Estratégias voltadas para a detecção de anomalias em redes de computadores emitem alarmes como forma de notificação ao administrador de rede. Esses alarmes são essenciais para a gerência de rede, pois são evidências de uma anormalidade. Entretanto, uma única anomalia pode gerar um número excessivo de alarmes, tornando a inspeção manual inviável. Nesta dissertação, é apresentado um sistema de correlação de alarmes automatizado, divido em três camadas, que obtém os alarmes primitivos e apresenta ao administrador de rede uma visão global do cenário afetado pela anomalia. A camada de pré-processamento faz a compressão dos alarmes utilizando seus atributos espaciais e temporais, os quais são reduzidos a um único alarme denominado DLA (Alarme em Nível de Equipamento). A camada de correlação busca, através dos DLAs e de informações sobre a topologia da rede, inferir o caminho de propagação da anomalia, sua origem e destino. A camada de apresentação provê a visualização do caminho e elementos de redes afetados pela propagação da anomalia. O sistema apresentado nesta dissertação foi aplicado em diversos cenários que apresentavam anomalias reais detectadas na rede da Universidade Estadual de Londrina. Foi demonstrada sua capacidade de identificar, de forma automatizada, o caminho de propagação do tráfego anômalo, proporcionando informações úteis e corretas ao administrador de rede para o diagnóstico do problema.