Detecção de Intrusão Através de Aprendizagem de Fluxo no Ambiente do Adversário - Viegas, Eduardo K.; Santin, Altair O.; Abreu, Vilmar; Oliveira, Luiz E. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2017: Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2017)
Apesar da existência de diversos trabalhos que utilizam técnicas de detecção de intrusão baseada em anomalia, dificilmente tais técnicas são utilizadas em produção. Percebe-se que, em geral, a literatura não considera o ambiente do adversário, em que um atacante tenta evadir o mecanismo de detecção. Neste artigo é proposto e avaliado uma abordagem para efetuar a detecção de intrusão em fluxo de dados de forma confiável no ambiente do adversário. A proposta utiliza detectores de anomalia específicos as classes consideradas e um mecanismo de rejeição para permitir a atualização do sistema de forma confiável. A avaliação da proposta mostrou que a abordagem provém resiliência a ataques causais e exploratórios.