Um mecanismo para ofuscação de comportamentos na IoT baseado em adversarial machine learning

• Processo: 22/15573-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Aldri Luiz dos Santos
• Beneficiário: Uelinton Quatrin Brezolin
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/06733-6 - Identificação e ofuscação de vulnerabilidades de segurança e de comportamentos na IoT, AP.R
• Assunto(s): Segurança de redes Redes de computadores Internet das coisas Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Segurança de Redes | Redes de Computadores

Resumo

Este plano de trabalho descreve a metodologia para criação de um mecanismo para ofuscar comportamentos na IoT. O princípio de inovação científica deste mecanismo consiste na atribuição de um novo significado ao termo Adversarial Machine Learning, de modo que o mesmo passe a ser empregado como uma estratégia de ofuscação de comportamentos revelados no tráfego gerado pelos dispositivos IoT. Simulações serão conduzidas para avaliar o desempenho do mecanismo proposto ao empregar conjuntos de dados disponíveis na literatura. (AU)