Aplicação de Redes Neurais Convolucionais e Recorrentes na Detecção de Intrusão em Linux Baseada em Chamadas de Sistema - Bortoli, André Augusto; Ló, Thiago Berticelli; Vasata, Darlon (Anais do Congresso Latino-Americano de Software Livre e Tecnologias Abertas (Latinoware), 2024)
A segurança cibernética em sistemas Linux é um desafio crescente devido ao aumento na frequência e sofisticação dos ataques. Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) tradicionais, baseados em assinaturas, mostram-se ineficazes contra novas ameaças, motivando a busca por soluções mais avançadas. Este estudo propõe um módulo de detecção de intrusões utilizando técnicas de aprendizado de máquina, combinando Redes Neurais Convolucionais e Redes Neurais Recorrentes, para identificar padrões maliciosos em chamadas de sistema. O modelo foi testado com o conjunto de dados ADFA-LD, alcançando uma revocação de 97% e uma precisão de 95%. Esses resultados demonstram a eficácia da abordagem proposta na detecção de ataques complexos. No entanto, o modelo ainda possui uma taxa de falsos negativos de 17,97%, indicando a necessidade de melhorias. Como trabalhos futuros, planeja-se implementar o módulo em ambientes reais e expandir os testes com bases de dados mais diversas e heterogêneas.