WebTrap: Uma ferramenta de detecção de ataques em requisições HTTP utilizando Aprendizado de Máquina - Wendling, Pedro Henrique Ferreira; Mascarenhas, Dalbert Matos (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg.2026.27112, 2026)
Segundo o relatório OWASP Top 10 2025, vulnerabilidades do tipo Injection permanecem entre os principais riscos de segurança para aplicações web. Este trabalho propõe um honeypot web que integra dois modelos de aprendizado de máquina a mecanismos de deception. O primeiro modelo identifica requisições HTTP associadas aos ataques SQL Injection, Cross-Site Scripting, Remote Code Execution e Local File Inclusion, distinguindo-as do tráfego benigno, enquanto o segundo classifica a categoria do ataque detectado. Os resultados indicaram taxas de detecção superiores a 94% para tráfego malicioso gerado por ferramentas como sqlmap, XSSER, Commix e Wfuzz. Para requisições benignas, foi obtida uma taxa de acerto de aproximadamente 93%, evidenciando a viabilidade da abordagem proposta para honeypots web inteligentes.