Explorando Perturbações Adversariais em BCIs via Detectores Baseados em Sistemas Fuzzy - Costa, Beatriz C. da; Lucca, Giancarlo; Santos, Helida; Dalmazo, Bruno (Anais do Workshop-Escola de Informática Teórica (WEIT); 2025: Anais do VIII Workshop-Escola de Informática Teórica, 2025)
Interface cérebro-computador (do inglês, Brain-Computer Interface - BCI) permite a comunicação direta entre o cérebro e sistemas computacionais, com aplicações em saúde, entretenimento e acessibilidade. No entanto, modelos de classificação de sinais EEG estão sujeitos a ataques adversariais, que introduzem pequenas perturbações nos sinais para enganar os classificadores. Este trabalho investiga o impacto desses ataques e o desempenho de mecanismos de detecção baseados em algoritmos de aprendizado de máquina e sistemas fuzzy. Para isso, foi implementado um sistema fuzzy e comparado com detectores Random Forest e SVM, utilizando ataques FGSM e DeepFool sobre o classificador EEGNet treinado com dados da BCI Competition IV 2a. Os resultados deste trabalho indicam que é possível detectar ataques moderados com bom desempenho, embora ataques mais sutis ainda representem um desafio. Os experimentos evidenciam a necessidade de métodos de detecção mais robustos em ambientes BCI.