Banca de DEFESA: EDUARDO RODRIGUES DE OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : EDUARDO RODRIGUES DE OLIVEIRA
DATA : 28/07/2026
HORA: 14:30
LOCAL: https://teams.microsoft.com/meet/28562133505101?p=epy2KF6keZSavvXaCe
TÍTULO:

DATASETS REALISTAS PARA NIDS BASEADOS EM FLUXOS: UMA PROPOSTA DE METODOLOGIA PARA CONSTRUÇÃO E AVALIAÇÃO DE DETECTORES SOB DERIVA TEMPORAL

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção de Anomalias NIDS Datasets Deriva Temporal

PÁGINAS: 67
RESUMO:

Muitos datasets usados na avaliação de NIDS baseados em aprendizado de máquina ainda combinam tráfego benigno pouco realista, rotulagem pouco auditável e partições estáticas que podem superestimar o desempenho dos detectores. Esta dissertação propõe e avalia, por meio de um estudo de caso controlado, uma metodologia reprodutível e auditável para construção de datasets realistas baseados em fluxos de rede, orientada à análise de detectores de anomalia sob deriva temporal. A metodologia integra coleta de tráfego benigno real em NetFlow/IPFIX, injeção controlada de ataques, extração e discretização de atributos, rotulagem assistida, separação temporal em T1, T2 e T3 e diagnóstico distribucional por PSI e Distância de Wasserstein. Como estudo de caso, aplicou-se o Energy-based Flow Classifier (EFC) em configuração oneclass. Os resultados indicaram alto recall global e desempenho desigual entre syn flood e aggressive scan. Uma auditoria de proveniência revelou que o aumento agregado de falsos positivos em T3 decorreu majoritariamente de tráfego de retorno do ataque na fronteira de rotulagem, ao passo que a deriva T1–T3 entre períodos comerciais equivalentes, de magnitude moderada porém consistente, manteve-se evidenciada pelo diagnóstico distribucional sobre o tráfego benigno e pela taxa de falsos positivos depurada. A comparação com Isolation Forest e PCA mostrou que a ordenação dos modelos depende do regime de calibração, prospectivo ou retrospectivo. Os achados reforçam a utilidade da metodologia para revelar instabilidades temporais, diferenças por tipo de ataque e riscos do uso exclusivo de métricas agregadas, delimitando seu alcance ao contexto experimental avaliado.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - 2311780 - FABIO LUCIO LOPES DE MENDONCA
Interno - ***.225.135-** - GERALDO PEREIRA ROCHA FILHO - UnB
Externo à Instituição - IGUATEMI EDUARDO DA FONSECA - UFPB
Presidente - 1141309 - JOAO JOSE COSTA GONDIM