Avaliação das CGANs na Robustez de Modelos de Classificação de Ataques em IoT - Pereira, Fernanda C. S.; Pelloso, Mateus; Nogueira, Michele (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS); 2025: Anais do XXX Workshop de Gerência e Operação de Redes e ServiçosDO - 10.5753/wgrs.2025.7536, 2025)
Este artigo avalia o uso de Redes Geradoras Adversárias Condicionais (do inglês, Conditional Generative Adversarial Networks – CGANs) na classificação de ciberataques em redes da Intenet das Coisas (IoT). Diferentemente das GANs tradicionais, as CGANs incorporam rótulos — como informações de fluxo de rede — no processo de geração de amostras, permitindo a criação de amostras adversariais mais direcionadas e realistas. Essas amostras geradas imitam os dados reais e são utilizadas para testar a resiliência de classificadores de ataques, ao tentar induzi-los ao erro. O estudo analisa como essas amostras adversariais impactam a robustez dos modelos e propõe uma abordagem de treinamento adversarial, na qual as amostras geradas pelas CGANs são integradas ao processo de treinamento para melhorar o desempenho do classificador. Os experimentos foram realizados com dois conjuntos de dados amplamente utilizados na área – IoT-23 e TON-IoT – e avaliados com base em métricas como acurácia e precisão.