MENTORED: da modelagem à experimentação - predizendo e detectando ataques DDoS e zero-day

• Processo: 18/23098-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2020
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Michele Nogueira Lima
• Beneficiário: Michele Nogueira Lima
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Pesquisadores principais: Aldri Luiz dos Santos ; José Augusto Suruagy Monteiro
• Pesquisadores associados: Daniel Macêdo Batista ; Edilson Ferreira Lima ; Emerson Ribeiro de Mello ; Michelle Silva Wangham ; Paulo André da Silva Gonçalves
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/14295-0 - Autoencoders generalizáveis para detecção de intrusão, BP.TT; 25/12831-1 - Emulando e Detectando Ataques DDoS Usando Ambiente Virtualizado, BP.IC; 25/09593-1 - Análise Exploratória de Fluxo de Redes na Geração e Avaliação de Amostras Adversariais, BP.IC; + mais bolsas vinculadas 25/02829-0 - Utilizando Ferramentas de Emulação de Ataques DDoS em Ambiente Virtualizado, BP.IC; 25/06753-8 - Investigando Grandes Modelos de Linguagem para Detecção de Ataques em Ambientes IoT, BP.IC; 25/00239-0 - Monitoramento de tráfego IoT e prevenção de ataques, BP.TT; 25/00612-3 - Aplicação de modelos Transformers para a predição de ataques DDoS correlacionando fontes de dados, BP.TT; 25/01622-2 - Correlacionando Alertas para a Predição de Ataques DDoS, BP.IC; 25/01627-4 - Implementação de Modelos Transformers não supervisionados para a Predição de Ataques DDoS, BP.IC; 25/02406-1 - Investigando modelos de IA adversarial e TinyML para Aplicações Colaborativas em Cibersegurança, BP.IC; 24/22607-9 - Utilizando Ferramentas de Virtualização na Predição e Detecção de Ataques DDoS, BP.IC; 24/22575-0 - Desenvolvimento de Mecanismo de Consenso para Comunicação entre NIDS Segura, Confiável e resiliente a Ataques DDoS baseada em Blockchain, BP.IC; 24/10856-4 - Controle Dinâmico de Tráfego IoT em Ambientes Complexos, BP.PD; 24/09341-0 - Posicionamento e Otimização de Coletores de Tráfego em Topologias IoT, BP.PD; 24/04923-0 - Anonimização de dados para mitigar ataques de divulgação de atributos, BP.TT; 24/02680-3 - Construindo Ambientes de Rede Virtualizados para Uso na Predição e Detecção de Ataques DDoS, BP.IC; 24/02685-5 - Implementação de IDS Baseado em Anomalias em Ambientes Virtualizados para Proteção de Redes IoT Contra Ataques DDoS, BP.IC; 23/13902-4 - Modelagem, detecção e mitigação de ataques DDoS, BP.PD; 23/13294-4 - Impacto da anonimização de tráfego de rede na predição e detecção de ataques DDoS, BP.IC; 23/13773-0 - Engenharia de Sinais Precoces de Alerta Para a Predição de Ataques DDoS, BP.TT; 23/13307-9 - Correlacionando Fontes de Informação Heterogêneas para a Predição de Ataques DDoS, BP.IC; 23/06265-8 - Evolução do Portal MENTORED Testbed para prover gestão de times de projetos e novas facilidades para execução de experimentos em cibersegurança com dispositivos de IoT, BP.TT; 22/07976-2 - Implementação e Configuração dos Casos de Uso para experimentos em cibersegurança no Portal FIBRE, BP.IC; 22/09210-7 - Prover atendimento especializado aos pesquisadores e manutenção da infraestrutura para experimentação em cibersegurança, BP.IC; 22/06840-0 - Impacto da correlação de fontes heterogêneas na predição de botnets e DDoS, BP.PD; 22/07068-9 - Implementação e testes da extensão do portal FIBRE para configuração dos experimentos de segurança, BP.IC; 22/06802-0 - Auxiliar a Configuração de ilhas FIBRE para condução de experimentos na área de cibersegurança com IoT, BP.IC; 21/14735-9 - Testes de segurança da solução de isolamento para o plano de controle do FIBRE, BP.IC; 21/13598-8 - Extensão e configuração de ilhas para implantação do testbed de cibersegurança em IoT, BP.TT; 21/13217-4 - Modelagem de IDS e desenvolvimento de comunicação confiável contra ataque de negação de serviço em IoT, BP.TT; 21/04431-2 - Extensão e configuração de ilhas para implantação do testbed de cibersegurança em IoT, BP.TT; 20/05884-8 - MENTORED: da modelagem à experimentação: redizendo e detectando, BP.TT - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Redes de computadores Segurança de redes Segurança de sistemas eletrônicos Ataques a computadores Modelagem de dados Experimentação Internet das coisas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ataque de Negação de Serviço Distribuído (DDoS) | Experimentação e Testbed | Modelagem de ataques | Segurança de Redes e Sistemas | Redes de Computadores e Segurança em Redes

Resumo

A popularização da Internet e os avanços desta em direção à Internet das Coisas (Internet of Things - IoT) e à Internet de Todas as Coisas (Internet of Everything - IoE) tem aumentado as expectativas em relação às novas aplicações e serviços em diferentes áreas. Apesar de grandes oportunidades e benefícios, esses avanços na Internet também abrem espaço para grandes ameaças e perigos, alguns até então inexistentes. Em particular, há preocupação em melhorar as proteções contra ataques de Negação de Serviço Distribuído (DDoS) e contra novos ataques que venham a surgir como consequência da ampliação da IoT e da IoE. Tais preocupações mostram-se pertinentes ao se considerar ataques recentes envolvendo dispositivos IoT infectados e que foram responsáveis por alguns dos maiores ataques de DDoS da história. Considerando esse cenário atual, este projeto tem por objetivo identificar, modelar e avaliar comportamentos maliciosos associados à IoT de forma a auxiliar na construção de soluções avançadas e coordenadas para possibilitar: prevenção; predição; detecção e mitigação de ataques de DDoS. A equipe, formada por parceiros nacionais e internacionais da academia, indústria e governo produzirá essas soluções além de construir um ambiente para experimentação (testbed), a ser oferecido para toda comunidade de segurança em geral, permitindo que soluções para problemas de segurança de sistemas e redes possam ser testadas de forma realista. (AU)

Publicações científicas

(25)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

VERGUTZ, ANDRESSA; DOS SANTOS, BRUNA V.; KANTARCI, BURAK; NOGUEIRA, MICHELE. Data Instrumentation From IoT Network Traffic as Support for Security Management. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, v. 20, n. 2, p. 13-pg., 2023-06-01. (18/23098-0, 21/06733-6)

BREZOLIN, UELINTON; VERGUTZ, ANDRESSA; NOGUEIRA, MICHELE. A method for vulnerability detection by IoT network traffic analytics. Ad Hoc Networks, v. 149, p. 10-pg., 2023-10-01. (18/23098-0, 21/06733-6)

DE ARAUJO, ALEX MEDEIROS; DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; NOGUEIRA, MICHELE; IEEE. Lifelong Autonomous Botnet Detection. 2022 IEEE GLOBAL COMMUNICATIONS CONFERENCE (GLOBECOM 2022), v. N/A, p. 6-pg., 2022-01-01. (18/23098-0)

DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; ARAUJO, ALEX MEDEIROS; NOGUEIRA, MICHELE; IEEE COMP SOC. Early Botnet Detection for the Internet and the Internet of Things by Autonomous Machine Learning. 2020 16TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MOBILITY, SENSING AND NETWORKING (MSN 2020), v. N/A, p. 8-pg., 2020-01-01. (18/23098-0)

SILVA, GABRIEL LUCAS F. M. E; DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; NOGUEIRA, MICHELE; MORAES, IM; CAMPISTA, MEM; GHAMRI-DOUDANE, Y; COSTA, LHMK; RUBINSTEIN, MG. A Deep Learning-based System for DDoS Attack Anticipation. 2022 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (LATINCOM), v. N/A, p. 6-pg., 2022-01-01. (18/23098-0)

PAIVA, THALES B.; SIQUEIRA, YAISSA; BATISTA, DANIEL MACEDO; HIRATA JR, R.; TERADA, R.; VELAZQUEZ, R. BGP Anomalies Classification using Features based on AS Relationship Graphs. 2021 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (LATINCOM 2021), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0, 14/50937-1)

BARZILAY, ALAN; MARTINELLI, CAIO L.; NOGUEIRA, MICHELE; BATISTA, DANIEL M.; HIRATA, ROBERTO, JR.; MACHUCA, CM; MARTINS, L; SARGENTO, S; WAUTERS, T; JORGE, L; et al. AnubisFlow: A Feature Extractor for Distributed Denial of Service Attack Classification. PROCEEDINGS OF THE 2021 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORK OF THE FUTURE (NOF 2021), v. N/A, p. 8-pg., 2021-01-01. (15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0, 14/50937-1)

DE OLIVEIRA, GUILHERME WERNECK; NEY, RODRIGO TOSCANO; HERRERA, JUAN LUIS; BATISTA, DANIEL MACEDO; HIRATA, R.; GALAN-JIMENEZ, JAIME; BERROCAL, JAVIER; MURILLO, JUAN MANUEL; DOS SANTOS, ALDRI LUIZ; NOGUEIRA, MICHELE; et al. Predicting Response Time in SDN-Fog Environments for IIoT Applications. 2021 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (LATINCOM 2021), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (14/50937-1, 15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0)

DE ELIAS, ERIK MIGUEL; CARRIEL, VINICIUS SANCHES; DE OLIVEIRA, GUILHERME WERNECK; DOS SANTOS, ALDRI LUIZ; NOGUEIRA, MICHELE; HIRATA JUNIOR, ROBERTO; BATISTA, DANIEL MACEDO; MORAES, IM; CAMPISTA, MEM; GHAMRI-DOUDANE, Y; et al. A Hybrid CNN-LSTM Model for IIoT Edge Privacy-Aware Intrusion Detection. 2022 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (LATINCOM), v. N/A, p. 6-pg., 2022-01-01. (15/24485-9, 18/23098-0, 14/50937-1)

COELHO, KRISTTOPHER K.; OKUYAMA, MAURICIO M.; NOGUEIRA, MICHELE; VIEIRA, ALEX B.; SILVA, EDELBERTO E.; MIRANDA NACIF, JOSE AUGUSTO. A Dynamic Approach to Health Data Anonymization by Separatrices. 2024 IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTERS AND COMMUNICATIONS, ISCC 2024, v. N/A, p. 6-pg., 2024-01-01. (18/23098-0)

INACIO, BRUNO BRANDAO; CARVALHO DE ARAUJO, JULIANA C.; DOS SANTOS, ALDRI L.; NOGUEIRA, MICHELE; HIRATA, R., JR.; BATISTA, DANIEL M.. A Lean and Modular Two-Stage Network Intrusion Detection System for IoT Traffic. 2024 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS, LATINCOM, v. N/A, p. 6-pg., 2024-01-01. (18/23098-0, 22/15304-4, 15/24485-9, 14/50937-1, 21/06995-0)

VERGUTZ, ANDRESSA; PRATES, JR., NELSON G.; SCHWENGBER, BRUNO HENRIQUE; SANTOS, ALDRI; NOGUEIRA, MICHELE. An Architecture for the Performance Management of Smart Healthcare Applications. SENSORS, v. 20, n. 19, OCT 2020. (20/05884-8, 18/23098-0)

MOSAIYEBZADEH, FATEMEH; ARAUJO RODRIGUEZ, LUIS GUSTAVO; BATISTA, DANIEL MACEDO; HIRATA JR, R.; VELAZQUEZ, R. A Network Intrusion Detection System using Deep Learning against MQTT Attacks in IoT. 2021 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS (LATINCOM 2021), v. N/A, p. 6-pg., 2021-01-01. (15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0)

SCHWENGBER, BRUNO HENRIQUE; VERGUTZ, ANDRESSA; PRATES JR, NELSON G.; NOGUEIRA, MICHELE. Learning From Network Data Changes for Unsupervised Botnet Detection. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, v. 19, n. 1, p. 13-pg., 2022-03-01. (20/05884-8, 18/23098-0)

DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; KANTARCI, BURAK; NOGUEIRA, MICHELE. Distributed denial of service attack prediction: Challenges, open issues and opportunities. Computer Networks, v. 222, p. 27-pg., 2023-01-14. (18/23098-0)

ARAUJO RODRIGUEZ, LUIS GUSTAVO; BATISTA, DANIEL MACEDO; IEEE. Towards Improving Fuzzer Efficiency for the MQTT Protocol. 26TH IEEE SYMPOSIUM ON COMPUTERS AND COMMUNICATIONS (IEEE ISCC 2021), v. N/A, p. 7-pg., 2021-01-01. (14/50937-1, 18/22979-2, 18/23098-0, 15/24485-9)

ARBEX, GUSTAVO VITRAL; MACHADO, KETLY GONCALVES; NOGUEIRA, MICHELE; BATISTA, DANIEL M.; HIRATA, ROBERTO, JR.; MACHUCA, CM; MARTINS, L; SARGENTO, S; WAUTERS, T; JORGE, L; et al. IoT DDoS Detection Based on Stream Learning. PROCEEDINGS OF THE 2021 12TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON NETWORK OF THE FUTURE (NOF 2021), v. N/A, p. 8-pg., 2021-01-01. (14/50937-1, 15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0)

LIU, JINXIN; NOGUEIRA, MICHELE; FERNANDES, JOHAN; KANTARCI, BURAK. Adversarial Machine Learning: A Multilayer Review of the State-of-the-Art and Challenges for Wireless and Mobile Systems. IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS AND TUTORIALS, v. 24, n. 1, p. 37-pg., 2022-01-01. (18/23098-0)

DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; DE ARAUJO, ALEX MEDEIROS; NOGUEIRA, MICHELE. An Intelligent System for DDoS Attack Prediction Based on Early Warning Signals. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, v. 20, n. 2, p. 13-pg., 2023-06-01. (18/23098-0)

DE OLIVEIRA, GUILHERME WERNECK; NOGUEIRA, MICHELE; DOS SANTOS, ALDRI LUIZ; BATISTA, DANIEL MACEDO. Intelligent VNF Placement to Mitigate DDoS Attacks on Industrial IoT. IEEE TRANSACTIONS ON NETWORK AND SERVICE MANAGEMENT, v. 20, n. 2, p. 13-pg., 2023-06-01. (14/50937-1, 18/23098-0, 15/24485-9)

SCHWENGBER, BRUNO HENRIQUE; VERGUTZ, ANDRESSA; PRATES, NELSON G., JR.; NOGUEIRA, MICHELE; IEEE. A Method Aware of Concept Drift for Online Botnet Detection. 2020 IEEE GLOBAL COMMUNICATIONS CONFERENCE (GLOBECOM), v. N/A, p. 6-pg., 2020-01-01. (18/23098-0)

DE SANTANA, KHALIL G. QUEIROZ; SCHWARZ, MARCOS; WANGHAM, MICHELLE SILVA. Cybersecurity Testbeds for IoT: A Systematic Literature Review and Taxonomy. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS, v. 15, n. 1, p. 24-pg., 2024-01-01. (18/23098-0)

DE NEIRA, ANDERSON B.; BORGES, LIGIA F.; ARAUJO, ALEX M.; NOGUEIRA, MICHELE. Unsupervised Feature Engineering Approach to Predict DDoS Attacks. IEEE CONFERENCE ON GLOBAL COMMUNICATIONS, GLOBECOM, v. N/A, p. 6-pg., 2023-01-01. (22/06840-0, 18/23098-0)

ARAUJO, ALEX MEDEIROS; DE NEIRA, ANDERSON BERGAMINI; NOGUEIRA, MICHELE. Autonomous machine learning for early bot detection in the internet of things. DIGITAL COMMUNICATIONS AND NETWORKS, v. 9, n. 6, p. 9-pg., 2023-12-01. (18/23098-0)

ANDRADE DE ARAUJO JOSEPHIK, JOAO GABRIEL; SIQUEIRA, YAISSA; MACHADO, KETLY GONCALVES; TERADA, ROUTO; DOS SANTOS, ALDRI LUIZ; NOGUEIRA, MICHELE; BATISTA, DANIEL MACEDO. Applying Hoeffding Tree Algorithms for Effective Stream Learning in IoT DDoS Detection. 2023 IEEE LATIN-AMERICAN CONFERENCE ON COMMUNICATIONS, LATINCOM, v. N/A, p. 6-pg., 2023-01-01. (18/23098-0, 15/24485-9, 21/06995-0, 14/50937-1)