Usando cGAN para detectar anomalias.

[Luiz Humberto Barroso do Patrocinio]

Olá professor,

Preciso detectar anomalias ou DDOS quando os dados ingressam em uma rede de computadores, possuo o dataset com os ataques e não ataques. Poderia inserir para a cGAN no Y fake como um “ajuda” na gerador para que não inicie a partir do zero o treinamento? Resumindo quero usar cGAN para detectar ataques DDOS, de alguma forma isso é possível com cGAN? Se a resposta for não que tipo de GAN eu posso usar para detectar anomalias a partir de um dataset. Obrigado.

[Gabriel Alves]

Olá Luiz!

Sim você pode usar como base o cGAN para resolver esses problemas, por exemplo a arquitetura AD-CGAN foi criada pensando nisso e é bastante citada como solução nesses casos. Além dessa, uma ideia seria testar outras GANs projetadas para esse objetivo, ou que são conhecidas por lidarem melhor nessas situações, como por exemplo a AnoGAN ou EGBAD.

Nesse artigo é apresentado um estudo comparativo entre essas GANs e outras usadas para detecção de anomalias, sugiro dar uma olhada. É usado como principal referência esse paper, mas o artigo é o suficiente para entender e principalmente lá está bem mais claro para tirar as conclusões.

Admito que até então não havia pesquisado tanto sobre o uso de GANs aplicados nessa situação que você mencionou (ataque DDoS) mas achei interessante procurar por estudos que abordem isso, encontrei esse aqui que pode ser útil. O autor propõe uma GAN especificamente para isso (GADoT), se o seu projeto se baseia nessa tarefa talvez seja mais interessante dar uma olhada nessa solução também, ver o quão viável seria. Lá no artigo é detalhado o porquê de ter feito desse jeito e a dificuldade encontrada com outras GANs, então não precisa necessariamente usar a GAN proposta, mas a partir desse estudo fica mais fácil decidir qual dela seria apropriada para resolver o problema (o que dependerá do dataset também, principalmente).

[Autor]

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