Detecção de Anomalias e Falhas em Redes LoRa Mesh: Uma Abordagem com Isolation Forest e LLM para Redução de Falsos Positivos - Freitas, Juliano Paulo de; Vieira, Flávio Henrique Teles (Anais do Workshop de Testes e Tolerância a Falhas (WTF); 2026: Anais do XXVII Workshop de Testes e Tolerância a Falhas, 2026)
Redes LoRa Mesh para Internet das Coisas (IoT) enfrentam falhas físicas e instabilidade topológica. Nestes cenários, a variabilidade do canal sem fio e reconvergências benignas elevam os falsos positivos no monitoramento, causando fadiga de alertas. Este artigo propõe uma arquitetura de detecção composta por três camadas: (i) triagem não supervisionada via Isolation Forest, (ii) tipificação por regras determinísticas e (iii) validação semântica com Large Language Model (LLM). Avaliada em um testbed real, a integração do LLM como filtro contextual suprimiu autonomamente 89,1% dos falsos alertas originados pelo modelo estatístico. A solução garantiu a notificação ininterrupta de anomalias críticas por meio de mecanismos de degradação controlada.