Detecção de Botnets em Dispositivos IoTs baseado em LSTM Autoencoder - Maciel, Caio; Neira, Anderson B. de; Borges, Ligia F.; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2023)
Com a ascensão da Internet das Coisas, atores maliciosos exploram brechas para a criação de redes infectadas por softwares (a.k.a, botnet). As botnets geram uma série de ameaças à segurança dos serviços. Soluções existentes especializam-se em cenários de ataques. Isto diminui a eficácia em cenários sem ataque, aumentando o número de detecções incorretas, gerando mais custos computacionais e retrabalho. Para resolver isso, este trabalho emprega o LSTM Autoencoder em conjunto com a técnica de voto majoritário. A proposta melhora o desempenho em cenários com e sem ataques de botnets, diminuindo o número de falsos positivos e evitando custos. Resultados preliminares indicam uma acurácia de 99,42% na detecção de botnets, superando a atual literatura.