Evasão em Modelos de Detecção de Ameaças de Rede Usando Propriedades do Espaço de Decisão - Campos, Rafael Dias; Nogueira, Michele; Santos, Marcio Costa (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Técnicas de Aprendizado de Máquina são frequentemente empregadas para detectar ameaças à nível de rede, como ataques de negação de serviço, XSS e Ransomware. Entretanto, os modelos treinados podem se tornar alvos de ataques adversariais, visando a evasão da detecção de tráfego de rede malicioso e a execução de ações no ambiente sem gerar alertas ou bloqueios. Os métodos atuais para realizar esses ataques apresentam limitações durante sua etapa de treinamento e podem gerar amostras de tráfego malicioso que diferem muito das amostras originais, limitando sua utilidade. Para lidar com esses problemas, este trabalho apresenta um novo método para a evasão dessa detecção, a partir do mapeamento do espaço de decisão dos modelos de detecção de ameaças de rede como um conjunto de politopos convexos. O método desenvolvido foi capaz de gerar amostras de tráfego malicioso mais próximas do tráfego original em comparação com os demais métodos testados e apresenta uma maior estabilidade de resultados entre diversas execuções.