Detecção de ataques cibernéticos utilizando aprendizado de máquina: uma revisão
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Abstract
With the public availability of simulated intrusion detection datasets, Machine Learning has been increasingly used in cyber attack detection work. Despite the fact that the performance (precision and recall) has been highlighted, on the other hand, there has been a lack of critical analysis of what was actually learned by the model, with the intention to conclude whether or not this performance will be maintained in real applications. In this sense, explainability techniques appear as a promising possibility in the execution of this task, since the analysis of the False Positive Rate of these models has usually been neglected. This can become an important problem, with the increase in speed and amount of data transmitted over the internet. This research proposes to raise discussions about these problems, presenting some articles related to them.
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