F-NIDS – Sistema de Detecção de Intrusão descentralizado com base em Aprendizado Federado

  • Jonathas A. de Oliveira UnB
  • Rodolfo I. Meneguette USP
  • Vinícius P. Gonçalves UnB
  • Rafael T. de Sousa Jr. UnB
  • Daniel L. Guidoni UFOP
  • José C. M. Oliveira UESB
  • Geraldo P. Rocha Filho UESB

Resumo


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.

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Publicado
22/05/2023
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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.. F-NIDS – Sistema de Detecção de Intrusão descentralizado com base em Aprendizado Federado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 41. , 2023, Brasília/DF. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 29-42. ISSN 2177-9384. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.426.

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