Avaliação da capacidade de generalização de IDS stateful utilizando aprendizado de máquina

Resumo


Aprendizado de máquina é relevante para a caracterização de ataques em redes de computadores, permitindo identificar padrões de tráfego e, com isso, implementar mecanismos que bloqueiam ações maliciosas. No entanto, pouco se discute sobre a capacidade de generalização das soluções em diferentes contextos operacionais. Este trabalho avalia o desempenho de diferentes modelos, como DT, LR, MLP, NB, SVM e XGB, nos conjuntos de dados UNSW-NB15, CICIDS-2017, BoT-IoT, ToN-IoT e AB-TRAP. Como resultado, observou-se uma baixa capacidade de generalização. Mais ainda, a engenharia de atributos facilitou a comparação entre os modelos e contribuiu no processo de aprendizagem. Por fim, analisou-se a efetividade de atributos como preditores de scanning em redes.
Palavras-chave: detecção de intrusão, aprendizado de máquina, generalização, ids

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Publicado
12/09/2022
DOMINGUES, Marcelo Fernandes; BERTOLI, Gustavo de C.; DE MELO, Leonardo H.; SAOTOME, Osamu; SANTOS, Aldri; PEREIRA, Lourenço Alves. Avaliação da capacidade de generalização de IDS stateful utilizando aprendizado de máquina. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 22. , 2022, Santa Maria. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 236-249. DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg.2022.225165.

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