Avaliação da eficácia de algoritmos de machine learning na detecção de tráfego malicioso em redes corporativas

A crescente complexidade das ameaças cibernéticas impõe desafios significativos às organizações que dependem de infraestruturas digitais para suas operações. Métodos tradicionais de detecção de intrusão baseados em assinaturas têm se mostrado limitados diante de ataques sofisticados e dinâmicos, especialmente aqueles potencializados por técnicas automatizadas. Nesse contexto, algoritmos de Machine Learning emergem como alternativa promissora para a identificação de padrões anômalos em tráfego de rede. O presente artigo tem como objetivo avaliar a eficácia de algoritmos de Machine Learning na detecção de tráfego malicioso em redes corporativas, por meio de pesquisa bibliográfica qualitativa fundamentada na literatura científica dos últimos vinte anos. A análise contempla estudos comparativos sobre desempenho de modelos supervisionados e não supervisionados, métricas de avaliação e limitações práticas de implementação. Os resultados indicam que modelos baseados em aprendizado supervisionado apresentam alto desempenho preditivo, porém enfrentam desafios relacionados à escalabilidade, explicabilidade e adaptação a ataques do tipo zero-day. Conclui-se que a eficácia desses algoritmos depende não apenas da arquitetura computacional adotada, mas também da maturidade organizacional e da governança de dados corporativa.