Mitigação de ataques man-in-the-middle baseada em aprendizado profundo Q em sites com Secure Sockets Layer

Para garantir a segurança de aplicativos web e reduzir o risco constante do aumento do cibercrime, princípios básicos de segurança como integridade, confidencialidade e disponibilidade não devem ser ignorados. Embora os protocolos de autenticação Transport Layer Security/Secure Socket Layer (TLS/SSL) sejam desenvolvidos para proteger websites contra intrusos, esses protocolos também têm suas próprias falhas. Um processo de autenticação incorreto de websites pode dar origem a ataques notórios como o ataque Man-in-the-Middle, que é disseminado em websites HTTPS. No ataque MITM, o violador se posiciona em um canal de comunicação entre o usuário e o website, seja para espionagem ou para se passar pela parte comunicante a fim de alcançar objetivos maliciosos. Inicialmente, o ataque MITM é definido como um problema de aprendizado de máquina binário. O aprendizado profundo Q é utilizado para construir o modelo de classificação de ataque MITM. Em seguida, o processo de treinamento é aplicado em 60% do conjunto de dados obtido. Os 40% restantes do conjunto de dados são utilizados para fins de teste. Os resultados experimentais indicam que a técnica proposta apresenta desempenho significativamente melhor do que as técnicas de previsão de MITM baseadas em aprendizado de máquina existentes para websites baseados em SSL/TLS.