Resumo: Este artigo apresenta uma revisão sistemática sobre sistemas de detecção e prevenção de intrusão (IDS/IPS) em redes de Internet das Coisas (IoT), com foco na borda e na nuvem. A análise abrangeu 24 artigos selecionados de quatro bases de dados, avaliados quanto à qualidade e relevância. Os resultados indicam que soluções como detecção baseada em comportamento, assinaturas e anomalias têm sido exploradas para proteger redes IoT, com destaque para o aprendizado de máquina, especialmente o aprendizado federado. No entanto, desafios como a complexidade da rede e a diversidade de dispositivos ainda persistem. O estudo categoriza e compara abordagens, fornecendo parâmetros e métricas para replicação em futuras pesquisas sobre segurança em IoT. Além disso, contribui com diretrizes para experimentação e reprodutibilidade de resultados.