Resumo: Os Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) são elementos importantes para redes de acesso via rádio abertas (Open RAN), pois fornecem serviços essenciais de defesa contra ameaças cibernéticas. Tipicamente, os IDS em ambientes Open RAN dependem de modelos de aprendizado de máquina, o que os torna vulneráveis a adversários que buscam escapar da detecção. Em especial, um ataque DDoS capaz de contornar o IDS de uma infraestrutura Open RAN representa um risco significativo para o provedor de serviços de telecomunicações. No entanto, poucos estudos têm se dedicado a ataques adversariais direcionados a IDS em redes Open RAN. Nesse contexto, este trabalho apresenta um ataque adversarial denominado Distributed DoS Adversarial Detection Evasion (DDoS-ADE), projetado para evadir a detecção de ataques DDoS por um IDS implantado no Controlador Inteligente de RAN (RIC) de uma infraestrutura Open RAN. Além de apresentar esse ataque de evasão, o artigo investiga a eficácia de duas estratégias de defesa:(i) redução das características do modelo e (ii) treinamento adversarial. Tanto o ataque DDoS-ADE quanto os métodos de defesa foram implementados e avaliados no testbed OpenRAN@ Brasil. Os resultados demonstram que o DDoS-ADE é capaz de evadir 94, 66% das detecções de um IDS não protegido. Em comparação, os métodos de defesa implementados conseguem reduzir a evasão em até 98, 45%.