Comparação entre LSTM e CLCNN na detecção de requisições maliciosas em ataques na web - Brinhosa, Rafael Bosse; Schlickmann, Marcos A. Michels; da Silva, Eduardo; Westphall, Carlos Becker; Westphall, Carla Merkle (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2021: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2021.17310, 2021)
Com o uso de aplicações web em ambientes dinâmicos de computação em nuvem integrados com dispositivos IoT, os ataques de injeção de SQL e de XSS (Cross-Site Scripting) continuam causando problemas para a segurança. A detecção de requisições maliciosas a nível de aplicação representa um desafio na pesquisa, que está evoluindo usando técnicas de Machine Learning e redes neurais. Este trabalho apresenta a comparação entre duas arquiteturas de aprendizado de máquina usadas para detectar requisições web maliciosas: LSTM (Long Short-Term Memory) e CLCNN (Character-level Convolutional Neural Network). Os resultados demonstram que a CLCNN é a mais eficaz em todas as métricas, com uma acurácia de 98,13%, precisão de 99,84%, taxa de detecção em 95,66% e com um F 1 -score de 97,70%.