Machine learning architectures for early detection and classification of botnet attack in the internet of things

• Autor(a) principal: Andressa Amaral Cunha
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/61119
• topic: Internet das Coisas; Detecção de ataque; Aprendizado de máquina; Aprendizado profundo; Computação de borda; Computação – Teses; Internet das Coisas – Teses; Detecção de anomalias (Computação) – Teses; Computação de borda– Teses

A Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things) é uma área que trata de sistemas pervasivos, conectados por padrões de comunicação como Bluetooth, WiFi e 5G. Para poder prover serviços com baixa latência, a computação de borda emerge como um paradigma que permite realizar o processamento de dados mais próximo da camada de sensores, onde a informação do ambiente é obtida. Aplicações IoT recentes requerem soluções em tempo real, com a segurança das informações e dos dispositivos garantida, prezando pelo correto gerenciamento dos dados e o desenvolvimento de sistemas energeticamente eficientes. Aplicar técnicas de aprendizado de máquina em dispositivos IoT é uma possível solução que pode auxiliar com requisitos como a governança dos dados (segurança, confiabilidade e usabilidade), balanceamento do processamento e a tomada de decisão, como detecção precoce de ataques vindos da rede, reconhecimento de objetos, ou autoaperfeiçoamento dos sistemas IoT. Para auxiliar com esses requisitos, a computação de borda também tem sido muito utilizada com a finalidade de criar sistemas em tempo real e com eficiência energética. O objetivo deste trabalho é avaliar o uso de aprendizado de máquina em ambientes IoT e de computação de borda, com foco na análise do requisito de segurança das aplicações e dispositivos. Para isso, propõe-se dois experimentos empíricos com relação ao requisito de segurança, conduzindo um estudo sobre ataque de botnets em dispositivos IoT e possíveis estratégias de protegê-los contra esses tipos de ameaças.