PAMS: Um Arcabouço para Detecção de Intrusão em Internet das Coisas - Teixeira, Jan Martins; Bastos, Ian Vilar; Mascarenhas, Dalbert M.; Moraes, Igor Monteiro (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Cibersegurança, 2026)
A detecção de intrusão em Internet das Coisas baseada em aprendizado de máquina supervisionado enfrenta um gargalo crítico: o sobreajuste às assinaturas de ataque do domínio de treino, que impede a generalização para redes com perfis de protocolo distintos. Este trabalho investiga as causas dessa fragilidade e propõe o arcabouço Protocol-Aware Modeling System (PAMS), que modela exclusivamente o comportamento benigno e sinaliza como anomalia qualquer desvio desse padrão. O PAMS combina um Autoencoder Variacional e um Deep SVDD, cujos scores são integrados por rank-based fusion invariante à escala e calibrados por grupo de protocolo. Avaliado em quatro conjuntos do Canadian Institute for Cybersecurity sob regime de rodízio interdomínio, o PAMS foi o único modelo a manter desempenho consistente nos três domínios de teste, superando modelos supervisionados e métodos clássicos de detecção de anomalia.