Uma Arquitetura de IDS para IoT Baseada em Aprendizado Federado com Seleção de Atributos via PFI - Alves, Daniel W. S.; Costa, Joahannes; Rosário, Denis Lima do; Cerqueira, Eduardo; Righi, Rodrigo; Immich, Roger (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação UrbanaDO - 10.5753/courb.2026.24094, 2026)
Sistemas de Detecção de Intrusões (IDS) em ambientes de Internet das Coisas (IoT) enfrentam desafios significativos devido às restrições de recursos dos dispositivos, aos requisitos de privacidade dos dados e à sobrecarga de comunicação em cenários distribuídos. Nesse contexto, a Aprendizagem Federada (FL) tem emergido como um paradigma promissor, permitindo o treinamento colaborativo de modelos sem o compartilhamento de dados brutos. Este trabalho apresenta uma arquitetura de IDS federado que integra a técnica de Permutation Feature Importance (PFI) ao processo de treinamento, viabilizando um mecanismo de seleção de atributos Top-K com o objetivo de reduzir o volume de atualizações transmitidas. Embora a arquitetura federada completa seja definida, este estudo concentra-se em uma avaliação local controlada da relevância dos atributos, isolando o impacto do PFI na importância dos atributos e na redução de dimensionalidade, sem a implementação completa do processo federado. Resultados experimentais utilizando o conjunto de dados UNSW-NB15 demonstram que reduções significativas na dimensionalidade dos atributos podem ser alcançadas mantendo níveis competitivos de acurácia e F1-score. Além disso, a análise revela a existência de um ponto de saturação na contribuição dos atributos, indicando redundâncias estruturais entre os atributos. Esses resultados fornecem evidências empíricas de que a seleção de atributos baseada em PFI é um componente-chave para a eficiência de comunicação em IDS federados, estabelecendo uma base sólida para futuras implementações federadas completas em ambientes de IoT com restrições de recursos.