Roubo de Modelo para Ataque Adversarial em Sistemas de Detecção de Intrusão - Moreira, Rafael Gomes; Rocha, Rafael Oliveira da; Chahud, Leonardo Gonçalves; Pereira Junior, Lourenço Alves (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2024)
Sistemas de detecção de intrusão em rede baseados em aprendizado de máquina podem ser vulneráveis a ataques adversariais. Porém, a realização desses ataques demanda conhecimento de informações internas do modelo utilizado, que podem estar indisponíveis para o atacante. Este trabalho apresenta um método de roubo de modelo com o foco na equivalência da contribuição das características entre modelo alvo e substituto, bem como uma abordagem caixa-preta da técnica EBFA, chamada EBFA_BB. Em comparação com os ataques utilizados como baseline, o ataque proposto conseguiu criar modelos substitutos com, no mínimo, 10% a mais de equivalência das características mais importantes do modelo alvo.