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DLPS baseado em Deep Learning: Nova Abordagem para Detecção de Exfiltração em HDFS
Author(s) -
James de Castro Martins,
Li Weigang,
L. García,
Gabriel Alves Castro
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/brasnam.2021.16144
Subject(s) - computer science , physics
Este artigo descreve segurança cibernética aplicada a Mídias Sociais com ênfase no uso de HDFS para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados. O objetivo foi desenvolver um framework de DLPS baseado em ML que melhore a precisão na identificação de vazamento de dados em estruturas de HDFS. Assim, identificou-se as principais categorias de abordagens em segurança cibernética, no âmbito de HDFS, em comparação com Framework MITRE ATT&CK. Lacunas de pesquisas foram identificadas, em trabalhos realizados envolvendo DLPS e Machine Learning, oferecendo a necessidade do desenvolvimento de soluções correlacionadas. Um framework baseado em Deep Learning aplicado aos metadados e logs do Hadoop é proposto como solução para melhorar a detecção de exfiltração.

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