Filtro de Bloom como Ferramenta de Apoio a Detectores de Ataques Web baseados em Aprendizagem de Máquina - Rego, Richard Caio; Nunes, Raul (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2019: Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2019.13964, 2019)
Ataques contra aplicações da Web implicam em prejuízos sociais e ﬁnanceiros. Os sistemas de detecção atuais que utilizam técnicas de aprendizagem de máquina não são escaláveis o suﬁciente para lidar com grandes volumes de dados. O Filtro de Bloom é uma estrutura de dados aleatória simples e eﬁciente que permite testar se um determinado elemento pertence a um conjunto de forma probabilística. Neste artigo aplicou-se o Filtro de Bloom combinado com sete técnicas de aprendizagem de máquina comumente utilizadas em detectores de anomalias para ataques web. Os resultados demonstram que o uso do ﬁltro como primeiro estágio do mecanismo de detecção de anomalias reduz tanto o tempo médio quanto o tempo total de detecção em todas as técnicas. Os resultados também demonstram que o ﬁltro pode auxiliar inclusive a incrementar a acurácia e a precisão, se adotada a otimização proposta na conﬁguração do Filtro de Bloom para redução de falsos negativos. Palavras-chave: Filtro de Bloom, Ataques web, Sistemas de Detecção de Intrusão, Aprendizado de Máquina.