Anonimização de dados para mitigar ataques de divulgação de atributos

• Processo: 24/04923-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: MCTI/MC
• Pesquisador responsável: Michele Nogueira Lima
• Beneficiário: Kristtopher Kayo Coelho
• 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): Internet das coisas Segurança de redes Redes de computadores
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: anonimização | Internet das Coisas | Segurança de Redes | Redes de Computadores

Resumo

A atual proposta visa cumprir dois dos objetivos principais do projeto MENTORED. Identificar, modelar e avaliar comportamentos maliciosos relacionados à IoT, especificamente direcionados à preservação da privacidade dos dados. Consequentemente, fornecer à comunidade científica em Cibersegurança um dataset anonimizado sem perda de informações úteis para permitir que os pesquisadores experimentem soluções próprias.