Um Pipeline Explicável de Ciência de Dados para Detecção de Ataques em Redes IIoT/WSN com Simulação, Validação Inter-Topológica e Avaliação Complementar - Sebastião, Osvaldo Ló Nunes; Grupioni, Leonardo Fajardo; Calado, Mateus Padoca; Eduardo, José dos Santos; Valencia de Almeida, Felipe; Almeida Júnior, Jorge Rady de (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci); 2026: Anais do XX Brazilian e-Science WorkshopDO - 10.5753/bresci.2026.249405, 2026)
Este artigo apresenta um pipeline explicável para detecção de intrusões em redes IIoT/RSSF. Um conjunto de dados simulado em OMNeT++/INET, com cinco classes de tráfego e quatro densidades de rede, foi avaliado com Random Forest, XGBoost e Rede Bayesiana. A avaliação considerou validação inter-topológica, robustez sob ruído e explicabilidade. O Random Forest obteve a melhor generalização inter-topológica, com acurácia média de 0,9999, enquanto o XGBoost foi o mais robusto sob ruído, mantendo 0,9822 com 20% de perturbação. Uma avaliação complementar com o Trust-Aware IIoT Routing Dataset foi conduzida sem transferência direta de modelos entre os conjuntos. Na formulação binária, o XGBoost alcançou recall de 0,9926 para a classe anômala. Os resultados indicam que simulação, validação inter-topológica, avaliação complementar e explicabilidade podem apoiar uma avaliação mais confiável de IDS.