CLASSIFICAÇÃO DE CIBERATAQUES COM XAI EM SISTEMAS DE ABASTECIMENTO DE ÁGUA: UMA APLICAÇÃO COM MLP E SHAP

Código

XXVI-SBRH0608

Autores

Rafael Barreto Ferreira, Jordana Madeira Alaggio Ribeiro, GUSTAVO MEIRELLES LIMA, Bruno Melo Brentan

Tema

STE140 - Análise de Sistemas de Abastecimento de Água

Resumo

Este estudo aborda os crescentes desafios de cibersegurança em sistemas de abastecimento de água (SAA) propondo uma abordagem de aprendizado de máquina para classificação de ciberataques, aprimorada com Inteligência Artificial Explicativa (XAI). A metodologia emprega uma rede neural Multilayer Perceptron (MLP) treinada com dados da competição BATADAL, que simula ciberataques na rede de distribuição de água C-Town. Para melhorar a interpretabilidade, o algoritmo SHAP (SHapley Additive exPlanations) foi aplicado para identificar as variáveis mais influentes nas decisões do modelo. Três modelos foram avaliados: um utilizando todas as 43 variáveis de entrada, outro com as 21 variáveis mais impactantes (selecionadas via SHAP) e um terceiro com as 22 menos impactantes. Os resultados demonstraram que o modelo com as variáveis mais relevantes alcançou a maior precisão e acurácia, além de reduzir a complexidade computacional. A integração da XAI não apenas aumentou a transparência do modelo, mas também forneceu insights acionáveis para priorizar o monitoramento de sensores em aplicações reais. Este trabalho destaca o potencial da combinação de MLP com SHAP para melhorar tanto o desempenho quanto a interpretabilidade dos sistemas de detecção de ciberataques em infraestruturas hídricas críticas.