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Análise Inteligente de Tráfego de Redes: Modelagem, Metaheurísticas e Detecção de Anomalias (Portuguese Edition) by Fadir Salmen, Gustavo J. Gonçalves
Portuguese | March 5, 2026 | ISBN: 6501968151 | 147 pages | EPUB | 3.03 Mb
Em um mundo cada vez mais dependente de infraestruturas digitais, a segurança e o monitoramento de redes de computadores tornaram-se desafios estratégicos. A crescente sofisticação das ameaças cibernéticas exige abordagens que vão além de métodos tradicionais baseados em assinaturas estáticas, demandando modelos capazes de aprender, adaptar-se e evoluir conforme o comportamento do tráfego monitorado.
Nesta obra, é apresentado o modelo Firefly Algorithm for Digital Signature (FADS), uma abordagem inovadora que integra análise de fluxos IP, otimização bio-inspirada e inteligência computacional para a construção de uma assinatura digital de segmento de rede. A partir da caracterização matemática do comportamento normal do tráfego, o modelo permite identificar desvios e eventos anômalos com elevada precisão.
O livro conduz o leitor desde os fundamentos da gerência baseada em fluxos IP até a modelagem detalhada do sistema FADS, incluindo arquitetura, etapas de aprendizado, geração da assinatura digital (DSNSF), métricas de avaliação e validação experimental com dados reais. São exploradas técnicas de otimização inspiradas no Algoritmo Firefly e mecanismos adaptativos baseados em redes neurais artificiais, consolidando uma abordagem híbrida robusta e aplicável a diferentes cenários.
Mais do que apresentar um modelo específico, esta obra estabelece um framework conceitual para a aplicação de metaheurísticas e inteligência artificial na segurança de redes, abrindo caminho para sistemas de monitoramento mais autônomos, adaptativos e resilientes.
Destinado a pesquisadores, estudantes de pós-graduação e profissionais da área de redes e segurança da informação, este livro oferece fundamentos teóricos sólidos, modelagem matemática estruturada e validação prática, contribuindo para o avanço das técnicas inteligentes de detecção de anomalias em ambientes digitais complexos.
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