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Coleção de dados sobre ataques a dispositivos de Internet das Coisas
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Abreu, Marcos Felipe Barboza De Cardoso, Kleber Vieira Rosa, Thierson Couto |
| Copyright Year | 2019 |
| Abstract | The number of Internet of Things (IoT) devices has increased every day and along with this growth arises the security concerns. Several techniques have been studied for the prevention, detection and treatment of attacks in conventional networks, such as the work of KDD CUP 99 that proposed a labeled collection, which has been quite exploited in recent decades. A good evaluation of techniques and algorithms of intrusion detection systems is related to the existence of good datasets. However, few works exploit the detection of attacks on Internet of Things and until now no collection of data based in network has been proposed for this problem. Along with new technologies and devices arise new techniques of invasion, and even more elaborated. Therefore, it is necessary to treat the attack detection problem in a special way. In view of this, this work is dedicated to setting up a test environment that represents an Internet of Things network, collecting normal device traffic, simulating attacks, assembling a collection of data and analyzing it. For this, we run invasion tests on emulated devices, resulting in a new collection of data. We validate the new collection by applying machine learning algorithms and comparing with the KDD collection. Resumo. O número de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) vêm aumentado a cada dia e junto com esse crescimento surge as preocupações com a segurança. Diversas técnicas têm sido estudadas para prevenção, detecção e tratamento de ataques em redes convencionais, a exemplo do trabalho do KDD CUP 99 que propôs uma coleção rotulada, a qual vem sendo bastante explorada nas últimas décadas. Uma boa avaliação de técnicas e algoritmos de sistemas de detecção de intrusão está relacionada à existência de boas coleções de dados. Entretanto, poucos trabalhos exploram a detecção de ataques em Internet das Coisas e até então nenhuma coleção de dados baseada na análise da rede foi proposta para o problema. Junto com novas tecnologias e dispositivos surgem novas técnicas de invasão, especı́ficas e mais elaboradas. Logo, é preciso tratar o problema de detecção de ataques em IoT de forma especial. Tendo em vista isso, este trabalho dedica-se a montar um ambiente de teste que represente uma rede de Internet das Coisas, coletar o tráfego normal dos dispositivos, simular ataques, montar uma coleção de dados e fazer uma análise sobre a mesma. Para isso são executados testes de invasão a dispositivos emulados, como resultado obtivemos uma nova coleção de dados. Validamos a nova coleção aplicando algoritmos de aprendizado de máquina e comparando-a com a coleção KDD. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| DOI | 10.5753/wscdc.2019.7708 |
| Alternate Webpage(s) | https://sol.sbc.org.br/index.php/wscdc/article/download/7708/7585 |
| Alternate Webpage(s) | https://doi.org/10.5753/wscdc.2019.7708 |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
