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

Processo: 18/23098-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de março de 2020 - 28 de fevereiro de 2026
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Convênio/Acordo: 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):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
+ mais bolsas vinculadas 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)

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Publicações científicas (18)
(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)
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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., . (18/23098-0)
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., . (15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0, 14/50937-1)
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BREZOLIN, UELINTON; VERGUTZ, ANDRESSA; NOGUEIRA, MICHELE. A method for vulnerability detection by IoT network traffic analytics. Ad Hoc Networks, v. 149, p. 10-pg., . (18/23098-0, 21/06733-6)
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., . (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., . (15/24485-9, 18/23098-0, 14/50937-1)
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., . (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., . (18/23098-0)
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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., . (14/50937-1, 15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0)
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., . (18/23098-0)
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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., . (14/50937-1, 18/22979-2, 18/23098-0, 15/24485-9)
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., . (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., . (15/24485-9, 18/22979-2, 18/23098-0)
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