TITAN DGA: Uma GAN Otimizada por Divergência KL com Autoencoder Baseado em Transformers para Geração de Domínios Maliciosos - Pregardier, Rafael C.; Bianchi Jr., Luiz A. C.; Cossetin Neto, Alfredo; Fulber-Garcia, Vinicius; Silva, Luis A. L.; Santos, Carlos R. P. dos (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança, 2025)
DGAs convencionais usam sementes pseudoaleatórias fixas, enquanto os adversariais se adaptam, absorvendo traços léxicos e estatísticos de domínios benignos. Apresentamos o TITAN DGA, uma GAN adversarial que combina autoencoder transformer e divergência de Kullback–Leibler para estabilizar o treinamento. Tokenizamos domínios benignos com SentencePiece e empregamos um encoder–decoder transformer para modelar dependências de caracteres, alinhando distribuições latentes via KL para gerar amostras realistas. Em avaliações com os classificadores FANCI, LSTM.MI e Bilbo, e em comparação com CDGA, CharBot, Deception DGA, DeepDGA e MaskDGA, o TITAN DGA obteve desempenho superior em evasão.