Detecção Inteligente de IPs Maliciosos através do Monitoramento de Ameaças - Urbano, Arthur C.; Costa, Yago M.; Paula, Mariana C. de; Portela, Ariel L.; Pimenta, Ivo A.; Gomes, Rafael L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2024)
A crescente sofisticação das ameaças cibernéticas exige que soluções avançadas para proteger a integridade e confidencialidade dos dados. Uma abordagem para lidar com este cenário é Inteligência sobre Ameaças que desempenha um papel crucial, permitindo que empresas e instituições coletem dados sobre possíveis ameaças e, a partir desses dados, possam lidar com incidentes de segurança. Dentro deste contexto, este artigo apresenta uma solução de Inteligência sobre Ameaças baseada em Inteligência Artificial (IA) para prevenção de ameaças cibernéticas através da detecção de Endereços IP maliciosos. O modelo de IA proposto é alimentado através da coleta de dados das bases sobre ameaças (VirusTotal, AbuseIPDB, Shodan, IBM X-Force e AlienVault). Esses dados usados no modelo de IA proposto oferecem indicativos valiosos sobre IPs e domínios suspeitos. Os resultados, utilizando esses dados reais, mostram que a solução consegue detectar ameaças de forma eficaz.