IoTP4Chain : explorando planos de dados programáveis para forense eficiente em IoT utilizando blockchain

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Susin, Robert Patrick
Orientador(a): Schaeffer Filho, Alberto Egon
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Internet das coisas
Redes de computadores
Planos de dados programáveis
Blockchain
Segurança : internet das coisas
Segurança da informação
Ciência forense digital
Palavras-chave em Inglês:
P4
IoT
Forensics
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/297356
Resumo: A forense em Internet das Coisas (IoT) encara desafios como aquisição, identificação e análise de evidências. Esse processo é complexo, por haver um crescimento exponencial no número de dispositivos IoT e pelos requisitos de segurança como anonimidade, não adulteração, e rastreio que são necessários nesse contexto. O paradigma de blockchain tem sido utilizado diversamente para resolver esses desafios em ambientes IoT. Entretanto a coleta de um grande volume de dados em IoT tipicamente pode levar a gargalos na blockchain. Para abordar o desafio de escalabilidade da blockchain, exploramos a programabilidade no plano de dados. Utilizamos a linguagem de domínio específico P4 para desenvolver uma lógica de encaminhamento que categoriza os dados IoT em sensíveis, como os forenses, e não sensíveis. O operador de rede pode optar por diferentes tipos de pré-processamento, como agregação e filtragem, para cada dispositivo IoT. Durante o encaminhamento, os pacotes originais são clonados e pré-processados, resultando em um armazenamento compacto na blockchain. Assim, este artigo propõe um sistema denominado IoTP4Chain, capaz de coletar, identificar, agregar e filtrar dados de sistemas IoT, baseado em uma taxonomia e uma biblioteca de funções de pré-processamento que operam em planos de dados programáveis. Nossas avaliações demonstraram que a blockchain utilizada não suportou altas cargas de transmissão de dados sem apresentar falhas. No entanto, com o nosso sistema, realizamos múltiplas agregações e filtragens sob diferentes cargas de transmissão, evitando, assim, o congestionamento na blockchain. Isso possibilitou a criação contínua e constante de novos blocos, garantindo o armazenamento seguro e imutável de dados forenses.
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