Aplicações de Inteligência Artificial na Detecção de Intrusões: Um Estudo Comparativo na Base NSL-KDD

Pedro Henrique de Souza, Tulio Fernandes Faria, Daniel Facciolo Pires

Resumo


Este trabalho investiga o impacto da Inteligência Artificial (IA) na cibersegurança, com ênfase em sua aplicação na detecção e prevenção de intrusões. A pesquisa apresenta uma revisão teórica das principais técnicas de IA empregadas na área, incluindo redes neurais, sistemas especialistas, agentes inteligentes e aprendizado de máquina. Em seguida, realiza-se um estudo experimental com a base de dados NSL-KDD, comparando duas abordagens: uma regra heurística tradicional, sem IA, e uma rede neural MLP, com IA. Os resultados demonstram que a abordagem sem IA apresentou alta precisão, mas baixo recall, resultando em elevada taxa de falsos negativos. Em contraste, as variantes com IA, utilizando estratégias de balanceamento de classes, mostraram ganhos substanciais em recall e F1-Score, além de melhores valores de ROC-AUC e PR-AUC. Conclui-se que a IA proporciona avanços significativos para a cibersegurança, tornando os sistemas mais eficazes, adaptáveis e capazes de responder a ataques complexos em tempo real.

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