Sistema de Detecção de Intrusões baseado em Aprendizagem por Reforço Federada - Rocha, André Santos; Souza, Allan M. de (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2025: Anais Estendidos do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc_estendido.2025.9517, 2025)
Nesse projeto, objetiva-se aplicar técnicas de Aprendizagem Federada por Reforço, (Federated Reinforcement Learning - FRL) ao contexto de detecção de intrusões em cenários de Internet das Coisas (Internet of Things - IoT). Diversos sistemas IoT são essenciais e compartilham informações sensíveis que precisam trafegar com segurança e privacidade. Sendo assim, é indispensável monitorar tais sistemas, evitando e defendendo ataques que visem expor seus conteúdos ou fragilizá-los. Nesse sentido, propõe-se um modelo de detecção de anomalias com FRL capaz de avaliar e detectar ataques com eficiência, sem, no entanto, compartilhar os dados locais nesse processo.