Fine-Tuning Eficiente de Modelos de Linguagem Para Detectar Anomalias em Logs Privados usando Aprendizado Federado - Talasso, Gabriel U.; de Souza, Allan M.; Guidoni, Daniel; Cerqueira, Eduardo; Villas, Leandro A. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2025: Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2025.5859, 2025)
O crescimento acelerado de sistemas distribuídos em redes de computadores tem ampliado as preocupações com vulnerabilidades, falhas e ataques maliciosos, tornando a detecção de anomalias uma tarefa crucial para garantir a confiabilidade e segurança desses sistemas. A análise de logs de sistema desponta como uma abordagem promissora para identificar comportamentos anômalos, mas enfrenta desafios significativos, como a falta de flexibilidade, eficiência computacional e adaptabilidade para cenários distribuídos e restritos em recursos, além de questões relacionadas à privacidade dos dados. Este trabalho investiga o uso de modelos de linguagem aliados a técnicas de eficiência de treinamento e comunicação no contexto do aprendizado federado, com o objetivo de aprimorar a detecção de anomalias em cenários desafiadores. A abordagem proposta viabiliza o treinamento colaborativo e privado entre múltiplos clientes, preservando a privacidade dos dados enquanto otimiza a eficiência em ambientes de recursos limitados. Resultados demonstram o desenvolvimento bem-sucedido de um fluxo de trabalho para ajuste de modelos de linguagem na detecção de anomalias, com análises detalhadas de desempenho atingindo performance superior a 98% de F1 além de uma redução de até 4000x no tamanho das mensagens transmitidas delineando assim diretrizes promissoras para futuros avanços na área.