Parallel processing with low-cost computing platforms for analyzing large volumes of security data

• Grant number: 21/00630-0
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: February 01, 2021
• End date: November 30, 2021
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems
• Agreement: MCTI/MC
• Principal Investigator: Daniel Macêdo Batista
• Grantee: Davi de Menezes Pereira
• Host Institution: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brazil
• Associated research grant: 18/22979-2 - IoT-SED: security and efficiency in data transport on Internet of Things, AP.R

Abstract

O grande volume de dados trafegando em redes onde são executadas aplicações que consomem constantemente serviços remotos, como aquelas em cidades inteligentes, necessita que plataformas de computação de alto desempenho sejam utilizadas para detecção, o mais rápido possível, de ameaças à segurança da informação. Entretanto, o custo dessas plataformas e a latência da rede são alguns dos fatores que limitam a sua utilização. Realizar parte do processamento mais próximo dos dados e com plataformas de computação de baixo custo pode levar a uma boa relação entre custo e benefício em muitas situações. O bolsista estudará propostas existentes de clusters baseados no Raspberry Pi, uma plataforma de computação de baixo custo, com o objetivo de criar um cluster que possa ser usado na execução escalável de componentes de um sistema baseado em ferramentas de análise de big data para detectar ameaças à segurança da informação. Vale observar que resultados preliminares alcançados no projeto GT-BIS, coordenado pelo proponente deste projeto, servirão de base para o trabalho do bolsista. (AU)