Essa pesquisa está sendo realizado como parte da disciplina de Engenharia de Software Experimental, do Mestrado em Ciência da Computação da Universidade Federal de Sergipe.

O objetivo desta pesquisa é identificar quais são as áreas mais importantes para se aplicar técnicas de aprendizado de máquina em alertas de IDSs (Sistema de Detecção de Intrusão, na sigla em inglês), para que o trabalho dos analistas de segurança se torne mais produtivo.

Sobre isso, nos identificamos as seguintes áreas onde o aprendizado de máquina por ser aplicado:

* Detecção de ameaças novas/desconhecidas;
* Geração de menos falso positivos;
* Melhor agrupamento de informações relacionadas;
* Priorização dos alertas mais importantes;
* Correlação entre entradas de logs/alertas.

E nós gostaríamos de saber quais desses você, o analista do IDS, acha os mais importantes.

Nós pretendemos tornar o resultado dessa pesquisa público, após nossa análise inicial. Se você quiser ser informado quando isso acontecer, por favor preencha seu e-mail durante a resposta do questionário.

Obrigado por sua participação.