Análise e Otimização do Algoritmo Criptográfico AES para Utilização em Aplicações IoT

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Vaz, Yuri Silva
• Orientador(a): Mattos, Júlio Carlos Balzano de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Internet das Coisas; Segurança; Criptografia leve; Otimização; Internet of things; Security; Lightweight cryptography; Optimization
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/14671

O universo de Internet das Coisas (IoT) vem se expandindo a cada ano, apresentando aplicações nos mais diversos segmentos. Contudo, esse crescimento gera uma quantidade massiva de dados que circulam pela Internet diariamente, logo, a preocupação com a segurança dessas informações é primordial. Criptografia é uma boa estratégia para a proteção dos dados, porém, os algoritmos criptográficos clássicos são muito custosos em termos de desempenho e consumo energético, o que é não é adequado para aplicações IoT, onde normalmente são implementadas em dispositivos com recursos computacionais limitados. Esta dissertação propõe otimizações no algoritmo criptográfico AES, especificamente nos estágios SubBytes e MixColumns, com o objetivo de viabilizar aplicações IoT seguras em dispositivos de pouco poder computacional, o tornando um algoritmo leve (lightweight algorithm). As otimizações propostas apresentam resultados significativos em termos de desempenho, sem impactar a segurança do algoritmo, e também em termos de consumo energético. Em termos de desempenho, a versão proposta obteve uma redução média de 86,71% em tempo de execução e ainda, reduções de 31,82% e 89,04% em alocação de memória de programa e memória dinâmica, respectivamente, comparado ao AES original. Já em questões de segurança, foi obtido 50,41% de efeito avalanche e uma melhor distribuição de 0’s e 1’s no ciphertext comparado a versão original, além de ser aprovado nos testes do NIST. Por fim, em questões de consumo energético, a versão otimizada proposta por esta dissertação atingiu reduções de 63,87% e 70,86% quando executada nas plataformas ESP-WROOOM-32 e Raspberry Pi Pico, respectivamente, o que o torna muito mais atrativo para aplicações IoT.