DL-SAFE: Proteção Baseada em Aprendizado Profundo para Detecção de Botnets na Borda - Guimarães, Lucas Chagas de Brito; Couto, Rodrigo de Souza (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais Estendidos do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas ComputacionaisDO - 10.5753/sbseg_estendido.2023.235788, 2023)
Dispositivos de Internet das Coisas (IoT) são fundamentais para setores como casas, cidades e redes inteligentes. Entretanto, a existência de bilhões de dispositivos com poder computacional limitado os torna alvos para botnets. Este artigo propõe DL-SAFE, uma ferramenta para classificação de tráfego em ambientes de borda usando Open Argus e Pytorch. A ferramenta também permite a avaliação de arquiteturas de redes neurais usando 3 tipos de camadas. Os resultados demonstram a eficácia da ferramenta, obtendo precisão e sensibilidade superior a 99% para diversos modelos. Os teste de vazão apontam que o desempenho varia de acordo com a arquitetura, com metade dos modelos avaliados processando mais de 1000 fluxos por segundo.