Automatização da Seleção de Modelos Não Supervisionados na Predição de Ataques DDoS - Lima, Matheus H.; Neira, Anderson B. de; Borges, Ligia F.; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2024: Anais do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2024)
As técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) auxiliam na automatização de diferentes tarefas em cibersegurança. Diante da vasta quantidade de algoritmos e de hiperparâmetros, um dos maiores problemas é identificar o modelo que reduz os erros. Assim, selecionar o algoritmo de AM é crucial para lidar de forma adequada com cada ataque e cenário. Para resolver este problema, este artigo apresenta a técnica ALTO que seleciona autonomamente o detector de outlier que maximiza a separação do tráfego de rede maligno do benigno sem o uso de rótulos (não supervisionado) no contexto de predição de ataques de negação de serviço distribuído (DDoS). Os resultados indicam que a técnica ALTO seleciona modelos capazes de superar a precisão dos modelos configurados manualmente e geram até 500% mais verdadeiros positivos.