IA Explicável em Modelos de Aprendizado de Máquina para Detecção de Intrusão em IoT: uma Análise Comparativa - Buschermoehle, Matheus; Santos, Fernando (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS); 2025: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região SulDO - 10.5753/eramiars.2025.16619, 2025)
A crescente complexidade dos ataques em redes IdC impulsiona o uso de aprendizado de máquina em sistemas de detecção de intrusão (SDI), mas a falta de interpretabilidade limita sua adoção. Técnicas de Inteligência Artificial Explicável (IAE) são opções para superar essa limitação. Este artigo avalia o uso do método SHapley Additive exPlanations (SHAP) em três modelos preditivos para detecção de ataques: Random Forest, LightGBM e Multilayer Perceptron (MLP), construídos a partir do dataset NSL-KDD. O uso do SHAP permitiu identificar os atributos relevantes para as predições, evidenciando maior similaridade entre os modelos Random Forest e LightGBM, enquanto o MLP apresenta menor correlação e se apoia em atributos distintos.