· Segurança da Informação ·

Detectando intrusões
onde a rede não
pode parar.

MARTINS, Lucas A. Engenheiro de Computação pela Universidade Federal de Uberlândia e aluno de mestrado em Engenharia Elétrica na mesma instituição, sou pesquisador na área de Segurança da Informação em Processamento Digital de Sinais e Redes de Comunicação, com sólida paixão por infraestrutura e cibersegurança. Tenho experiência em programação (C, C#, Python e Assembly), pentest pela plataforma SeedLabs, além de atuação profissional em desenvolvimento Python, manutenção e instalação de hardware, configurações de segurança em Linux e Windows e cabeamento/configuração de equipamentos de rede. Atuo paralelamente como pesquisador voluntário em tecnologias assistivas, em projeto financiado pela FINEP/MCTI voltado à inclusão de pessoas com deficiência visual na infraestrutura educacional brasileira. Busco especialização contínua no campo, impulsionado pela habilidade de aprendizado rápido e por uma abordagem colaborativa e eficiente em equipe.

Linha de pesquisa

LLMs gerando regras de detecção que rodam no switch

Subestações digitais trocam mensagens GOOSE em milissegundos. Um IDS convencional, rodando em software fora do caminho do pacote, chega tarde demais. A proposta é fechar esse intervalo: usar modelos de linguagem para extrair indicadores de ataque a partir de capturas reais e traduzir esses indicadores em regras que executam diretamente no plano de dados.

O pipeline é automatizado de ponta a ponta e validado em BMv2 e no ASIC Tofino (TNA), mantendo a detecção na velocidade da linha.

ETAPA 01

Ingestão

Capturas de tráfego GOOSE de subestação são normalizadas e segmentadas.

ETAPA 02

Red flags

O LLM identifica desvios de comportamento e os descreve como indicadores.

ETAPA 03

Regras

Indicadores viram regras de detecção determinísticas e auditáveis.

ETAPA 04

Plano de dados

As regras são compiladas em P4 e instaladas no switch programável.

Pesquisa desenvolvida junto ao grupo Horizon Labs, sob orientação do Prof. Silvio E. Quincozes.

Publicação mais recente
SBRC 2026 · SALÃO DE FERRAMENTAS · SBC OPENLIB

Detecção de intrusão em tráfego IEC 61850 GOOSE assistida por LLM com aplicação em plano de dados programável

Lucas A. Martins, Camilla B. Quincozes, Silvio E. Quincozes, Marcelo Caggiani Luizelli

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