Comparative Study of Different Feature Sets for Intrusion Detection in Computer Networks - Alcântara, André Oliveira de; Miani, Rodrigo S.; Faria, Elaine Ribeiro de (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2024)
A detecção de intrusão em redes de computadores é uma tarefa fundamental para garantir a segurança da informação em sistemas digitais. Porém, a eficácia dos sistemas de detecção de intrusão depende da qualidade dos dados e da escolha dos atributos utilizados para treinamento dos modelos de classificação. Este trabalho tem como objetivo identificar o impacto das diferentes seleções de grupos de atributos na tarefa de detecção de intrusão para cenários de fluxos contínuos de dados. Um estudo experimental foi realizado usando a base de dados CICIDS2017, diferentes conjuntos de atributos encontrados na literatura, bem como um conjunto proposto neste trabalho, e diferente atrasos na entrega dos rótulos. Os resultados indicam que o desempenho do classificador é afetado pelo atraso na entrega dos rótulos, mas também pelo conjunto de atributos usados no seu treinamento.