Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Romulo Alves Dias.PDF: 2725851 bytes, checksum: eaa8311ad62c875b230e288dfc66efa3 (MD5) Previous issue date: 2003-11-21 / The obsolescence of the IDS's attack identification mechanisms critically compromises the security level of the networks. This research work presents a proposal of a automatic updating model of the network attack detection mechanism for intrusion detection systems based on a society of intelligent agents. The Security Central Agency, a component of the model, distributes a mini-society of attack detection agents, called SAARA, that uses a neural network trained with data captured from several network traffic sources. A computational implementation of the SAARA model, focusing data driven attack detection, is presented for the multiagent IDS NIDIA. / A obsolescência dos mecanismos de identificação de ataques dos SDI´s tem comprometido de forma crítica o nível de segurança das redes de computadores. Esta dissertação apresenta uma proposta de um modelo de atualização automática do mecanismo de detecção de ataques de rede para sistemas de detecção de intrusão baseados na noção de sociedade de agentes inteligentes. A Agência Central de Segurança integrante deste modelo distribui uma mini-sociedade de agentes de detecção de ataque, denominada de SAARA, que utiliza uma rede neural treinada a partir de dados coletados de diversas fontes de tráfego. Uma implementação computacional da SAARA, abordando detecção de ataques orientados a dados, é apresentada dentro do contexto do SDI multiagentes NIDIA.