Publicação: Um estudo sobre a generalização de ataques de negação de serviço em sistemas de detecção de intrusão
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Com o aumento do tráfego de Internet e, consequentemente, dos ataques em redes de
computadores, soluções como Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) vêm sendo utiliza-
das para mitigar esses problemas. Diversos trabalhos na literatura utilizam Aprendizado
de Máquina para avaliar se modelos conseguem identificar ataques. Este trabalho ana-
lisa modelos treinados com o conjunto CICIDS2017 e com um conjunto experimental em
um ambiente de máquinas virtuais, denominado “UFUIDSDOS2025”, contendo tráfego
normal e ataques de Negação de Serviço (DoS), investigando suas capacidades de ge-
neralização, ou seja, sua habilidade de manter bom desempenho ao classificar dados de
cenários distintos daquele em que foi treinado. Foram feitas análises exploratórias, pro-
cessamento dos dados, e o treinamento de um modelo com o CICIDS2017, utilizando o
algoritmo Floresta Aleatória (RF), que obteve altos resultados em métricas como preci-
são, revocação e medida-F1. Contudo, ao ser avaliado com o conjunto UFUIDSDOS2025,
apresentou desempenho muito baixo. Por outro lado, o modelo treinado com o conjunto
experimental obteve bons resultados na sua validação, e ao ser validado com amostras
do CICIDS2017, conseguiu detectar ataques DoS, embora com alto número de falsos po-
sitivos. Para investigar as causas da baixa performance, aplicaram-se técnicas de análise
das Árvores de Decisão em ambos os modelos. As análises evidenciaram divergências nos
caminhos percorridos pelas árvores ao classificar amostras de cada conjunto, resultando
em decisões distintas, associadas a variáveis específicas.
Abstract
Palavras-chave
Inteligência artificial, Aprendizado de máquina, Sistemas de detecção de intrusão, Floresta aleatória, CICIDS2017
Citação
GONÇALVES, Eduardo Ribeiro. Um estudo sobre a generalização de ataques de negação de serviço em sistemas de detecção de intrusão. 2025. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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