Análise do impacto da agregação dos fluxos IP nos algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado voltados para a detecção de intrusão - Moro, Fernando Luiz; Amaral, Alexandre; Amaral, Ana Paula; Nogueira, Rodrigo (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2019: Anais do XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2019.7414, 2019)
O aprendizado de máquina tem sido utilizado na segurança cibernética para suprir as limitações das técnicas de identificação de padrões no tráfego de rede. A existência de inúmeros algoritmos na literatura faz com que a escolha de qual é o mais adequado para a detecção de intrusão, não seja uma tarefa trivial. Neste trabalho é realizada uma análise comparativa de 6 algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado avaliando o impacto da agregação dos fluxos IP nas predições, tempo de treinamento e teste. Os experimentos mostraram que o método de agregação melhora a classificação e reduz o tempo de processamento dos modelos. Nas análises realizadas, o Decision Tree obteve o melhor equilíbrio nos resultados.