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Universidade de Brasília
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dc.contributor.authorOliveira, Jonathas Alves de-
dc.contributor.authorMeneguette, Rodolfo I.-
dc.contributor.authorGonçalves, Vinícius Pereira-
dc.contributor.authorSousa Júnior, Rafael Timóteo de-
dc.contributor.authorGuidoni, Daniel L.-
dc.contributor.authorOliveira, José Carlos Martins-
dc.contributor.authorRocha Filho, Geraldo Pereira-
dc.date.accessioned2024-03-22T11:57:38Z-
dc.date.available2024-03-22T11:57:38Z-
dc.date.issued2023-05-22-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/48021-
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Computaçãopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleF-NIDS : sistema de detecção de intrusão descentralizado com base em aprendizado federadopt_BR
dc.typeTrabalho apresentado em eventopt_BR
dc.subject.keywordSistema de detecção de intrusão (IDS)pt_BR
dc.subject.keywordSistemas de segurançapt_BR
dc.subject.keywordComputaçãopt_BR
dc.subject.keywordAprendizado de máquinapt_BR
dc.rights.licenseDireitos 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.pt_BR
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.5753/sbrc.2023.426pt_BR
dc.description.abstract1The 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.pt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade de Brasíliapt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade de São Paulopt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade de Brasíliapt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade de Brasíliapt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade Federal de Ouro Pretopt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade Estadual do Sudoeste da Bahiapt_BR
dc.contributor.affiliationUniversidade Estadual do Sudoeste da Bahiapt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
Aparece en las colecciones: Trabalhos apresentados em evento

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