Um Mecanismo de Aprendizado Incremental para Detecção e Bloqueio de Mineração de Criptomoedas em Redes Definidas por Software

Autor: Natalia Castro Fernandes, Helio N. Cunha Neto, Diogo M. F. Mattos, Martin Andreoni Lopez
Rok vydání: 2019
Zdroj: Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2019).
DOI: 10.5753/sbseg.2019.13984
Popis: A mineração não autorizada de criptomoedas implica o uso de valiosos recursos de computação e o alto consumo de energia. Este artigo propõe o mecanismo MineCap, um mecanismo dinâmico e em linha para detectar e bloquear fluxos de mineração não autorizada de criptomoedas, usando o aprendizado de máquina em redes definidas por software. O MineCap desenvolve a técnica de super aprendizado incremental, uma variante do super learner aplicada ao aprendizado incremental. O super aprendizado incremental proporciona ao MineCap precisão para classificar os fluxos de mineração ao passo que o mecanismo aprende com dados recebidos. Os resultados revelam que o mecanismo alcança 98% de acurácia, 99% de precisão, 97% de sensibilidade e 99,9% de especificidade e evita problemas relacionados ao desvio de conceito.
Databáze: OpenAIRE