Correlação Híbrida Baseada em Stacking para Detecção de Anomalias em Redes de Computadores - Venceslau, Franklin A. M.; Souza, Rafael R. de; Silva, Fabiano C. da; Monteiro, José A. S. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Cibersegurança, 2025)
A detecção de anomalias em redes de computadores é um desafio crítico no campo da cibersegurança, devido à crescente complexidade das ameaças e à dinamicidade do tráfego de dados. Este estudo propõe uma abordagem baseada em ensemble stacking, que combina os algoritmos Local Outlier Factor (LOF), Isolation Forest (iForest) e One-Class SVM (OCSVM) para a detecção de anomalias. Em seguida, os scores gerados por esses modelos treinam um classificador Random Forest, responsável pela classificação final das instâncias de tráfego. A validação empírica foi conduzida com o conjuntos de dados UGR’16 e CIC-IDS2017 e utilizaram métricas como AUC, curvas ROC e F1-score, permitindo avaliar o desempenho em relação a métodos tradicionais e do estado da arte. A solução proposta demonstra ser promissora na redução de falsos positivos e na detecção de tráfego malicioso em cenários realistas e desbalanceados.