Um Método para Detecção Online Não Supervisionada de Ataques DDoS em Fluxos de Dados - Dutra, Juliane A. Guaracy Ruas; Nakayama, Fernando; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2026.27589, 2026)
A infraestrutura digital enfrenta desafios crescentes com ataques de Negação de Serviço Distribuído (DDoS), cuja detecção em fluxos de dados exige alta precisão sob restrições de passagem única e memória limitada. Este artigo apresenta o MODUS (Method for Online Detection Unsupervised Streams), um método online e não supervisionado para detecção de ataques DDoS volumétricos sob as restrições de Processamento de Fluxo de Dados (DSP), que monitora mudanças estatísticas no tráfego para incorporar informações de mudança de conceito à detecção de anomalias. A avaliação com os conjuntos CTU-13, Edge-IIoT e ASEADOS-SDN-IoT demonstra que o MODUS mantém reduzido custo computacional, aderindo estritamente às restrições de memória e processamento inerentes ao paradigma de aprendizado em fluxos de dados.