@MASTERSTHESIS{ 2021:395154329,
 	title = {Detecção de intrusão em nós sensores de redes de sensores sem fio},
 	year = {2021},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/5905",
 	abstract = "Considerando a ampla utilização de sistemas computacionais assistidos pela Internet e a sensibilidade dos dados que circulam por esses sistemas, se torna necessária a aplicação de técnicas e sistemas para garantir a segurança desses dados. Os avanços recentes em tecnologias integradas como Internet of Things, que apresentam limitações em termos de recursos computacionais, especificamente quando lidam com Redes de Sensores Sem Fio, apresentam desafios para a aplicação de métodos convencionais de segurança, como Sistemas de Detecção de Intrusão. Este trabalho busca aplicar uma solução de segurança baseada em detecção por anomalia, direcionada para detecção de intrusão a nível de nós sensores de RSSF. Isto é feito aplicando e comparando os algoritmos Naive Bayes, Multilayer Perceptron, Árvore de Decisão e Random Forest. Na avaliação realizada são consideradas as métricas de recall de cada tipo de ataque abordado, a média destes e a utilização de recursos em termos de consumo de memória, energia e tempo de execução. Para a realização do treinamento e testes desses algoritmos, foi utilizada a base de dados WSN-DS, que lida especificamente com ataques direcionados a Redes de Sensores Sem Fio. O método proposto baseia-se no processo de Knowledge Discovery in Databases, e aplica seleção de atributos na base original, além de análise e ajuste dos parâmetros dos algoritmos, de acordo com os requerimentos dos nós sensores observados. Com a execução dos algoritmos e análise das métricas de performance, foi observada boa performance para os tipos de ataques abordados pelos algoritmos de Árvore de Decisão e Random Forest, ambos obtendo performance similar de classificação, no entanto, o Random Forest apresentou um consumo de recursos consideravelmente maior do que a Árvore de Decisão.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação},
 	note = {Centro de Engenharias e Ciências Exatas}
}