Detecção de Ataques na Borda da Rede com Embeddings de Séries Temporais - Violante, Gabriel; Melo, Felipe; Nakayama, Fernando; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Os sistemas de detecção de intrusão na borda da rede identificam atividades suspeitas ou maliciosas posicionados nos dispositivos de borda. Eles permitem identificar e reagir a ameaças antes que elas se propaguem. Esse tipo de sistema de detecção é valioso em arquiteturas de rede como a nuvem, redes IoT e redes 5G/6G. Nesses casos, a borda é o ponto com maior exposição e os dispositivos de borda apresentam limitações que devem ser consideradas diante das defesas atuais, caras computacionalmente. Este artigo propõe o TinyFlow-EdgeNIDS, um sistema de detecção de ataques baseado em modelos leves treinados com embeddings de séries temporais. Ele explora a representação em embeddings para viabilizar alta eficácia de detecção com baixo custo computacional em cenários de borda. Os resultados indicam F1-score de até 0,954 utilizando modelos quantizados de apenas 1,45 KB, favorecendo a implantação em dispositivos restritos. Também, a avaliação com tráfego perturbado sugere estabilidade do detector sob alterações em atributos observáveis do tráfego.