Publicação: Aplicação de Inteligência Artificial Explicável no Contexto de Detecção de Intrusão em Dispositivos IoT
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
A crescente adoção de dispositivos inteligentes em ambientes como redes domésticas le-
vanta a necessidade de considerações de segurança em seu entorno, assim tornando im-
portantes sistemas que possam ajudar a assegurar a segurança cibernética dos mesmos.
Circunscrito a esse desafio, este trabalho investiga a aplicação de técnicas de Inteligência
Artificial Explicável (XAI) para promover maior transparência de sistemas de detecção
de intrusão (IDSs) em dispositivos Internet das Coisas (IoT). Utilizando do conjunto de
dados CICIoT2023, foram feitas análises exploratórias e pré-processamento dos dados,
seguida da seleção e treinamento de oito modelos de aprendizado de máquina, dentre os
quais XGBoost se destacou em termos de performance. Para diferenciação entre tráfego
normal e de ataque, alcançou 86% de acurácia, e para separar não somente anomalias, mas
também seu tipo, obteve 77%, com ressalvas em categorias minoritárias. Empregou-se a
técnica SHAP de explicações para análise de contribuições globais e locais das variáveis
nas decisões desses modelos, que revelaram dependências ambíguas e potenciais vieses - o
protocolo https apresentou influência contraditória, ora elevando a probabilidade de trá-
fego benigno, ora contribuindo para falsos positivos de ataque; a métrica min oscilou entre
reforçar decisões de ataque e benigno dependendo do caso. Caminhos futuros apontados
direcionam-se no sentido de engenharia de atributos e seleção de variáveis.
Abstract
Palavras-chave
Internet das Coisas, Inteligência Artificial, Sistemas de Detecção de Intrusão, Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial Explicável, SHAP
Citação
ESTEVES, João Pedro Ramires. Aplicação de Inteligência Artificial Explicável no Contexto de Detecção de Intrusão em Dispositivos IoT. 2025. 54 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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