F-NIDS – Sistema de Detecção de Intrusão descentralizado com base em Aprendizado Federado - Oliveira, Jonathas A. de; Meneguette, Rodolfo I.; Gonçalves, Vinícius P.; Sousa Jr., Rafael T. de; Guidoni, Daniel L.; Oliveira, José C. M.; Rocha Filho, Geraldo P. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2023)
O advento das redes de IoT introduziu novos desafios de escalabilidade e segurança devido ao grande número de conexões e maior taxa de transferência de dados nessas redes. Embora tenha havido esforços nos últimos anos para mitigar esses efeitos, ainda há perguntas a serem investigadas, como privacidade de dados e escalabilidade em cenários de IoT distribuídos. Este trabalho propõe que o F-NIDS é um detector de intrusão que usa a inteligência artificial federada e técnicas de privacidade diferencial, combinadas com a comunicação assíncrona entre entidades do sistema, visando escalabilidade e confidencialidade dos dados. O F-NIDS possui uma proposta de arquitetura para permitir o uso em ambientes de IoT em nuvem ou em fog. Os resultados mostraram que: o modelo de detecção confidencial do F-NIDS apresenta métricas satisfatórias de desempenho e, no caso de um ataque, prever e determinar satisfatoriamente a sua natureza.