Atualização Confiável dos Modelos de Detecção de Intrusão Baseada em Aprendizagem de Máquina - Horchulhack, Pedro; Santin, Altair Olivo; Viegas, Eduardo Kugler (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2024: Anais Estendidos do XXIV Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2024)
Este trabalho apresenta um novo método para atualizar modelos de detecção de intrusão usando aprendizado de fluxo, reduzindo eventos para atualização e custos computacionais. Instâncias rejeitadas na classificação são armazenadas para atualização incremental, permitindo rotulação automática a partir de repositórios públicos. Experimentos mostraram que a proposta reduz os falsos-positivos em até 12%, rejeitando 8% das instâncias, em uma base de dados de 2.6 TB. A abordagem consome apenas 3,2% do tempo de processamento e 2% de novas instâncias em comparação com técnicas tradicionais.