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Título: F-NIDS : sistema de detecção de intrusão descentralizado com base em aprendizado federado
Autor(es): Oliveira, Jonathas Alves de
Meneguette, Rodolfo I.
Gonçalves, Vinícius Pereira
Sousa Júnior, Rafael Timóteo de
Guidoni, Daniel L.
Oliveira, José Carlos Martins
Rocha Filho, Geraldo Pereira
Afiliação do autor: Universidade de Brasília
Universidade de São Paulo
Universidade de Brasília
Universidade de Brasília
Universidade Federal de Ouro Preto
Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia
Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia
Assunto: Sistema de detecção de intrusão (IDS)
Sistemas de segurança
Computação
Aprendizado de máquina
Data de publicação: 22-Mai-2023
Editora: Sociedade Brasileira de Computação
Referência: OLIVEIRA, Jonathas A. de et al. F-NIDS: sistema de detecção de intrusão descentralizado com base em aprendizado federado. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (SBRC), 41., 2023, Brasília/DF. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023. p. 29-42. DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.426. Disponível em: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/article/view/24527. Acesso em: 22 mar. 2024.
Resumo: O advento das redes de IoT introduziu novos desafios de escalabilidade e segurança devido ao grande número de conexões e maior taxa de transferência de dados nessas redes. Embora tenha havido esforços nos últimos anos para mitigar esses efeitos, ainda há perguntas a serem investigadas, como privacidade de dados e escalabilidade em cenários de IoT distribuídos. Este trabalho propõe que o F-NIDS é um detector de intrusão que usa a inteligência artificial federada e técnicas de privacidade diferencial, combinadas com a comunicação assíncrona entre entidades do sistema, visando escalabilidade e confidencialidade dos dados. O F-NIDS possui uma proposta de arquitetura para permitir o uso em ambientes de IoT em nuvem ou em fog. Os resultados mostraram que: o modelo de detecção confidencial do F-NIDS apresenta métricas satisfatórias de desempenho e, no caso de um ataque, prever e determinar satisfatoriamente a sua natureza.
Abstract: The coming of IoT networks introduced new scalability and securitychallenges due to the massive number of connections and higher data transfer-ring rate in these networks. Although there have been efforts in recent yearsto mitigate these effects, there are still questions to be investigated, such asdata privacy and scalability in distributed IoT scenarios. This work proposesthe F-NIDS is an intrusion detector that uses federated artificial intelligenceand differential privacy techniques, combined with asynchronous communica-tion between system entities, aiming for scalability and data confidentiality.F-NIDS has an architecture proposal to allow usage in cloud or fog IoT en-vironments. Results have shown that: the confidential detection model, used onF-NIDS, keeps satisfactory performance metrics and, in the event of an attack,predicts and determines the nature.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Licença: Direitos Autorais Os autores dos artigos publicados nos Anais Principais do SBRC retêm os direitos autorais de suas obras e autorizam a SBC a publicá-las de acordo com os termos da licença Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International Public License (CC BY-NC 4.0). Dessa forma, fica permitido aos autores ou a terceiros a reprodução ou distribuição, em parte ou no todo, de material extraído dessas obras, de forma verbatim, adaptada ou remixada, bem como a criação ou produção a partir do conteúdo dessas obras, para fins não comerciais, desde que sejam atribuídos os devidos créditos às criações originais. Cópias das obras não devem ser utilizadas de nenhum modo que implique o endosso da SBC. Fonte: https://sol.sbc.org.br/index.php/sbrc/about/editorialTeam. Acesso em: 22 mar. 2024.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2023.426
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