Agente de reforco aprende a evadir sistemas de deteccao de intrusao baseados em ML mesmo com visibilidade limitada da defesa
Pesquisadores treinaram um agente de Deep Q-Network para aprender combinacoes evasivas de timing de probes, flags TCP e tamanho de payload contra um IDS real baseado em Zeek rodando em um Raspberry Pi 3B+, com deteccao por XGBoost, MLP e CNN 1D. Mesmo em cenario black-box, onde o atacante nao ve os parametros internos do modelo defensivo, as taxas de evasao alcancaram entre 61,9% e 98,3%, e o efeito da visibilidade de features sobre a evasao nao foi monotonico nem uniforme entre os modelos.
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