Adequação Online de Rastros de Tráfego de Rede nos Clientes para Alimentar Sistemas de Detecção de Intrusão - Silva, Otávio O.; Batista, Daniel M. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2025)
O surgimento constante de novas aplicações e de ataques de dia zero fazem com que datasets públicos para treinamento de IDSs tornem-se obsoletos rapidamente, justificando que organizações (re-)gerem seus próprios datasets privados com frequência. Este artigo apresenta uma proposta para capturar o tráfego em dispositivos com baixo poder computacional e adequá-lo para o formato esperado para treinar IDSs sem armazenar o tráfego bruto. Experimentos mostraram que a proposta reduz o tempo de execução em até 76% na geração de datasets, apesar da possibilidade de perda de pacotes do tráfego capturado a depender do volume de fluxo. Como contribuição adicional, o software que implementa a proposta é disponibilizado como software livre.