@MASTERSTHESIS{ 2024:1030837850,
 	title = {Abordagens para o problema do desbalanceamento em detecção de intrusão: um estudo de caso aplicando CIC-IDS2018},
 	year = {2024},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/7258",
 	abstract = "O crescimento exponencial das tecnologias digitais e da Internet tem sido acompanhado por um aumento alarmante nos crimes virtuais. Este cenário tem motivado a intensificação de investimentos direcionados à segurança cibernética. Além disso, estudos acerca do tema também seguem em constante evolução. Dentro deste contexto, o presente trabalho consiste em um método de detecção de intrusão que aborda os problemas inerentes ao desbalanceamento presente
 no conjunto de dados CIC-IDS2018, por meio de técnicas de pré-processamento e treinamento do modelo. O método aborda o uso combinado de técnicas de undersampling, oversampling e pesos para treinamento sensível a custo. Com a abordagem adotada para endereçar o desbalanceamento, foi possível proporcionar uma melhoria na média aritmética das AUC do modelo de 92,0% para 98,2%. Além disso, a classe minoritária WebAttack demonstrou um aumento de AUC de 56,2% para 99,6%. Por fim, a acurácia média obtida foi de 95,4%, aproximandose dos resultados de trabalhos relacionados. Os experimentos conduzidos demonstram que a abordagem proposta pode melhorar a capacidade de detecção e identificação de ameaças, especialmente em classes minoritárias, sem comprometer significativamente o desempenho geral.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Computação},
 	note = {Centro de Engenharias e Ciências Exatas}
}