Tráfego desbalanceado em redes de computadores: observações acerca dos efeitos do balanceamento de dados e sua relação com técnicas de ensemble learning aplicados a cibersegurança

Abstract

O projeto de pós-doutorado investigou a importância do ajuste de proporcionalidade na distribuição das amostras em Ensemble Learning aplicado à cibersegurança. A pesquisa identificou uma lacuna na literatura sobre o impacto da distribuição desbalanceada de rótulos nos sistemas de detecção de intrusão. Os Objetivos foram? (I) analisar o efeito da distribuição proporcionalmente balanceada das amostras nos erros de classificação e custo computacional e (II) desenvolver modelos de sistemas mais eficientes e confiáveis; Os resultados obtidos apontaram para uma redução significativa de erros de classificação; otimização do desempenho dos sistemas de detecção de intrusão; contribuição para o desenvolvimento da área; produções científicas em congressos e periódicos e co-orientações de Mestrado. A experiência enriqueceu o proponente, demonstrando a eficácia dos métodos propostos e alcançando resultados além das expectativas iniciais.

The postdoctoral project investigated the importance of proportionality adjustment in the distribution of samples in Ensemble Learning applied to cybersecurity. The research identified a gap in the literature on the impact of unbalanced label distribution in intrusion detection systems. The objectives were: (I) to analyze the effect of proportionally balanced sample distribution on classification errors and computational cost and (II) to develop more efficient and reliable system models; The results obtained pointed to a significant reduction in classification errors; optimization of the performance of intrusion detection systems; contribution to the development of the area; scientific productions in congresses and journals and co-supervision of Master's degree. The experience enriched the proponent, demonstrating the effectiveness of the proposed methods and achieving results beyond initial expectations.