danos graves em sistemas de computação e dados. O mecanismo que o sistema imunológico humano utiliza para proteger e detectar os organismos que ameaçam o corpo humano demonstra ser eficiente e pode ser adaptado para a detecção de malware atuantes na Internet. Neste contexto, propõe-se no presente trabalho um sistema que realiza coleta distribuída, análise e detecção de programas maliciosos, sendo a detecção inspirada no sistema imunológico humano. Após a coleta de amostras de malware da Internet, as amostras são analisadas de forma dinâmica de modo a proporcionar rastros de execução em nível do sistema operacional e dos fluxos de rede que são usados para criar um modelo comportamental e para gerar uma assinatura de detecção. Essas assinaturas servem como entrada para o detector de malware e atuam como anticorpos no processo de detecção de antígenos realizado pelo sistema imunológico humano. Isso permite entender o ataque realizado pelo malware e auxilia nos processos de remoção de infecções / Abstract: Malicious programs (malware) can cause severe damages on computer systems and data. The mechanism that the human immune system uses to detect and protect from organisms that threaten the human body is efficient and can be adapted to detect malware attacks. In this context, we propose a system to perform malware distributed collection, analysis and detection, this last inspired by the human immune system. After collecting malware samples from Internet, they are dynamically analyzed so as to provide execution traces at the operating system level and network flows that are used to create a behavioral model and to generate a detection signature. Those signatures serve as input to a malware detector, acting as the antibodies in the antigen detection process performed by immune human system. This allows us to understand the malware attack and aids in the infection removal procedures / Mestre

Orientador: Adriano Mauro Cansian / Banca: Paulo Licio de Geus / Banca: Marcos Antônio Cavenaghi / Resumo: Este trabalho desenvolve e consolida um sistema de identificação e correlação de comportamentos de usuários e serviços em redes de computadores. A definição destes perfis auxiliará a identificação de comportamentos anômalos ao perfil de um grupo de usuários e serviços e a detecção de ataques em redes de computadores. Este sistema possui como estrutura base a utilização do padrão IPFIX - IP Flow Information Export - como exportador de informações sumarizadas de uma rede de computadores. O projeto prevê duas etapas principais: o desenvolvimento de um coletor de fluxos baseado no protocolo NetFlow, formalizado pela Internet Engineering Task Force (IETF) como padrão IPFIX, que acrescente melhorias na sumarização das informações oferecidas, consumindo menor espaço de armazenamento; a utilização de técnicas de mineração de dados estatísticas e associativas para detecção, correlação e classificação de comportamentos e eventos em redes de computadores. Este modelo de sistema mostra-se inovador na análise de fluxos de rede por meio da mineração de dados, empreendendo características importantes aos sistemas de monitoramento e segurança computacional, como escalabilidade de redes de alta velocidade e a detecção rápida de atividades ilícitas, varreduras de rede, intrusão, ataques de negação de serviço e de força bruta, sendo tais eventos considerados como grandes ameaças na Internet. Além disso, possibilita aos administradores de redes um melhor conhecimento do perfil da rede administrada / Abstract: This work develops and consolidates an identification and correlation system of users and services behaviors on computer networks. The definition about these profiles assists in identifying anomalous behavior for the users and services profile and detecting attacks on computer networks. This system is based on the use of standard IPFIX - IP Flow Information Export - as a summarizing information exporter of a computer network. The project provides two main steps: the development of a flow collector based on the NetFlow protocol, formalized by Internet Engineering Task Force (IETF) as IPFIX standard, which improves the summarization of provided information, resulting in less storage space; the use of data mining association techniques for the detection, correlation and classification of behaviors and events in computer networks. This system model innovates in the analysis through IPFIX flow mining, adding important features to the monitoring of systems and computer security, such as scalability for high speed networks and fast detection of illicit activities, network scan, intrusion, DoS and brute force attacks, which are events considered big threats on the Internet. Also, it enables network administrators to have a better profile of the managed network / Mestre