Maximizando a detecção de ataques com algoritmos de aprendizado de máquina através da agregação de fluxos IP / Maximizing attack detection with machine learning algorithms by aggregating IP flows
DOI:
https://doi.org/10.34117/bjdv5n10-364Keywords:
detecção de ataques, agregação de fluxos, fluxos IP, aprendizado de máquina, IDS.Abstract
O aprendizado de máquina tem sido utilizado na segurança cibernética para suprir as limitações das técnicas de identificação de padrões no tráfego de rede. A existência de inúmeros algoritmos na literatura faz com que a escolha de qual é o mais adequado para a detecção de ataques, não seja uma tarefa trivial. Neste trabalho é realizada uma análise comparativa de 6 algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado avaliando o impacto da agregação dos fluxos IP nas predições, tempo de treinamento e teste. Os experimentos mostraram que o método de agregação melhora a classificação e reduz o tempo de processamento dos modelos. Nas análises realizadas, o Decision Tree obteve o melhor equilíbrio nos resultados.
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