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Publicação
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À DETEÇÃO DE INCIDENTES DE SEGURANÇA EM REDES IOT
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| 2.8 MB | Adobe PDF |
Autores
Resumo(s)
Internet of Thing ou IoT são dispositivos de limitado poder computacional, interconectados
através da internet ou outra rede de comunicação, que partilham
informação entre si e atuam de forma autónoma com uma mínima intervenção humana.
Devido a algumas destas características, eles têm sido utilizados em diversas
áreas da sociedade. Porém, apesar dos diversos benefícios trazidos por este tipo
de dispositivos, estes apresentam alguns problemas de segurança. Tais problemas
surgem devido à sua menor capacidade computacional, que impede a aplicação de
técnicas de proteção mais complexas, e à grande diversidade ou heterogeneidade
de tecnologias utilizadas (hardware, protocolos etc.). Como alternativa, técnicas de
machine learning (ML) tem sido aplicadas como forma de melhorar a capacidade de
deteção de ataques e tráfego anómalo. Neste trabalho foram criados dois datasets
com intuito de representar os serviços de uma smart greenhouse e um conjunto de
apartamentos que utilizam sistemas inteligentes de controlo. Os datasets, que representam
o tráfego de dados destas duas redes IoT, são compostos pelos protocolos
CoAP e MQTT. Foi realizada a revisão e a análise das ferramentas de simulação
e geração de tráfego IoT, onde, através de comparação das características, foram
selecionadas as ferrametas Contiki e Netsim. As simulações foram executadas através
destas duas ferramentas e, além do tráfego normal, foram simulados 6 diferentes
ataques, cuja maior parte destes estava relacionado com o protocolo RPL. Aos
dados destes datasets, foram aplicados modelos de aprendizagem de máquina com o
intuito de identificar os ataques utilizados, onde foi obtido um alto índice de acerto
no que se refere à classificação do tráfego malicioso.
Descrição
Palavras-chave
Internet das coisas Internet Inteligência artificial Aprendizagem automática Segurança da informação Simulação x Contiki x NetSim