Análise de Tráfego de Rede com Machine Learning para Identificação de Ameaças a Dispositivos IoT

Marcelo V C Aragão, Samuel Mafra, Felipe Augusto Pereira de Figueiredo

DOI: 10.14209/sbrt.2022.1570824939

Evento: XL Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2022)

Keywords: internet das coisas cibersegurança aprendizado de máquina

Abstract

Dispositivos IoT estão cada vez mais presentes em nosso dia-a-dia, tanto em contextos particulares quanto em ambientes públicos. Consequentemente, a segurança deles também deve ser tratada com atenção. Após revisar diversas implementações da literatura, este trabalho propõe uma abordagem para detecção de ameaças baseada em análise de tráfego de rede, realizada por modelos de aprendizado de máquina. Após extensa experimentação e avaliação, foi possível produzir um modelo rapidamente treinável e altamente confiável, comprovando a eficácia da proposta e apontando direções para trabalhos futuros.

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