Detecção de Intrusões em Tráfego DNS utilizando Redes Neurais e Explicabilidade - Anjos, Giovanna Luisa Hirata dos; Batista, Daniel Macêdo (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2026: Anais Estendidos do XLIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2026)
A proliferação de ciberataques como phishing e malware depende de nomes de domínio maliciosos para a hospedagem de artefatos. Impedir o acesso a esses domínios pode ser a primeira barreira de proteção contra a disseminação dos artefatos maliciosos na Internet. Porém, a velocidade com que eles são criados torna as abordagens tradicionais, baseadas em listas de bloqueio, insuficientes para uma proteção eficaz. Este artigo apresenta um sistema de detecção de intrusão (IDS) proativo que analisa o tráfego DNS utilizando um modelo de redes neurais. Experimentos mostram que a etapa de explicabilidade é fundamental e que o modelo é capaz de detectar tráfego benigno com F1-Score médio de 0,95 e malicioso com F1-Score médio de 0,82.