Abordagem de Aprendizado Incremental para Sistemas de Detecção de Intrusão: Combatendo o Esquecimento Catastrófico - Lemos, Rafael S.; Gomes, Francisco J.; Souza, Carlielson D.; Mattos, César L. C.; Neto, José D. C.; S. Filho, Jarelio G. da; Freitas, Nicksson C. A. de; Costa, Rodrigo C. S.; Rodrigues, Emanuel B. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2023)
Com o aumento do armazenamento de dados empresariais no ambiente digital, cibercriminosos são atraídos e podem causar sérios prejuízos. Nesse contexto, Sistemas de Detecção de Intrusão são ferramentas utilizadas para detecção de ataques cibernéticos. Atualmente, esses sistemas têm empregado modelos tradicionais de aprendizado de máquina. No entanto, tais modelos exigem retreinamento periódico com toda base de dados, permitindo a detecção de novas técnicas de intrusão. Neste trabalho, propõe-se o uso de aprendizagem incremental para incluir o conhecimento de novos padrões de ataque sem a necessidade de retreinar o modelo do início e não sofrer com o esquecimento catastrófico. Para este fim, foi desenvolvida uma metodologia de aprendizagem incremental, do tratamento dos dados à construção e avaliação dos modelos finais. Os resultados experimentais demonstram que o modelo construído aprendeu novos ataques sem esquecer o que já havia aprendido. As métricas finais obtidas de precisão, revocação e F1-score foram acima de 87% e uma acurácia de 98,89% foi alcançada.