Detecção de ataques cibernéticos utilizando aprendizado de máquina: uma revisão - Lopes, Ricardo da Silveira; Duarte, Julio Cesar; Goldschmidt, Ronaldo Ribeiro (Revista Militar de Ciência e Tecnologia, 2022)
Com a disponibilização pública de bases de dados simuladas de detecção de intrusão, o Aprendizado de Máquina vem sendo empregado, cada vez mais, em estudos de detecção de ataques cibernéticos. Se, por um lado, tem-se destacado o desempenho (precisão e abrangência) obtido, por outro, tem havido uma carência na análise crítica sobre o que de fato foi aprendido pelo modelo, visando concluir se haverá ou não a manutenção desse desempenho em aplicações reais. Nesse sentido, técnicas de explicabilidade surgem como uma possibilidade promissora na execução dessa tarefa, uma vez que, usualmente, vem sendo negligenciada a análise da Taxa de Falso Positivo desses modelos, o que pode se tornar um problema importante, com o aumento da velocidade e quantidade de dados trafegados pela internet. Esta pesquisa se propõe a levantar discussões sobre esses problemas, apresentando alguns artigos a eles relacionados.