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Darknet é um conjunto de redes e tecnologias, tendo como princípios fundamentais o anonimato e a segurança. Em muitos casos, elas são associadas à atividades ilícitas, abrindo espaço para o tráfego de malwares e a ataques a serviços legítimos. Para prevenção do mau uso de uma Darknet, se faz necessária a caracterização e classificação do tráfego nela existente. Neste trabalho, nós caracterizamos e classificamos o tráfego real de uma Darknet disponível pela base CIC-Darknet2020. Para tanto, realizamos a extração de atributos, e agrupamos possíveis sub-redes com uma abordagem de n-gramas. Além disso, avaliamos a relevância dos melhores atributos selecionados pelo método Recursive Feature Elimination para o problema. Nossos resultados indicam que modelos simples, como Decision Trees e Random Forests, alcançam uma acurácia acima de 99% na classificação do tráfego, representando um ganho de até 13% em comparação com o estado da arte.

Prototipação de uma solução para promover eficiência energética em ambientes inteligentes utilizando IoT Prototyping a solution to promote energy efficiency in smart environments using IoT

Modo de acesso: World Wide Web Inclui bibliografia 1. Educação 2. Tecnologias 3. Prática Pedagógica I. Título CDD-370 O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos seus respectivos autores www.poisson.com.br

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