Um Sistema de Detecção de Intrusão Baseado em Aprendizagem por Reforço - Santos, Roger R. dos; Viegas, Eduardo K.; Santin, Altair O.; Mallmann, Jackson (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2020)
Nos últimos anos foram propostas diversas técnicas para detecção de intrusão em rede. Porém, apesar dos resultados promissores reportados, essas técnicas não lidam com as mudanças de tráfego de rede ao longo do tempo. Neste artigo, uma abordagem baseada em aprendizagem por reforço e avaliação da confiabilidade das classificações é proposta para manter a acurácia do sistema ao longo do tempo. Com essa técnica buscamos construir modelos capazes de manter a acurácia por maiores períodos e avaliar confiabilidade mantendo a acurácia mesmo com modelos desatualizados. Experimentos realizados em 1 ano de tráfego, demonstraram que a abordagem proposta é capaz de manter a acurácia por 8 meses e a confiabilidade pelo período avaliado.