On the Performance of GRASP-Based Feature Selection for CPS Intrusion Detection

BG-IDPS: Detecção e Prevenção de Intrusões em Tempo Real em Switches eBPF com o Filtro de Pacotes Berkeley e a Metaheurística GRASP-FS

“…Por outro lado, uma das principais desvantagens consiste em que comportamentos anormais, mesmo que legítimos, possam ser considerados como ataques o que implica em um aumento no número de falsos positivos. Em geral, a identificac ¸ão de anomalias pode ser alcanc ¸ada através de métodos estatísticos ou de algoritmos de aprendizado de máquina por agrupamento de amostras de tráfego ou dados de aplicac ¸ões similares [Quincozes et al 2021].…”

“…Com isso, surge a importância da atualizac ¸ão periódica da base utilizada para treinamento e de retreinamento constante quando da adoc ¸ão dessas técnicas. Ademais, algoritmos de aprendizado de máquina classificadores podem ser categorizados dentro da técnica supervisionada, uma vez que operam sobre amostras anotadas as quais representam assinaturas de ataques e sua classe correspondente [Quincozes et al 2021].…”

“…O problema de selec ¸ão de atributos pode ser generalizado como um problema de otimizac ¸ão combinatória [Feo and Resende 1989], o qual pertence à classe NP-Difícil [Naghibi et al 2013][Yusta 2009]. Na literatura, problemas dessa classe são comumente resolvidos com uso de metaheurísticas como o GRASP-FS [Quincozes et al 2020, Quincozes et al 2021] GRASP-FS é uma metaheurística híbrida que combina técnicas de filtragem, com a finalidade de reduzir o número de atributos a serem analisados posteriormente por um procedimento baseado em wrapping com suporte de algoritmos de ML.…”

“…Ademais, tais IDPSs costumam empregar algoritmos de pré-processamento, tais como aqueles que são destinados à selec ¸ão de atributos, ou no inglês, Feature Selection (FS). Com isso, modelos dinâmicos para a predic ¸ão de ac ¸ões maliciosas podem ser construídos com base nas informac ¸ões mais representativas para cada perfil de ataque [Quincozes et al 2021].…”

“…Neste trabalho, é proposto um IDPS em tempo real baseado na metaheurística GRASP-FS [Quincozes et al 2021] e na tecnologia eBPF [Foundation 2022], chamado Berkeley and GRASP-FS Real-Time IDPS (BG-IDPS). As principais contribuic ¸ões deste trabalho consistem na extensão da metaheurística GRASP-FS para a otimizac ¸ão do modelo de detecc ¸ão de intrusões de algoritmos de ML e na adaptac ¸ão do algoritmo de ML K-Nearest Neighbors (KNN) através do filtro eBPF.…”