Seleção de Características em Stream para a Detecção de Ataques de Rede - Abreu, Diego; Carvalho, Igor; Abelém, Antônio (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2021: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg.2021.17316, 2021)
O aprendizado de máquina por stream possibilita a detecção de ataques de rede em tempo real, processando as instâncias e inspecionando-as apenas uma vez. Entretanto, as características de rede utilizadas por esses sistemas são dinâmicas e podem se tornar redundantes ou irrelevantes durante o processo de detecção, o que impacta diretamente no desempenho desses algoritmos, dificultando a implementação dessas propostas em ambientes reais. Neste trabalho propomos a utilização de técnicas de seleção de características em stream para melhorar o desempenho da detecção de ataques de rede. Nossos resultados, utilizando três bases de referência em segurança, mostram que a seleção de característica impacta diretamente na detecção dos ataques, com redução de até 93% no tempo de detecção.