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Title: Identificação de ameaças em redes sem fio utilizando TinyML.
Other Titles: Threat identification in wireless networks using TinyML.
???metadata.dc.creator???: SANTOS, Gabriel Araújo Miranda.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: GORGÔNIO, Kyller Costa.
Keywords: Aprendizado de Máquina;Redes Neurais Convolucionais;TinyML;UNSW-NB15;Machine Learning;Convolutional Neural Networks
Issue Date: 29-Oct-2024
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: SANTOS, Gabriel Araújo Miranda. Identificação de ameaças em redes sem fio utilizando TinyML. 2024. 46 f. Monografia (Bacharel em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Campina Grande, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2024. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/38803
???metadata.dc.description.resumo???: Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um modelo de aprendizado de máquina para a identificação de ataques em redes sem fio, utilizando dados de tráfego da base UNSW-NB15. Serão treinados, testados e validados três modelos distintos: Random Forests e Redes Neurais Convolucionais. O objetivo é desenvolver um modelo que possa ser adaptado para a plataforma TinyML, permitindo sua implementação em dispositivos com recursos computacionais limitados.
Abstract: This research proposes developing a machine learning model for identifying attacks in wireless networks using traffic data from the UNSW-NB15 dataset. Three distinct models will be trained, tested, and validated: Random Forests and Convolutional Neural Networks. The goal is to develop a model that can be adapted for the TinyML platform, enabling its implementation on devices with limited computational resources.
Keywords: Aprendizado de Máquina
Redes Neurais Convolucionais
TinyML
UNSW-NB15
Machine Learning
Convolutional Neural Networks
???metadata.dc.subject.cnpq???: Engenharia Elétrica
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/38803
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