Modelos Preditivos para Detecção de Violações de Dados: Uma Abordagem Comparativa entre Técnicas Clássicas e de Aprendizado Profundo - Santos, Evanei Gomes Dos; Rodrigues, Gabriel Arquelau Pimenta; Serrano, André Luiz Marques; Rocha Filho, Geraldo Pereira; Oliveira, Felipe Barreto De; Goncalves, Vinicius Pereira (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
Diante do aumento das violações de dados e dos altos custos envolvidos, este estudo realiza uma análise comparativa entre algoritmos de previsão aplicados à segurança da informação em diferentes setores organizacionais. Foram avaliados os modelos LSTM, TCN, Prophet, SARIMA e XGBoost, com base em dados de incidentes disponibilizados pela Privacy Rights Clearinghouse. A comparação considerou as métricas MAE, RMSE e MAPE. Os melhores resultados de MAPE foram alcançados pelo TCN no Total Geral (10,21%), Saúde (23,52%) e Outros Negócios (19,39%), e pelo LSTM nos setores Desconhecidos (11,95%), Serviços Financeiros (21,14%) e também no Total Geral (12,13%). Os resultados mostram um bom desempenho de modelos baseados em redes neurais.