Este trabalho centra-se no desenvolvimento de uma nova abordagem baseada em aprendizagem profunda para implementar um sistema de detec o de intrus o eficiente e flex vel, utilizando a abordagem comportamental e dirigida principalmente a infra-estruturas cr ticas e sistemas de controlo industrial. Partindo do pressuposto de que a modela o do comportamento normal da rede dos sistemas de controlo industrial vi vel e fi vel, uma vez que as opera es realizadas nestes sistemas s o bastante estacion rias e repetitivas, as Redes Neuronais Convolucionais (CNN), uma t cnica de aprendizagem profunda, s o utilizadas no conjunto de dados NSL-KDD, um conjunto de dados de refer ncia utilizado para a implementa o de sistemas de detec o de intrus es. O desempenho da abordagem apresentado e comparado com alguns trabalhos anteriores. As m tricas utilizadas incluem a percentagem de classifica o correcta, a precis o e os falsos positivos, mostrando que a abordagem proposta melhora o desempenho dos sistemas anteriores.
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