FedDALE: Detecção de Anomalias Eficiente em Logs Distribuídos com Pequenos Modelos de Linguagem Federados - Talasso, Gabriel U.; Souza, Allan M. de; Villas, Leandro A. (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC); 2026: Anais do I Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores, 2026)
Com a crescente ubiquidade de sistemas distribuídos, falhas e ataques tornam-se cada vez mais frequentes, motivando o desenvolvimento de técnicas para mitigar essas vulnerabilidades. A análise de logs é uma abordagem promissora para detecção de anomalias, mas apresenta desafios importantes, relacionados a escala, natureza sequencial e textual dos dados, distribuição entre múltiplos dispositivos e informações sensíveis. Adicionalmente, dispositivos de baixo recurso existentes na redes são prejudicados pelos altos custos de treinamento, transmissão e uso de soluções atuais. Neste trabalho, apresentamos o FedDALE, um método federado e eficiente em comunicação e computação para detecção não-supervisionada de anomalias em logs utilizando pequenos modelos de linguagem (SLMs). A abordagem combina o (i) treinamento local não-supervisionado de modelos com ajuste fino eficiente, (ii) transferência de conhecimento federada baseada em predição e filtragem de dados, e (iii) treinamento de um modelo estudante menor e mais eficiente que agrega o conhecimento dos professores distribuídos. Experimentos, com implementação disponível1, mostram que o FedDALE atinge desempenho de detecção comparável a grandes modelos federados (F1 superior a 90%), enquanto reduz os custos de comunicação em até 82% e a latência de inferência em 71%.