Stacking-based Committees para Detecção de Ataques em Redes de Computadores - Uma abordagem por exaustão - Lucas, Thiago J.; Costa, Kelton A. P. da; Moraes, Eduardo A.; Hernandes Júnior, Paulo R. G.; Neves, Miguel J. das (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2021: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2021)
A aplicação de técnicas de Machine Learning na detecção de ataques em redes de computadores tem obtido bons resultados, com destaque para os métodos de Ensemble, que conseguem melhorar o desempenho de classiﬁcadores individuais. O estudo foi realizado utilizando o Dataset CICIDS-2017 e considerou a escolha de classiﬁcadores com base em uma revisão sistemática da literatura, objetivando encontrar o estado-da-arte e as tendências, tanto para os algoritmos de classiﬁcação quanto para as técnicas de ensemble. Committees que reduzem signiﬁcativamente os erros de classiﬁcação são apresentados modelando detectores de intrusão que são superiores aos métodos individuais e aos trabalhos correlatos comparados obtendo acurácia média de 99.92%.