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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46428| ORCID: |  http://orcid.org/0009-0001-9664-9132 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Aplicação de Inteligência Artificial Explicável no Contexto de Detecção de Intrusão em Dispositivos IoT |
| Autor(es): | Esteves, João Pedro Ramires |
| Primeiro orientador: | Miani, Rodrigo Sanches |
| Primeiro membro da banca: | Molinos, Diego Nunes |
| Segundo membro da banca: | Santos, Fernanda Maria da Cunha |
| 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. |
| Palavras-chave: | Internet das Coisas Inteligência Artificial Sistemas de Detecção de Intrusão Aprendizado de Máquina Inteligência Artificial Explicável SHAP |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/46428 |
| Data de defesa: | 13-Mai-2025 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| AplicaçãoInteligênciaArtificial.pdf | TCC | 12.1 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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