Modelagem e Avaliação de Aprendizado Estatístico Relacional na Detecção de Falhas de Segurança - Banjar, Carlos; Miranda, Lucas G.; Menasché, Daniel S.; Zaverucha, Gerson (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance), 2026)
A avaliação de segurança em redes enfrenta o desafio de superar métricas isoladas que ignoram o risco relacional entre ativos e caminhos de ataque. Este trabalho propõe uma abordagem baseada em Aprendizado Estatístico Relacional (SRL) para modelar probabilisticamente caminhos de ataque via lógica de primeira ordem. Utilizando dados reais de hosts, o modelo integra o MulVAL ao Relational Dependency Network Boosting (RDN-Boost). Avaliado por validação cruzada, o método alcançou médias de 0,9471 em AUC-PR e 0,9678 em AUC-ROC. Experimentos de resiliência indicam que o modelo mantém alto desempenho (AUC-ROC de 0,9067) mesmo sob cenários de dados fragmentados, com omissão parcial de informações de vulnerabilidade e conectividade. Os resultados demonstram que a abordagem infere a explorabilidade de caminhos de ataque a partir de evidências incompletas e da estrutura relacional dos ativos.