Implementação de IDS Baseado em Anomalias em Ambientes Virtualizados para Proteção de Redes IoT Contra Ataques DDoS

• Processo: 24/02685-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2024
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• 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: Erik Roberto Reis Neves
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 18/23098-0 - MENTORED: da modelagem à experimentação - predizendo e detectando ataques DDoS e zero-day, AP.TEM
• Assunto(s): Segurança de redes
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detecção de Ataques DDoS | Segurança de Redes | Segurança de Redes

Resumo

Construir sistemas de detecção baseados em anomalias para a identificação e mitigação de ataques DDoS possibilita que redes, como a IoT, operem de maneira segura e robusta, prevenindo danos nos serviços oferecidos nesse ambiente. Utilizando ferramentas como o \textit{Docker} e o \textit{Kubernetes}, é viável emular redes IoT em ambientes virtuais segregados dos ambientes de rede utilizados pelas empresas, permitindo a realização de experimentos que envolvem ataques e defesa. Dado que as atividades realizadas no âmbito do projeto MENTORED dependem do conhecimento e aplicação dessas ferramentas, sua contribuição é crucial para avaliar a qualidade dos sistemas de detecção e predição existentes, bem como para reduzir os custos de aquisição e implantação de equipamentos. No projeto de iniciação científica, pretende-se analisar como a implementação de sistemas de detecção de intrusões por anomalias, através da virtualização de ambientes de redes IoT, pode emular ataques DDoS contra essas redes. Além disso, o projeto concentra-se na avaliação da eficácia dos sistemas de predição e detecção de ataques DDoS desenvolvidos no projeto MENTORED.