No último dia 20 de dezembro de 2023, Moisés Silva de Sousa, aluno do Programa de Pós-Graduação Profissional em Engenharia Elétrica (PPEE), concluiu com êxito a defesa de sua dissertação na área de Segurança e Inteligência Cibernética. O tema central abordado por Moisés diz respeito ao uso da engenharia de atributos para aprimorar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina supervisionado aplicados a sistemas de detecção de intrusão (IDS).
O crescente interesse em utilizar técnicas de aprendizado de máquina na construção de IDS tem sido evidente nos últimos anos. Com o surgimento de diversas tecnologias de ML, tornou-se possível desenvolver modelos preditivos capazes de identificar e detectar anomalias no tráfego de rede. No entanto, uma parte dessas técnicas emprega abordagens não parametrizadas, que extraem dados indiscriminadamente, incluindo informações irrelevantes e redundantes, prejudicando o desempenho dos algoritmos de classificação de ML.
A dissertação de Moisés Silva de Sousa propõe o uso da engenharia de atributos (FE – feature engineering) como uma estratégia para melhorar a eficiência na extração de dados, nos processos de treinamento e na classificação dos sistemas IDS. Demonstrou-se que, por meio de uma seleção adequada de atributos, é possível reduzir o tempo de treinamento, aumentando a velocidade de processamento, ao mesmo tempo em que se mantém a precisão de classificação desejada.
Os experimentos de avaliação de desempenho foram conduzidos utilizando a plataforma de software WEKA, com os conjuntos de dados NSL-KDD e CID-IDS, e os algoritmos de classificação de aprendizado de máquina Support-Vector Machine (SVM) e Random Forest. Diferentes razões de divisão teste-treinamento de dados (60-40, 70-30 e 80-20) e técnicas de seleção de atributos (Information Gain, Correlation e Correlationbased Feature Selection – CFS) foram empregadas, resultando em conclusões importantes sobre o impacto positivo da engenharia de atributos no desempenho dos sistemas ML-IDS.
A banca examinadora, composta pelos profissionais Georges Daniel Amvame Nze, Leandro Alvez Neves e Fábio Lúcio Lopes Mendonça, proporcionou uma experiência enriquecedora durante a defesa da dissertação. Moisés Silva de Sousa expressou sua gratidão aos orientadores e à secretaria do programa, destacando o apoio recebido ao longo do processo.
A pesquisa de Moisés Silva de Sousa representa uma contribuição significativa para o campo da segurança cibernética, oferecendo insights valiosos para o aprimoramento dos sistemas de detecção de intrusão por meio da aplicação de técnicas avançadas de aprendizado de máquina.
Sobre sua experiência no PPEE, Moisés declarou: “Experiência enriquecedora, com profissionais capacitados. Agradeço a parceria dos meus orientadores nesse processo, bem como de toda a secretaria do programa que sempre me auxiliou em questões mais burocráticas.”
O trabalho completo de Moisés Silva de Sousa está disponível na página “Produção Discente” do site. Parabenizamos o esforço do discente e desejamos sucesso em sua trajetória acadêmica.
