Um modelo de detecção de intrusão baseado em deep autoencoders e transfer learning - dos Santos, Roger R.; Viegas, Eduardo K.; Santin, Altair O. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2021)
As técnicas de aprendizado de máquina para detecção de intrusão baseada na rede geralmente pressupõem que o tráfego da rede não muda com o tempo ou que as atualizações do modelo podem ser realizadas facilmente. Neste artigo, propomos um novo modelo de detecção de intrusão baseado em deep autoencoders e transfer learning para facilitar a atualização do modelo. Experimentos realizados mostraram que as abordagens na literatura são incapazes de lidar com mudanças de tráfego de rede ao longo do tempo. A abordagem proposta é capaz de melhorar a taxa de falso positivo em até 23,9%, e fornecer taxas de precisão semelhantes às técnicas tradicionais, exigindo apenas 22% de dados de treinamento e 28% dos custos computacionais.