[ca] El desenvolupament de Sistemes de Detecció d'Intrusions per a xarxes IoT i 5G evoluciona dinàmicament. Aquest estudi explora la implementació d'Aprenentatge Federat (FL) per entrenar models de detecció i classificació sense necessitat de compartir dades entre tots els dispositius, abordant així el repte de protegir la privadesa. Les proves es fan amb l'ús del conjunt de dades UNSW-NB15. En comparar el rendiment de diferents particions del conjunt de dades a la tasca de detecció, s'obtenen resultats de fins a 0.992 d'exactitud en models globals amb nodes balancejats i fins a 0.967 d'exactitud amb nodes no balancejats. A més, s'observa que, a través de l'agregació de models locals, els nodes poden aprendre els uns dels altres. Tot i això, la detecció d'atacs desconeguts continua sent un desafiament complex. Per millorar la capacitat de detecció d'aquests atacs, s'implementa l'Aprenentatge per Transferència Federat (FTL). Utilitzant particions del conjunt de dades Bot-IoT com a domini d'origen i del conjunt de dades UNSW-NB15 com a domini de destinació, els experiments mostren que amb nodes amb menors proporcions de trànsit maligne es pot aconseguir fins a un 62.614% de millora, passant d'un 19.090% a un 81.704%, a la detecció d'atacs desconeguts, comparat amb models FL tradicionals. Els resultats demostren que l'FTL no només millora la detecció d'atacs desconeguts, sinó que també ofereix bons resultats a la detecció general d'atacs i trànsit benigne. En aquest cas, l'exactitud mínima corresponent al node menys balancejat arriba a 0.912, en comparació d'un 0.741 amb FL. A banda, l'estudi compara funcions d'agregació populars a FL i tria la que proporciona millors resultats per a la resta de les proves. Pel que fa a la tasca de classificació, es presenta un model eficaç basat a identificar categories d'atacs coneguts amb FL, aconseguint un 0.959 d'exactitud amb particions balancejades d'UNSW-NB15. Aquestes conclusions subratllen el potencial de FL per entrenar models eficaços a partir de nodes distribuïts, respectant la seva privadesa, i la capacitat de FTL per reforçar la seguretat en xarxes IoT i 5G.

[en] The development of Intrusion Detection Systems for IoT and 5G networks evolves dynamically. This study explores the implementation of Federated Learning (FL) to train detection and classification models without the need to share data between all devices, thus addressing the challenge of protecting privacy. The tests are performed using the UNSW-NB15 dataset. By comparing the performance of different partitions of the dataset in the detection task, results of up to 0.992 accuracy are obtained in global models with balanced nodes and up to 0.967 accuracy with unbalanced nodes. Furthermore, it is observed that, through the aggregation of local models, nodes can learn from each other. However, detecting unknown attacks remains a complex challenge. To improve the detection capacity of these attacks, Federated Transfer Learning (FTL) is implemented. Using partitions from the Bot-IoT dataset as the source domain and the UNSW-NB15 dataset as the target domain, experiments show that with nodes with lower proportions of malicious traffic up to 62.614% improvement can be achieved, going from 19.090% to 81.704%, in the detection of unknown attacks, compared to traditional FL models. The results demonstrate that FTL not only improves the detection of unknown attacks but also provides good results in the overall detection of attacks and benign traffic. In this case, the minimum accuracy corresponding to the most imbalanced node reaches 0.912, compared to 0.741 with FL. Furthermore, the study compares popular aggregation functions in FL and chooses the one that provides the best results for the rest of the experiments. Regarding the classification task, an effective model is presented based on identifying categories of known attacks with FL, achieving an accuracy of 0.959 with balanced partitions of UNSW-NB15. These findings highlight the potential of FL to train effective models from distributed nodes while respecting their privacy, and the ability of FTL to strengthen security in IoT and 5G networks.