Detecção de Ataques a Redes IoT Usando Técnicas de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo - Bochie, Kaylani; Gonzalez, Ernesto R.; Giserman, Luiz F.; Campista, Miguel Elias M.; Costa, Luís Henrique M. K. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2020: Anais do XX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2020)
As vulnerabilidades de dispositivos IoT os tornam um alvo simples para invasão e controle por parte de atacantes. Ao mesmo tempo, a dinamicidade das redes IoT dificulta o desenvolvimento de sistemas de segurança baseados em regras. Este cenário é um convite ao emprego de técnicas de aprendizado de máquina. No entanto, a escassez de conjuntos de dados públicos torna-se um entrave para a avaliação da detecção de ataques a redes IoT. Ainda, observa-se que os desempenhos de modelos de aprendizado não são comparados quantitativamente, o que pode afetar a validade das conclusões. Este trabalho, então, avalia os desempenhos de múltiplos modelos de aprendizado de máquina tradicionais e profundos, em traces públicos, para a detecção de ataques. Modelos como redes neurais convolucionais, recorrentes e autoassociativas são usados. A comparação mostra que traces organizados por fluxo ou por pacote têm influência direta na escolha de técnicas para detecção. Além disso, redes neurais autoassociativas profundas se mostram efetivas para detectar ataques online.