Aperfeiçoamentos na abordagem híbrida para detecção de intrusão em ambientes IoT-Fog

Abstract

Em redes Wireless Sensor Network (WSN) e Internet of Things (IoT), dispositivos costumam ser utilizados para coletar dados do ambiente no qual estão inseridos e transmiti-los a servido- res externos para serem armazenados e/ou processados. O uso de energia é um problema que costuma ocorrer nesse tipo de ambiente, afetando diretamente a qualidade dos serviços pres- tados. O uso de abordagens de redução de dados é uma alternativa a ser adotada para mitigar esse tipo de problema. Com a adoção da inteligência artificial, modelos de aprendizado de má- quina têm sido utilizados para propor abordagens de redução de dados em contextos envolvendo esses tipos de dispositivos. Portanto, neste trabalho é realizada a comparação de modelos de aprendizado de máquina a fim de medir o desempenho desses modelos para a resolução desses problemas. Para tanto, utilizou-se o simulador de redes Network Simulator 3 (NS-3) para medir o desempenho em relação às seguintes métricas: Consumo de energia por sensor e número de bytes transmitidos.