Seleção Online de Features em Streaming Baseada em Alpha-Investing Para Dados de Ataques DDoS - Moussa, Alissar Ali; Nogueira, Michele; Guedes, André L. P. (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS); 2019: Anais do XXIV Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços, 2019)
O ataque de negação de serviço distribuído (Distributed Denial of Service - DDoS) é uma ameaça significativa de segurança, pois compromete financeiramente empresas e organizações ao afetar a disponibilidade de seus serviços. Com a sofisticação das técnicas utilizadas para gerar esses ataques, os sistemas de detecção tradicionais se limitam a ataques DDoS em estágios avançados ou quando o alvo está comprometido. Entretanto, a busca por maior eficiência nesses sistemas de detecção é uma constante e passa pelo problema de selecionar as features mais relevantes, ou seja, as características a serem utilizadas como base para a detecção. Quanto mais associada com o modo de operação do ataque, mais relevante é a feature. No contexto de ataques DDoS, é interessante que a seleção de features consiga funcionar sob dados e/ou features em streaming. Desta forma, apresentamos um método para seleção de features em streaming na detecção de ataques DDoS, que está fundamentado na nossa adaptação do algoritmo alpha-investing, chamado de alpha-investing+, o qual atua de forma sequencial na adição e nos testes das features. O método é aplicado sobre as bases de dados CTU-13 e CICIDS2017 e através de uma análise qualitativa, sugere-se que a técnica pode-se selecionar rapidamente features relevantes de um ataque em curso.