Mascaramento por Agrupamento e Rotulagem com LLMs para Compartilhamento de Datasets de Incidentes em Redes - Manhães, Breno Valente; Thomaz, Guilherme A.; Campista, Miguel Elias M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A disseminação de bases de dados de segurança de redes é frequentemente limitada por atributos sensíveis presentes em logs textuais de ferramentas como OpenVAS e Nessus. Este trabalho propõe o algoritmo MECAL (Mascaramento por Clusterização de Embeddings e Rotulagem Automática) para anonimizar esses atributos preservando sua utilidade. O método utiliza Transformers para agrupar semanticamente as descrições de incidentes e emprega LLMs (Large Language Models) para gerar rótulos genéricos de alto nível para cada grupo. Os resultados demonstram que a substituição dos textos originais por rótulos gerados melhora a qualidade dos dados, como evidenciado pelo aumento das métricas de F1-Score e Mutual Information, viabilizando o compartilhamento seguro de informações de defesa cibernética.