Classificação de Risco de Endereços IP Baseada em Inteligência de Ameaças e Aprendizado Ensemble - Nobre, Francisco V. J.; Gomes, Rafael L. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2026)
A dinâmica acelerada dos ataques cibernéticos torna as listas de bloqueio estáticas insuficientes para a proteção eficaz de redes. Esta dissertação investiga modelos de Aprendizado de Máquina aplicados à classificação de risco de endereços IP utilizando dados de Inteligência de Ameaças Cibernéticas. Para isso, foi construído um conjunto de dados com 10.000 amostras e 26 características extraídas de múltiplas fontes de CTI, incluindo AbuseIPDB, VirusTotal, Pulsedive e APIVoid. A pesquisa compara classificadores clássicos, redes neurais e métodos de ensemble em cenários com e sem balanceamento por SMOTE. Os resultados mostram que o Stacking obteve a maior robustez preditiva, com Acurácia Balanceada superior a 99,7% e melhor calibração probabilística, enquanto a Árvore de Decisão apresentou o menor tempo de inferência, 3,26 ms. A dissertação também propõe uma arquitetura híbrida borda-nuvem na qual o classificador selecionado pode apoiar mecanismos automatizados de resposta em redes.