Aprimorando a Detecção de APTs com Geração de Dados Sintéticos Baseada em GAN-Transformers - Cossetin Neto, Alfredo; Pregardier, Rafel C.; Santos, Carlos R. P. dos; Fulber-Garcia, Vinicius; Silva, Luis A. L. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança, 2025)
Este trabalho investiga a geração de dados sintéticos de Advanced Persistent Threats (APTs) utilizando Redes Generativas Adversariais (GANs) adaptadas para o domínio de séries temporais. Considerando a natureza furtiva e sequencial das APTs, abordagens tradicionais de geração de dados que ignoram as dinâmicas temporais tornam-se insuficientes. Para superar essa limitação, este estudo explora a arquitetura Transformer Time-Series Conditional GAN (TTS-CGAN), originalmente proposta para biosinais, e propõe adaptações específicas para a geração de fluxos de rede maliciosos. O processo inclui a modelagem de dados do dataset DAPT2020, ajustes arquiteturais para aumento da capacidade e diversidade, além da validação dos dados sintéticos por meio de métricas qualitativas, quantitativas e do desempenho de modelos de Machine Learning (ML) treinados em conjuntos reais, sintéticos e semi-sintéticos. Os resultados indicam que o uso de dados sintéticos gerados pela TTS-CGAN pode aprimorar a detecção de APTs, demonstrando a viabilidade e os benefícios da abordagem proposta.