AutoMHS-GPT: Automação de Seleção de Modelos e Hiperparâmetros por meio de Modelo Generativo para Detecção de Anomalias em Redes Veiculares - Souza, Lucas Airam C. de; Sammarco, Matteo; Achir, Nadjib; Campista, Miguel Elias M.; Costa, Luís Henrique M. K. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2024: Anais do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2024.1514, 2024)
O Aprendizado de Máquina Automatizado surge como alternativa para reduzir o tempo de instanciação dos sistemas ao acelerar o processo de busca por modelos e hiperparâmetros. Essas técnicas, porém, ainda demandam alto tempo de execução. Em aplicações críticas, como a detecção de intrusão em redes veiculares, o atraso para a aplicação de contramedidas pode ocasionar catástrofes. Assim, é essencial garantir modelos acurados no menor tempo possível para detectar as ameaças de forma eficaz. Este trabalho propõe o AutoMHS-GPT, um sistema que utiliza a inteligência artificial generativa para reduzir o tempo de definição de hiperparâmetros e modelos na implantação do aprendizado de máquina para detecção de ameaças em redes veiculares. A partir de uma descrição do problema, o modelo generativo retorna um texto contendo o modelo adequado com os seus hiperparâmetros para o treinamento. Os resultados mostram que o AutoMSH-GPT produz modelos com maior desempenho de classificação de ameaças em comparação com abordagens de aprendizado de máquina automatizado avaliadas, AutoKeras e Auto-Sklearn, apresentando uma revocação 9% maior no melhor caso. Além disso, a proposta atual reduz o processo de busca e treinamento de modelos, realizando a tarefa em cerca de 30 minutos, enquanto os demais arcabouços avaliados necessitam entre dois a três dias.