HPC for SDN Intrusion Detection: Lessons from Literature and Open Challenges - Lima, Mariana Almeida; Teixeira, Dernier Bruno; Rodrigues, Antonio Wendell de O. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Nordeste (ERAD-NE); 2026: Anais da VII Escola Regional de Alto Desempenho da Região NordesteDO - 10.5753/erad-ne.2026.26665, 2026)
Sistemas de Detecção de Intrusão (IDS) baseados em aprendizado profundo para Redes Definidas por Software (SDN) atingem alta precisão mas frequentemente negligenciam eficiência computacional. Este trabalho analisa nove trabalhos recentes (2020–2025) sobre IDS para SDN, examinando a lacuna entre pesquisa focada em acurácia e implantação prática de HPC. Identificamos três padrões: (1) domínio de aprendizado profundo sem avaliação de escalabilidade, (2) aceleração GPU tratada como preocupação secundária, e (3) falta de benchmarks de desempenho em tempo real. Propomos uma taxonomia de estratégias HPC e destacamos a necessidade de estudos sobre trade-offs eficiência-acurácia.