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# Informática # Criptografia e segurança

Reforçando a segurança da IoT com IA e blockchain

Uma nova estrutura melhora a segurança da IoT usando IA e criptografia homomórfica.

Bui Duc Manh, Chi-Hieu Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Ming Zeng, Quoc-Viet Pham

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No nosso mundo acelerado, a Internet das Coisas (IoT) virou uma grande questão. Ela conecta dispositivos como geladeiras inteligentes e rastreadores de fitness, permitindo que eles conversem entre si e tornem nossas vidas mais fáceis. Mas essa conveniência vem com um preço—ciberataques podem causar uma bagunça nesses sistemas interconectados. Aí entra a tecnologia Blockchain, que tem sido aclamada como um cavaleiro de armadura reluzente, prometendo mais segurança e confiança. Neste artigo, vamos explorar uma estrutura nova que usa inteligência artificial (IA) e um método de criptografia chique para detectar ciberataques em sistemas IoT que dependem do blockchain.

IoT e Seus Desafios

Imagina só: sua casa inteligente tem sensores em todo lugar, monitorando tudo, desde a temperatura da geladeira até suas preferências de café da manhã. Mas com cerca de 15 bilhões de dispositivos IoT em uso e uma projeção de que esse número pode dobrar até 2030, é como uma festa tecnológica onde todos estão convidados—até que os hackers apareçam.

Com todos esses dispositivos enviando dados para um hub central (pensa nisto como uma versão tecnológica de um pai nervoso controlando todas as crianças), vulnerabilidades podem surgir. Se algo der errado com esse hub central, a bagunça pode começar. Os cibercriminosos são como aquela criança chata na festa, ansiosa para estragar a diversão. Eles podem lançar vários ataques, como enganar o sistema ou sobrecarregá-lo com dados falsos. É aí que o blockchain entra em cena.

Blockchain: Um Divisor de Águas

O blockchain atua como um livro de registro digital que grava tudo de uma forma que não pode ser alterada. Imagina como um diário que se tranca sozinho após cada entrada, tornando impossível para alguém mudar o que está escrito nele. Isso significa que toda vez que os dados são registrados, eles se tornam permanentes e seguros. Ninguém pode entrar e alterar, o que ajuda a construir confiança entre os usuários.

Essa mudança para gestão descentralizada de dados é vital para os sistemas IoT. Sem uma autoridade central, não há um único ponto de falha, tornando o sistema menos vulnerável a ataques. Legal, né? Mas como tudo na vida, o blockchain também não é invencível. Ele, também, tem fraquezas, e hackers já o atacaram mais de 1.600 vezes de 2011 a 2023, resultando em perdas de bilhões.

A Necessidade de Detecção de Ciberataques

Então, como você mantém seus dispositivos IoT seguros quando eles operam em blockchain? A detecção de ciberataques é a resposta. É como contratar um segurança atencioso que sabe como identificar problemas. Muitas vezes, modelos de Aprendizado de Máquina (ML) são usados para reconhecer vários tipos de ataques analisando padrões nos dados.

Mas tem um porém. Esses modelos precisam de muitos dados para serem eficazes, e transferir informações sensíveis para serviços na nuvem pode trazer riscos à privacidade. E se um hacker travesso tiver acesso a esses dados? Eita!

Entra a Criptografia Homomórfica

Aqui vem o super-herói da história—criptografia homomórfica! Essa técnica inteligente permite computar em dados criptografados sem nunca ter que descriptografá-los. Pensa nisso como fazer problemas de matemática dentro de uma caixa trancada. Você pode descobrir as respostas sem nunca abrir a caixa, garantindo que o conteúdo permaneça privado.

Usando criptografia homomórfica, os dados sensíveis dos dispositivos IoT podem ser enviados com segurança para um provedor de serviços em nuvem (CSP) para análise sem risco de exposição. Assim, todo mundo pode focar na tarefa em mãos, e nenhum olho curioso terá acesso a informações sensíveis.

Como Funciona

Essa nova abordagem utiliza módulos de detecção movidos a IA nos nós do blockchain para identificar potenciais ataques em tempo real. Esses nós monitoram a atividade e disseminam dados vitais para um CSP para análise. Mas antes de enviar esses dados, eles os criptografam usando nosso super-herói, a criptografia homomórfica. Essa criptografia permite que o CSP execute algoritmos nos dados enquanto tudo permanece bem guardado.

Para tornar tudo mais rápido e eficiente, o sistema proposto usa um algoritmo de empacotamento único. Ele organiza os dados antes de serem enviados, o que não só mantém a privacidade, mas também melhora a eficiência.

Desafios na Detecção de Ciberataques

Apesar de o novo sistema parecer promissor, não está sem seus desafios. Trabalhar com dados criptografados pode gerar algumas dores de cabeça computacionais sérias. Pensa nisso como tentar resolver um labirinto vendado; leva muito mais tempo do que fazer isso com os olhos abertos. Além disso, as operações que podem ser realizadas em dados criptografados são limitadas, dificultando a execução de algoritmos complexos sem problemas.

Esses desafios não desmotivam o esforço, porém, e pesquisadores e desenvolvedores têm inovado maneiras de realizar treinamentos nesses conjuntos de dados criptografados.

Uma Nova Proposta de Estrutura

A estrutura proposta é uma solução inteligente para a questão urgente da detecção de ciberataques em sistemas IoT baseados em blockchain. O design integra módulos de detecção baseados em IA, criptografia homomórfica e um processo de treinamento único para treinar modelos de forma eficaz enquanto respeita a privacidade dos usuários.

  1. Criptografia e Descarregamento de Dados: Antes de compartilhar dados, os nós os criptografam usando criptografia homomórfica. O CSP combina os dados criptografados em um grande conjunto de dados para treinamento.

  2. Processo de Treinamento: O CSP treina os modelos de machine learning usando o conjunto de dados criptografados. Graças ao algoritmo de empacotamento único, os cálculos são realizados de maneira eficiente usando a metodologia SIMD (Single Instruction Multiple Data).

  3. Detecção em Tempo Real: Uma vez que o modelo é treinado, o CSP envia a versão otimizada de volta para os nós do blockchain. Esses nós podem então detectar ataques em tempo real sem comprometer nenhuma informação privada.

Avaliações de Desempenho em Cenários do Mundo Real

Para medir a eficácia dessa estrutura proposta, várias simulações e experimentos do mundo real foram realizados. Os resultados foram impressionantes, alcançando cerca de 91% de precisão na detecção enquanto preservava a privacidade dos usuários.

Comparando métodos tradicionais com a nova estrutura, ficou claro que não houve quedas significativas no desempenho, mesmo quando os dados estavam criptografados. Na verdade, descobriu-se que a nova abordagem poderia lidar com a assustadora tarefa de detecção de ciberataques sem suar a camisa—ou estourar o orçamento.

O Futuro da IoT Segura

À medida que olhamos para o futuro, a integração da criptografia homomórfica com a detecção de ciberataques movida a IA traz grandes promessas. Com a paisagem da IoT continuando a crescer, o potencial para ameaças cibernéticas também aumentará. Então, todos nós precisamos de uma abordagem confiável para manter as coisas seguras.

Combinando blockchain e técnicas avançadas de criptografia, os usuários não precisarão se preocupar com hackers espreitando em cada esquina digital. O futuro pode ser brilhante, seguro e conectado, como uma festa bem iluminada—sem o estraga-prazeres!

Conclusão

Em resumo, a estrutura proposta para a detecção de ciberataques que preserva a privacidade em sistemas IoT baseados em blockchain se destaca como uma solução robusta para os desafios impostos pelo crescente campo da IoT. Ao aproveitar a criptografia homomórfica, essa abordagem permite a análise segura de dados e o treinamento eficiente de modelos de machine learning, enquanto mantém informações sensíveis em sigilo.

À medida que avançamos na era da IoT, manter a segurança e a privacidade continuará sendo fundamental. Essa estrutura não só aborda as vulnerabilidades atuais, mas também abre caminho para um ecossistema digital mais seguro e confiável. Com as ferramentas certas em mãos, talvez a única coisa que precisamos temer seja ficar sem bateria em nossos dispositivos!

Um Pouco de Humor Para Encerrar

Se os dispositivos IoT e o blockchain pudessem falar, eles poderiam dizer: "Estamos sempre de olho um no outro, e quando os hackers aparecerem, não vamos deixar eles entrarem—exceto se trouxerem lanchinhos!"

Essa aventura em segurança e tecnologia não é só crucial—é essencial para garantir que nossos dispositivos inteligentes continuem tornando nossas vidas melhores, mais seguras e um pouco mais divertidas!

Fonte original

Título: Privacy-Preserving Cyberattack Detection in Blockchain-Based IoT Systems Using AI and Homomorphic Encryption

Resumo: This work proposes a novel privacy-preserving cyberattack detection framework for blockchain-based Internet-of-Things (IoT) systems. In our approach, artificial intelligence (AI)-driven detection modules are strategically deployed at blockchain nodes to identify real-time attacks, ensuring high accuracy and minimal delay. To achieve this efficiency, the model training is conducted by a cloud service provider (CSP). Accordingly, blockchain nodes send their data to the CSP for training, but to safeguard privacy, the data is encrypted using homomorphic encryption (HE) before transmission. This encryption method allows the CSP to perform computations directly on encrypted data without the need for decryption, preserving data privacy throughout the learning process. To handle the substantial volume of encrypted data, we introduce an innovative packing algorithm in a Single-Instruction-Multiple-Data (SIMD) manner, enabling efficient training on HE-encrypted data. Building on this, we develop a novel deep neural network training algorithm optimized for encrypted data. We further propose a privacy-preserving distributed learning approach based on the FedAvg algorithm, which parallelizes the training across multiple workers, significantly improving computation time. Upon completion, the CSP distributes the trained model to the blockchain nodes, enabling them to perform real-time, privacy-preserved detection. Our simulation results demonstrate that our proposed method can not only mitigate the training time but also achieve detection accuracy that is approximately identical to the approach without encryption, with a gap of around 0.01%. Additionally, our real implementations on various blockchain consensus algorithms and hardware configurations show that our proposed framework can also be effectively adapted to real-world systems.

Autores: Bui Duc Manh, Chi-Hieu Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Ming Zeng, Quoc-Viet Pham

Última atualização: 2024-12-18 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.13522

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.13522

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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