Defesa Distribuída: Avaliação do Aprendizado Federado para Detecção de Ataques em Sistemas Operacionais - Castro, Mateus V. de; Kimura, Bruno; Souza, Allan M. de; Villas, Leandro; Costa, Joahannes B. D. da (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2026)
A detecção dinâmica de aplicações móveis maliciosas requer rastros de execução amplos, recentes e representativos. Como a maioria das abordagens utiliza técnicas de aprendizado de máquina para essa detecção, há demanda por centralizar grandes volumes de dados para o treinamento dos modelos. Porém, essa centralização é dificultada por diversos desafios. A coleta de sequências de chamadas de sistema requer instrumentação custosa das aplicações, as diferenças entre dispositivos e versões do sistema geram distribuições heterogêneas de dados, e a concentração de dados compromete a privacidade e consome recursos críticos em dispositivos móveis e de borda. Assim, este trabalho propõe um mecanismo de detecção distribuído baseado em Aprendizado Federado, que permite treinar modelos localmente e compartilhar apenas suas atualizações com um servidor de agregação. O método alcança 0,900 de acurácia, 0,896 de F1-macro e 0,922 de AUPRC, além de reduzir significativamente o tráfego de dados em comparação com abordagens centralizadas, conciliando a efetividade das abordagens de aprendizado de máquina com as restrições de privacidade e recursos dos dispositivos.