Sec4ML: anonimização de dados de incidentes de segurança da informação para tarefas de aprendizado de máquina - Silva, Madalena Lopes e (2022)
Apesar do crescimento exponencial da World Wide Web desde sua criação, ainda há poucos conjuntos de dados disponíveis de incidentes de cibersegurança a serem reutilizados devido a várias questões, tais como preocupações de preservação da privacidade e padronização do formato de publicação de dados. Como resultado, a análise de incidentes de domínio tem um impacto precário no desenvolvimento de Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS). As práticas LOD (Linked Open Data), que permitem o compartilhamento de dados na Web como um grafo de dados grande e interligado, juntamente com os princípios FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable), que orientam a publicação de dados para reutilização, podem apoiar o compartilhamento de conjuntos de dados de incidentes de segurança cibernética. Ademais, técnicas de anonimização podem ser usadas para lidar com preocupações de privacidade. Além disso, as técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) podem ser usadas para melhorar a eficácia do IDS. Este trabalho propõe a abordagem Sec4ML que apoia a preparação de conjuntos de dados de incidentes de cibersegurança para técnicas de AM usando práticas LOD e seguindo os princípios FAIR, envolvendo, entre outros, subprocessos de anonimização e pré-processamento, que são ilustrados usando dados de conjuntos de dados públicos.