Avaliação de segurança e desempenho de rádio definido por software em ambientes virtualizados para redes de acesso na internet das coisas - Bezerra, Govinda Mohini Gonzales (2024)
A 5ª Geração (5G) de comunicação móvel é um salto na evolução na comunicação celular, oferecendo velocidades ultra-rápidas, comunicação massiva do tipo máquina e latência mínima. Essa tecnologia contribui para a conectividade ubíqua de pessoas e dispositivos, criando uma base sólida para a Internet das Coisas (IoT), realidade aumentada, inteligência artificial e outras tecnologias emergentes. Esta dissertação aborda dois aspectos relevantes para as redes 5G e está dividida em duas partes: o uso de dispositivos Rádio Definido por Software (SDR) em ambientes virtualizados para implementação de Rede de Acesso de Rádio (RAN) de redes móveis e a privacidade dos usuários na utilização de dispositivos de Internet das Coisas (IoT). Os equipamentos de hardware programáveis SDR trazem grande flexibilidade aos projetos, uma vez que é possível realizar modificações significativas nas aplicações e ainda executá-las no mesmo dispositivo. Nesse contexto de flexibilidade e otimização, a virtualização oferece muitos benefícios em melhorar as taxas de utilização do hardware, reduzindo a ociosidade dos equipamentos. Assim, esta dissertação apresenta uma discussão detalhada dos desafios enfrentados ao implementar aplicações utilizando SDRs em ambientes virtualizados. Para tal, utilizam-se diferentes cenários de teste contendo duas diferentes formas de virtualização, máquinas virtuais e contêineres, e dois modelos diferentes de SDR do tipo Universal Software Radio Peripheral (USRP). Os resultados mostram que o contêiner tem um desempenho próximo ao sistema operacional nativo, enquanto as máquinas virtuais geram uma sobrecarga de processamento que afeta a qualidade das comunicações das aplicações SDR. Na segunda parte desta dissertação, os aspectos abordados da rede 5G são a segurança e a privacidade de dispositivos de IoT. Cada vez mais, há uma maior variedade de dispositivos com preços acessíveis e, por consequência, seu uso está cada vez mais ubíquo em automações de rotinas em residências, empresas e indústrias. Conhecer os tipos de dispositivos IoT conectados em uma rede tem o potencial de revelar padrões de comportamentosdousuárioepermitiraexploraçãodebrechasdesegurançadosdispositivos. Dessa forma, propõe-se o uso de três modelos de aprendizado de máquina, Rede Neural Convolucional (CNN), memória de curto e longo prazo - Long Short-Term Memory (LSTM) e Extreme Gradient Boosting (XGBoost), para inferir quais os tipos de dispositivos estão conectados em uma rede. Os resultados mostram que é possível descobrir os dispositivos através da análise estatística do tráfego de rede com acurácia, precisão e recall de 99%. Dessa forma, identifica-se o comprometimento da privacidade dos usuários, uma vez que categorias e modelos de equipamentos são revelados, indicando preferência e padrões de comportamento dos usuários.