Aprendizado Profundo para a Predição de Ataques de Negação de Serviço Distribuído - M. e Silva, Gabriel Lucas F.; Neira, Anderson Bergamini de; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2022: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2022.222348, 2022)
Dentre as ameaças existentes no ciberespaço, o ataque de negação de serviço distribuído (DDoS) destaca-se por interromper serviços essenciais, negando o acesso a usuários legítimos e causando prejuízos econômicos. A literatura apresenta mecanismos para defender as vítimas. Contudo, os ataques DDoS nem sempre são detectados a tempo para que os mecanismos de defesa evitem os prejuízos. Para aumentar o tempo que a defesa terá para reagir ao ataque, este trabalho propõe um sistema baseado no aprendizado profundo supervisionado para identificar sinais da orquestração de ataques DDoS. Transformando o tráfego de rede em sinais precoces de alerta, este trabalho treinou uma rede neural profunda para identificar anomalias e predizer os ataques DDoS. O sistema proposto foi avaliado no conjunto de dados CTU-13 que contém o tráfego de dois ataques de DDoS. O modelo predisse o lançamento do ataque com 46 minutos de antecedência e uma baixa quantidade de erros.