Uma Análise Comparativa de Algoritmos de Machine Learning e Explicabilidade para Detecção de Intrusão de Redes - Ribeiro, Jhonatas G.; Reis, Igor B.; Lacerda Jr, Jurandir C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Em redes de alta vazão, onde milissegundos separam a detecção da exfiltração de dados, a precisão é fundamental. Este trabalho analisa o desempenho de seis algoritmos de aprendizado de máquina no dataset CIC-IDS2017, enfrentando o dilema entre a “Caixa Preta” e a necessidade de resposta em tempo real. Através de um pipeline completo, foi revelado um trade-off decisivo: enquanto o Random Forest apresenta a precisão de 99,64%, o CatBoost emerge como a escolha superior para defesa ativa, entregando inferência 3,4× mais rápida (0,65 s) com perda desprezível de acurácia. Por fim, aplicaram-se técnicas de IA Explicável para interpretar a decisão dos modelos baseando-se em padrões de rede legítimos e podendo transformar alertas em segurança auditável.