Descrição do projeto

Em ambientes digitais modernos, um ataque ocorre quando um agente malicioso explora falhas ou permissões indevidas para coletar informações, alterar configurações ou interromper serviços. O impacto é direto: desde indisponibilidade e degradação de desempenho até vazamento de dados e fraude, afetando usuários e operações críticas. Detectar esses eventos em tempo real é difícil porque o tráfego é volumoso, heterogêneo e repleto de padrões que se confundem com o uso legítimo.

É aqui que a Inteligência Artificial (IA) ajuda: modelos de aprendizado de máquina aprendem características sutis do tráfego e automatizam a identificação de comportamentos anômalos, reduzindo o tempo entre a ocorrência e a resposta. Neste desafio, o conjunto de dados foi padronizado em duas classes: normal e atack.