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No \u00faltimo dia 20 de dezembro de 2023, Mois\u00e9s Silva de Sousa, aluno do Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o Profissional em Engenharia El\u00e9trica (PPEE), concluiu com \u00eaxito a defesa de sua disserta\u00e7\u00e3o na \u00e1rea de Seguran\u00e7a e Intelig\u00eancia Cibern\u00e9tica. O tema central abordado por Mois\u00e9s diz respeito ao uso da engenharia de atributos para aprimorar o desempenho de modelos de aprendizado de m\u00e1quina supervisionado aplicados a sistemas de detec\u00e7\u00e3o de intrus\u00e3o (IDS).<\/p>\n
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O crescente interesse em utilizar t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina na constru\u00e7\u00e3o de IDS tem sido evidente nos \u00faltimos anos. Com o surgimento de diversas tecnologias de ML, tornou-se poss\u00edvel desenvolver modelos preditivos capazes de identificar e detectar anomalias no tr\u00e1fego de rede. No entanto, uma parte dessas t\u00e9cnicas emprega abordagens n\u00e3o parametrizadas, que extraem dados indiscriminadamente, incluindo informa\u00e7\u00f5es irrelevantes e redundantes, prejudicando o desempenho dos algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o de ML.<\/p>\n
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A disserta\u00e7\u00e3o de Mois\u00e9s Silva de Sousa prop\u00f5e o uso da engenharia de atributos (FE – feature engineering) como uma estrat\u00e9gia para melhorar a efici\u00eancia na extra\u00e7\u00e3o de dados, nos processos de treinamento e na classifica\u00e7\u00e3o dos sistemas IDS. Demonstrou-se que, por meio de uma sele\u00e7\u00e3o adequada de atributos, \u00e9 poss\u00edvel reduzir o tempo de treinamento, aumentando a velocidade de processamento, ao mesmo tempo em que se mant\u00e9m a precis\u00e3o de classifica\u00e7\u00e3o desejada.<\/p>\n
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Os experimentos de avalia\u00e7\u00e3o de desempenho foram conduzidos utilizando a plataforma de software WEKA, com os conjuntos de dados NSL-KDD e CID-IDS, e os algoritmos de classifica\u00e7\u00e3o de aprendizado de m\u00e1quina Support-Vector Machine (SVM) e Random Forest. Diferentes raz\u00f5es de divis\u00e3o teste-treinamento de dados (60-40, 70-30 e 80-20) e t\u00e9cnicas de sele\u00e7\u00e3o de atributos (Information Gain, Correlation e Correlationbased Feature Selection – CFS) foram empregadas, resultando em conclus\u00f5es importantes sobre o impacto positivo da engenharia de atributos no desempenho dos sistemas ML-IDS.<\/p>\n
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A banca examinadora, composta pelos profissionais Georges Daniel Amvame Nze, Leandro Alvez Neves e F\u00e1bio L\u00facio Lopes Mendon\u00e7a, proporcionou uma experi\u00eancia enriquecedora durante a defesa da disserta\u00e7\u00e3o. Mois\u00e9s Silva de Sousa expressou sua gratid\u00e3o aos orientadores e \u00e0 secretaria do programa, destacando o apoio recebido ao longo do processo.<\/p>\n
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A pesquisa de Mois\u00e9s Silva de Sousa representa uma contribui\u00e7\u00e3o significativa para o campo da seguran\u00e7a cibern\u00e9tica, oferecendo insights valiosos para o aprimoramento dos sistemas de detec\u00e7\u00e3o de intrus\u00e3o por meio da aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n
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Sobre sua experi\u00eancia no PPEE, Mois\u00e9s declarou: \u201cExperi\u00eancia enriquecedora, com profissionais capacitados. Agrade\u00e7o a parceria dos meus orientadores nesse processo, bem como de toda a secretaria do programa que sempre me auxiliou em quest\u00f5es mais burocr\u00e1ticas.\u201d<\/p>\n
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O trabalho completo de Mois\u00e9s Silva de Sousa est\u00e1 dispon\u00edvel na p\u00e1gina \u201cProdu\u00e7\u00e3o Discente\u201d do site. Parabenizamos o esfor\u00e7o do discente e desejamos sucesso em sua trajet\u00f3ria acad\u00eamica.<\/p>\n
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