Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / With the increase web traffic of comes various threats to the security of web applications. The threats arise inherent vulnerabilities of web systems, where malicious code or content injection are the most exploited vulnerabilities in web attacks. The injection vulnerability allows the attacker to insert information or a program in improper places, causing damage to customers and organizations. Its property is to change the character frequency distribution of some requests within a set of web requests. Anomaly-based intrusion detection systems have been used to break these types of attacks, due to the diversity and complexity found in web attacks. In this context, this paper proposes a new anomaly based detection algorithm that apply the two-dimensional wavelet transform for the detection of web attacks. The algorithm eliminates the need for a training phase (which asks for reliable data) and searches for character frequency anomalies in a set of web requests, through the analysis in multiple directions and resolutions. The experiment results demonstrate the feasibility of our technique for detecting web attacks. After some adjustments on different parameters, the algorithm has obtained detection rates up to 100%, eliminating the occurrence of false positives. / O aumento do tráfego web vem acompanhado de diversas ameaças para a segurança das aplicações web. As ameaças são decorrentes das vulnerabilidades inerentes dos sistemas web, sendo a injeção de código ou conteúdo malicioso uma das vulnerabilidades mais exploradas em ataques web, pois permite que o atacante insira uma informação ou programa em locais indevidos, podendo causar danos aos clientes e organizações. Esse tipo de ataque tem sido caracterizado pela alteração na distribuição da frequência dos caracteres de algumas requisições dentro de um conjunto de requisições web. Sistemas de detecção de intrusão baseados em anomalias têm sido usados para procurar conter tais tipos de ataques, principalmente em função da diversidade e da complexidade dos ataques web. Neste contexto, o trabalho propõe um novo algoritmo para detecção de anomalias que aplica a transformada wavelet bidimensional na detecção de ataques web e elimina a necessidade de uma fase de treinamento com dados confiáveis de difícil obtenção. O algoritmo pesquisa por anomalias nas frequências dos caracteres de um conjunto de requisições web através da análise em múltiplas direções e resoluções. Os resultados obtidos nos experimentos demonstraram a viabilidade da técnica para detecção de ataques web e também que com ajustes entre diferentes parâmetros foram obtidas taxas de detecção de até 100%, eliminando a ocorrência de falsos positivos.