RECAL corrige viés de relações em grafos de proveniência para detectar APTs com menos falsos positivos
Um novo framework não supervisionado, o RECAL, ataca um problema pouco discutido em sistemas de detecção de intrusão baseados em proveniência (PIDS): a frequência de tipos de relação em grafos de auditoria pode variar em até 140.000 vezes, fazendo os modelos ignorarem padrões raros e relevantes. Testado nos datasets DARPA Engagement 3, o método reduziu a taxa de falsos positivos em até 105 vezes mantendo F1 acima de 99,9%.
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