FedSA: Arrefecimento Simulado Federado para a Aceleração da Detecção de Intrusão em Ambientes Colaborativos

• Helio N. C. Neto UFF
• Diogo M. F. Mattos UFF
• Natalia C. Fernandes UFF

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2021.16727

Resumo

Sistemas de detecção de intrusão (IDS) baseados em aprendizado federado treinam um modelo global com a colaboração de participantes que treinam modelos locais de aprendizado de máquina. Desafios de otimização implícitos ao aprendizado federado são relacionados à heterogeneidade e ao desbalanceamento da distribuição dos dados entre participantes. Este artigo propõe a meta-heurística Arrefecimento Simulado Federado (Federated Simulated Annealing - FedSA), que visa selecionar adaptativamente os hiperparâmetros e a seleção de participantes para a agregação de rodadas globais no aprendizado federado. A otimização da seleção de participantes e a definição adaptava de hiperparâmetros do Arrefecimento Simulado Federado reduzem o número de iterações até obter a convergência do modelo, promovendo, assim, uma disseminação rápida de novos conhecimentos extraídos dos modelos locais. A avaliação da proposta em um cenário de sistema de detecção de intrusão federado mostra que o modelo global usando do FedSA converge em apenas 10 iterações globais, enquanto o algoritmo tradicional necessita de 20 iterações para que ambos alcancem acurácia de 99,8% na detecção de ataques.

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