Abordagem Integrada de Deep Learning e P4 para Detecção e Mitigação de Ataques na Borda de Redes IoT - Silva, Antonia Mayara de A. da; Bonfim, Michel Sales (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2026: Anais Estendidos do XXVI Simpósio Brasileiro de CibersegurançaDO - 10.5753/sbseg_estendido.2026.31749, 2026)
A Internet das Coisas (IoT) tem ampliado suas aplicações em diversos cenários, o que torna os aspectos de segurança cada vez mais relevantes. Neste trabalho, é proposta uma solução baseada em aprendizado profundo para a detecção de ataques em redes IoT, em conjunto com à mitigação rápida do tráfego malicioso por meio da linguagem P4, que permite a programabilidade do plano de dados. Três modelos de aprendizado profundo (CNN, GRU e LSTM) foram treinados e avaliados com o conjunto de dados Edge-IIoTset, alcançando acurácia superior a 99%. Os modelos foram implementados em uma Raspberry Pi 4 com suporte à plataforma P4Pi, utilizando a ferramenta OpenVINO para otimização. Além disso, foram avaliados ataques adversários e seu impacto sobre os modelos, bem como o retreinamento com amostras adversárias. A partir da análise das métricas, o modelo CNN foi selecionado para a versão final da solução.