Detecção de Ataques Cibernéticos em Ambiente HTTPS Utilizando Aprendizado Profundo
Resumo
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Referências
Liu, Z., Xie, Y., Luo, Y., Wang, Y., and Ji, X. (2025). Transeca-net: A transformer-based model for encrypted traffic classification. Applied Sciences, 15(6):2977.
Lotfollahi, M., Jafari Siavoshani, M., Shirali Hossein Zade, R., and Saberian, M. (2020). Deep packet: A novel approach for encrypted traffic classification using deep learning. Soft Computing, 24(3):1999–2012.
Wickramasinghe, N., Shaghaghi, A., Tsudik, G., and Jha, S. (2025). Sok: Decoding the enigma of encrypted network traffic classifiers. In 2025 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), pages 1825–1843, San Francisco, CA, USA. IEEE.
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Wickramasinghe, N., Shaghaghi, A., Tsudik, G., and Jha, S. (2025). Sok: Decoding the enigma of encrypted network traffic classifiers. In 2025 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), pages 1825–1843, San Francisco, CA, USA. IEEE.
Publicado
01/09/2025
Como Citar
SOUZA, Edson B. de; GOLDSCHMIDT, Ronaldo Ribeiro; SANTOS, Paulo Ivson N.; PELLANDA, Paulo César; SALLES, Ronaldo Moreira.
Detecção de Ataques Cibernéticos em Ambiente HTTPS Utilizando Aprendizado Profundo. In: RESUMOS EXPANDIDOS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE CIBERSEGURANÇA (SBSEG), 25. , 2025, Foz do Iguaçu/PR.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 338-339.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2025.9750.
