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Os ataques contra a rede IoT estão aumentando rapidamente, resultando em um crescimento exponencial no número de dispositivos IoT não seguros. Os mecanismos de segurança existentes enfrentam vários problemas devido à falta de decisões em tempo real, alto consumo de energia e altos atrasos. Nesse contexto, propomos uma nova Estrutura Baseada em Nuvem de Baixa Latência, chamada FogFed, para proteger aplicações IoT utilizando computação em nuvem e Aprendizado Federado (FL). A nuvem traz mecanismos de segurança próximos aos dispositivos IoT, reduzindo os atrasos na comunicação, enquanto o FL possibilita um aprendizado colaborativo ciente da privacidade entre os IoT, preservando sua privacidade. O FogFed combina dois níveis de detecção: detecção de ataques em IoT baseada em nuvem utilizando um classificador FL binário e detecção de ataques em IoT baseada em nuvem utilizando um classificador FL multiclasse. Os resultados dos experimentos aprofundados com ataques/malwares IoT bem conhecidos, utilizando o conjunto de dados UNSW-NB15, mostram uma precisão significativa (99%) e taxa de detecção (99%), superando modelos centralizados de ML/DL, enquanto reduz significativamente os atrasos e preserva a privacidade.
Houda et al. (Sex,) estudaram essa questão.