Investigando Grandes Modelos de Linguagem para Detecção de Ataques em Ambientes IoT

• Processo: 25/06753-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Michele Nogueira Lima
• Beneficiário: Felipe Araujo Melo
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/23098-0 - MENTORED: da modelagem à experimentação - predizendo e detectando ataques DDoS e zero-day, AP.TEM
• Assunto(s): Segurança cibernética Redes de computadores Segurança de redes
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Cibersegurança | Redes de Computadores | Segurança em Redes | Cibersegurança

Resumo

A crescente adoção de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) tem ampliado a superfície de ataques cibernéticos, tornando essencial o desenvolvimento de novas abordagens para a detecção de ameaças. Esta iniciação científica propõe a integração de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) à cibersegurança para aprimorar a identificação e possível mitigação de ameaças em ambientes IoT. Agregando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e aprendizado de máquina, o estudo visa desenvolver modelos capazes de analisar o tráfego de rede e eventos de segurança para detectar padrões anômalos indicativos da existência de ameaças cibernéticas. Esta iniciação científica contribuirá para a inovação na área de cibersegurança ao demonstrar a viabilidade dos LLMs como ferramenta eficaz na defesa de ambientes IoT.