Avaliação de Modelos Leves para Detecção de Anomalias em Redes IoT Domésticas - Lima, Euler da Silva; Castro, Ana Carolina Xavier; Aguiar, Cauê Rodrigues de; Rocha Filho, Geraldo Pereira (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC), 2026)
A proliferação de dispositivos IoT em redes domésticas expandiu a superfície de ataque residencial, contudo, poucos estudos avaliam conjuntamente o desempenho preditivo e o custo computacional para implantação na borda. Este trabalho compara três modelos de aprendizado de máquina, Isolation Forest, Autoencoder e Random Forest, para detecção de anomalias no tráfego de redes IoT, avaliando as métricas de classificação e o consumo de recursos. Experimentos em dois conjuntos de dados públicos demonstram que modelos não supervisionados podem alcançar desempenho de detecção competitivo sem a necessidade de dados de ataque rotulados, comprovando a viabilidade de agentes leves para detecção de anomalias em redes IoT domésticas reais.