Avaliação de Conjuntos de Atributos para a Detecção de Ataques de Personificação na Internet das Coisas - Quincozes, Silvio E.; Kazienko, Juliano F.; Copetti, Alessandro (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 2018)
Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) utilizam o mecanismo de seleção de atributos durante o processo de classificação de ameaças ou eventos de intrusão. Uma seleção adequada permite que o IDS processe somente os atributos relevantes para a classificação. Atualmente, com bilhões de novos dispositivos e objetos ingressando na Internet das Coisas (IoT), o papel da seleção de atributos ganha maior relevância devido as restrições de recursos impostas nesse ambiente. Este trabalho investiga diferentes conjuntos de atributos propostos na literatura para detectar ataques de personificação, quando se falsifica entidades legítimas da rede. A avaliação de desempenho do IDS considera os requisitos impostos pela IoT, enfatizando o papel da seleção de atributos. Os resultados indicam uma variação de até 49,99% na acurácia para os diferentes conjuntos de atributos, mesmo com a escolha do melhor classificador para cada conjunto. Adicionalmente, uma oscilação de até 85,43% foi observada no tempo de processamento. A melhor acurácia obtida foi de 99,99%, com uma redução de até 65,04% do tempo necessário para processamento.