Detecção de Intrusos usando Conjunto de k-NN gerado por Subespaços Aleatórios - Henke, Márcia; Costa, Celso; Santos, Eulanda M. dos; Souto, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2011)
Diversos estudos apresentam propostas para detecção de anomalia na Internet empregando técnicas de aprendizagem de máquina. A maioria desses trabalhos utiliza classificadores individuais como: k-Nearest Neighbor (k-NN), Support Vector Machines (SVM), redes neurais artificiais, árvores de decisão, Naive Bayes, k-means, dentre outros. Recentemente, porém, observase um interesse na literatura em aumentar a taxa de detecção de anomalia através do uso de combinação de classificadores. Este trabalho propõe o uso de conjunto de classificadores, mais especificamente conjunto de k-NNs gerados através do método subespaços aleatórios (RSM), para aumentar a taxa de detecção de anomalias em redes de computadores. O método é comparado à técnica híbrida Triangle Area based Nearest Neighbor (TANN), publicada recentemente na literatura. Os resultados alcançados pelo conjunto de k-NNs foram superiores aos obtidos com TANN, tanto em termos de aumento da precisão de classificação, quanto em termos de redução de falsos alarmes.