Um Middleware Markoviano Incremental para Detecção de Anomalias em Sistemas de Controle de Acesso Físico - Morais, Lucas V.; Gonçalves, Vinícius P.; Mendonça, Fábio Lúcio L. de; Meneguette, Rodolfo I.; Silva, Francisco A.; Rocha Filho, Geraldo P. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
A detecção de anomalias comportamentais em Sistemas de Controle de Acesso Físico (PACS) ainda é predominantemente baseada em regras estáticas de autorização, o que cria uma lacuna na identificação de desvios sutis de deslocamento que não violam permissões explícitas, mas podem indicar uso indevido de credenciais ou privilégios. Para sanar esse problema, este trabalho propõe um middleware não supervisionado e incremental para detecção de anomalias em PACS, capaz de operar em tempo real sobre grandes volumes de registros sequenciais. O middleware modela o deslocamento individual de cada usuário por Cadeias de Markov em Tempo Discreto, nas quais os estados representam pontos de acesso físicos e as probabilidades de transição capturam rotinas espaciais legítimas. O middleware foi avaliado em mais de cinco anos de dados reais de um PACS corporativo (≈13,9 milhões de transições) e, em uma avaliação prospectiva com 44.329 eventos não vistos, rotulou cerca de 1,75% dos registros como anômalos, distinguindo anomalias parciais e fortes, com baixo custo computacional e suporte quantitativo à priorização operacional de alertas.