Avaliação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Ataques DDoS em Ambientes WordPress Baseados em Contêineres - Galvão, Nadianne Maria dos Santos; Silva, André Luis Meneses (Anais da Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe (ERBASE); 2025: Anais da XXV Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe, 2025)
O objetivo deste trabalho é comparar a eficiência de algoritmos de aprendizado de máquina na detecção de ataques DDoS em ambientes WordPress conteinerizados, focando na API REST. Para simular cenários realistas de ataque foi utilizada a ferramenta Locust, que gerou acessos massivos à API REST do WooCommerce. O tráfego resultante foi capturado e analisado possibilitando a geração de conjuntos de dados reais. Os testes demonstraram que o algoritmo Random Forest apresentou desempenho superior, com acurácia e F1-score de 1.00 em cenários balanceados, enquanto os demais algoritmos obtiveram resultados significativamente inferiores.