Rilevamento delle anomalie nelle filiere della blockchain

La tecnologia blockchain sta diventando sempre più importante in vari settori, compresi business e finanza. Un'applicazione specifica è nella gestione della supply chain, dove può aiutare a tracciare le merci dalla produzione alla consegna. In questi sistemi, diversi partecipanti, come agricoltori, distributori e rivenditori, collaborano utilizzando smart contract per garantire che tutti i processi siano registrati in modo accurato e trasparente.

Nonostante i suoi vantaggi, la blockchain ha vulnerabilità che possono portare a seri problemi, come frodi o violazioni dei dati. Per affrontare queste questioni, è fondamentale implementare misure di sicurezza per rilevare e rispondere ad attività insolite nel sistema. Qui entra in gioco il rilevamento delle anomalie.

#Cos'è il Rilevamento delle Anomalie?

Il rilevamento delle anomalie è un metodo usato per identificare comportamenti anormali in un sistema. Nel contesto delle supply chain basate su blockchain, questo significa rilevare Attacchi informatici o attività fraudolente che potrebbero interrompere le operazioni. Questi attacchi possono avvenire a vari livelli, come il livello di rete o più in profondità nel sistema, mirando alle funzioni principali delle applicazioni blockchain.

Per rilevare efficacemente queste anomalie, è necessario avere sistemi di sicurezza in atto. Un approccio comune è utilizzare i Sistemi di Rilevamento delle Intrusioni (IDS). Questi sistemi monitorano l'attività di rete e possono aiutare a trovare comportamenti sospetti che potrebbero indicare un attacco.

#Come Funziona il Rilevamento delle Anomalie nelle Supply Chain Blockchain

Nelle supply chain blockchain, è necessario un modello specifico di rilevamento delle anomalie per monitorare il traffico di rete e identificare potenziali attacchi. Il processo di solito coinvolge la creazione di un modello che apprende sia dai dati normali che da quelli anormali. Questo modello può poi analizzare i dati in arrivo per determinare se rientrano nei modelli attesi o se potrebbero essere un segno di un attacco.

Il modello può essere addestrato utilizzando due tipi di dati: etichettati e non etichettati. I dati etichettati includono esempi di attacchi noti, mentre i dati non etichettati contengono attività normali insieme ad anomali sconosciuti. Combinando questi tipi di dati, il modello può migliorare le sue capacità di rilevamento.

#Creare un Sistema di Supply Chain Basato su Blockchain

Per studiare e testare efficacemente il rilevamento delle anomalie, si può impostare un sistema di supply chain basato su blockchain funzionante. Questo può essere fatto creando una versione in scala ridotta della supply chain in un ambiente di laboratorio. In questo sistema, vari componenti, come dispositivi IoT, server e nodi blockchain, collaborano per simulare condizioni reali.

I partecipanti a questo sistema hanno ruoli specifici che contribuiscono a tracciare i prodotti, come agricoltori che forniscono aggiornamenti sulle colture o distributori che gestiscono le spedizioni. La chiave è che tutte le transazioni sono registrate sulla blockchain, garantendo affidabilità e trasparenza.

#Tipi di Attacchi Informatici nelle Supply Chain Blockchain

In una supply chain basata su blockchain, ci sono diversi tipi di attacchi informatici che potrebbero verificarsi. Alcuni esempi comuni includono:

• Attacchi Brute-force Password (BP): Gli hacker cercano di ottenere accesso non autorizzato agli account indovinando continuamente le password. Nel contesto di una supply chain, questo potrebbe portare al furto o alla modifica di informazioni sensibili.

• Attacchi Denial of Service (DoS): Gli attaccanti inondano la rete di traffico per sopraffare il sistema, causando ritardi o fallimenti del sistema. Questo può interrompere le operazioni e causare perdite finanziarie significative.

• DoS con Limite di Gas di Blocco (DoS gas): Questo tipo di attacco mira ai limiti impostati per l'elaborazione delle transazioni, causando l'indisponibilità temporanea di alcune funzioni nella blockchain.

• Vulnerabilità di Overflow e Underflow (OaU): Queste vulnerabilità possono verificarsi a causa di errori di programmazione, consentendo agli attaccanti di bypassare i controlli di sicurezza e manipolare i dati all'interno del sistema.

• Inondazione di Transazioni (FoT): Simile agli attacchi DoS, questo comporta l'invio di grandi quantità di transazioni senza significato per congestionare la rete, portando a ritardi nell'elaborazione delle transazioni legittime.

#Sviluppare un Modello di Rilevamento delle Anomalie

Per creare un modello efficace per il rilevamento delle anomalie nelle supply chain basate su blockchain, si può utilizzare un approccio di deep learning. In particolare, un modello semi-supervisionato che combina caratteristiche dell'apprendimento supervisionato e non supervisionato offre vantaggi nel rilevamento degli attacchi mentre elabora i dati dalla rete.

1. Raccolta dei Dati: Il primo passo consiste nel raccogliere dati dalla rete blockchain, che includono attività normali e traffico di attacco simulato. Questi dati sono cruciali per addestrare il modello.

2. Progettazione del Modello: Il modello proposto incorpora due componenti principali: un Deep Autoencoder (DAE) non supervisionato che apprende a riconoscere il comportamento normale, e un Multilayer Perceptron (MLP) supervisionato che classifica le anomalie in base ai modelli appresi.

3. Processo di Addestramento: Il modello viene addestrato utilizzando una combinazione di dati etichettati e non etichettati. Il DAE impara a ricostruire il traffico normale mentre l'MLP viene addestrato a classificare i risultati, rendendolo efficiente nel identificare irregolarità.

4. Valutazione: Una volta addestrato, le prestazioni del modello vengono valutate utilizzando metriche come accuratezza, precisione e richiamo. Questo aiuta a determinare quanto sia efficace il modello nel rilevare attacchi informatici e minimizzare i falsi positivi.

#Testare il Modello Contro Attacchi Informatici

Dopo aver sviluppato il modello di rilevamento delle anomalie, è essenziale testare le sue capacità in scenari reali. Questo comporta la simulazione di vari attacchi informatici sul sistema di supply chain basato su blockchain.

1. Preparare Scenari di Test: Diversi tipi di attacchi, come BP o DoS, possono essere simulati all'interno dell'ambiente di laboratorio. Il modello viene poi implementato per monitorare il traffico di rete e rilevare questi attacchi in tempo reale.

2. Valutazione delle Prestazioni: È fondamentale la capacità del modello di rilevare attacchi senza conoscenza preventiva dei loro dettagli. Dovrebbe non solo identificare attacchi noti, ma anche riconoscere nuovi man mano che si presentano. La capacità di adattarsi a schemi di comportamento in evoluzione è fondamentale per mantenere la sicurezza del sistema.

3. Aggiornamento del Modello: Man mano che vengono identificati nuovi attacchi, il modello deve essere aggiornato con queste informazioni. La natura semi-supervisionata del modello consente di migliorare le sue capacità di rilevamento addestrandolo su nuovi dati etichettati.

#Direzioni Future nel Rilevamento delle Anomalie per le Supply Chain

Con l'evoluzione della tecnologia, diventa evidente la necessità di approcci più avanzati di rilevamento delle anomalie nelle supply chain basate su blockchain. Le ricerche future potrebbero concentrarsi su:

• Migliorare l'Accuratezza del Modello: Il perfezionamento continuo del modello di rilevamento può aiutare a migliorare le sue prestazioni, consentendo un'identificazione più rapida e accurata degli attacchi potenziali.

• Esplorare Altre Anomalie: Indagare su nuovi tipi di attacchi informatici e vulnerabilità sarà essenziale per tenere il passo con le minacce in evoluzione.

• Integrazione con Altre Tecnologie: Combinare il rilevamento delle anomalie con altre tecnologie, come intelligenza artificiale e machine learning, può portare a misure di sicurezza più robuste.

• Monitoraggio in Tempo Reale: Sviluppare sistemi che forniscano avvisi e risposte in tempo reale per anomalie rilevate può aiutare le organizzazioni a rispondere più efficacemente a potenziali minacce.

In conclusione, man mano che la tecnologia blockchain viene adottata più ampiamente nella gestione della supply chain, l'importanza di un efficace rilevamento delle anomalie crescerà solo. Sfruttando modelli avanzati che combinano approcci di apprendimento supervisionato e non supervisionato, le organizzazioni possono proteggersi meglio dalle minacce informatiche e garantire l'integrità dei loro sistemi blockchain.