Sobre Sistema de Detecção de Intrusão com Aprendizado de Máquina: Estudo da Aplicação de Boosting e do Algoritmo MINAS na Melhoria de Desempenho

Resumo

Desde seu surgimento, o uso da internet não para de crescer. Se- gundo dados da International Telecommunication Union, estima-se que em 2019 cerca de 51% da popula 'c ao mundial tinha acesso `a inter- net, chegando a 93% da população em determinados países, de acordo com dados da mesma fonte.Com a ocorrência da pandemia de COVID-19, houve uma drástica mudança, com quase todos os setores de serviços migrando para o ambiente digital de forma rápida e às vezes sem o preparo necessário.Considerando a quantidade de pessoas conectadas atualmente por meio da internet e o propósito principal da rede como sendo o de transmitir dados entre pontos conectados à ela, nota-se uma certa urgência no investimento em mais e melhores sistemas de proteção que possam guardar estes dados contra ataques cibernéticos e também proteger as redes e computadores de invasores mal intencionados.Nos últimos dois anos, diversas publicações científicas foram feitas sobre o assunto, propondo a aplicação de diversos métodos de aprendizado de máquina em busca do melhor sistema de detecção de anomalias e intrusões em redes de computadores.Este projeto de pesquisa destaca o sistema desenvolvido por Dawoud et al. em 2020, e se propõe a reproduzi-lo e busca melhorar seu desempenho aplicando-o na estrutura proposta pelo algoritmo MINAS, além de complementá-lo com técnicas de boosting.