Uma Nova Abordagem para a Cibersegurança nas Cadeias de Suprimento

Ataques cibernéticos são uma preocupação crescente para sistemas que dependem de redes. Esses ataques costumam mirar sistemas de formas novas e complexas, como os ataques de zero-day, que exploram vulnerabilidades desconhecidas. Com mais dispositivos conectados à internet, esses sistemas ficam ainda mais expostos. Uma forma de proteger esses sistemas é através de Sistemas de Detecção de Intrusões (IDS), que usam técnicas de Aprendizado de Máquina (ML) para identificar ameaças ou atividades incomuns no tráfego da rede.

O desafio vem da necessidade de muitos dados rotulados, que nem sempre estão disponíveis. Muitos sistemas podem ter acesso apenas aos seus próprios dados e não conseguem compartilhar com outros por questões de privacidade. Isso é um problema, especialmente em sistemas distribuídos como Cadeias de Suprimentos, onde vários componentes podem precisar aprender com as experiências uns dos outros, mantendo seus dados privados.

#A Necessidade de Novas Abordagens

Esse artigo apresenta um novo método chamado Aprendizado Federado Online Descentralizado para Detecção de Intrusões (DOF-ID). Essa abordagem permite que diferentes componentes dentro de uma cadeia de suprimentos aprendam uns com os outros sem compartilhar seus dados privados. Cada IDS trabalha com seus próprios dados, mas também pode se beneficiar do conhecimento adquirido por outros. Assim, a segurança de todo o sistema melhora sem comprometer a privacidade individual.

A arquitetura DOF-ID funciona sob a ideia de aprendizado colaborativo. Cada componente nessa arquitetura pode melhorar sua habilidade de detectar ataques aprendendo tanto com seus próprios dados quanto com atualizações de outros componentes. Esse método ajuda a lidar com a questão da Confidencialidade dos Dados, mantendo o desempenho elevado.

#Como o DOF-ID Funciona

A arquitetura DOF-ID consiste em diferentes nós que representam cada parte de uma cadeia de suprimentos. Esses nós podem ser vistos como pequenas redes, tipo dispositivos da Internet das Coisas (IoT), que se comunicam entre si. O processo começa em janelas de tempo sincronizadas, onde cada nó atualiza seu próprio IDS se nenhuma atividade maliciosa tiver sido detectada na janela anterior.

1. Aprendizado Local: Cada nó começa aprendendo com seus próprios dados de tráfego benigno. Esses dados mostram comportamento normal sem ameaças. O IDS é treinado com esses dados locais e cria uma versão do modelo que ajuda a detectar intrusões.

2. Compartilhamento de Parâmetros: Após o treinamento, o nó compartilha seus parâmetros aprendidos com outros nós da rede. Isso é feito através de um sistema de comunicação ponto a ponto, onde cada nó pode enviar e receber atualizações.

3. Atualizações de Parâmetros: Cada nó então ajusta os parâmetros do seu próprio IDS com base nas atualizações recebidas de outros nós. Isso garante que cada IDS fique atualizado com as informações mais recentes aprendidas sem precisar comprometer seus próprios dados.

4. Aprendizado Contínuo: Esse processo se repete em cada janela de tempo. Os nós aprendem continuamente com seu tráfego local enquanto também se adaptam com base nas experiências dos outros na rede.

#Vantagens do DOF-ID

Os principais benefícios da arquitetura DOF-ID são:

• Melhoria na Performance de Detecção: Ao permitir que os nós aprendam uns com os outros, a precisão para detectar intrusões aumenta. Os nós conseguem identificar diferentes tipos de ataques de forma mais eficaz.

• Preservação da Privacidade dos Dados: Enquanto os nós compartilham informações, eles não compartilham seus dados reais. Isso mantém informações sensíveis seguras e garante conformidade com requisitos de privacidade.

• Aprendizado Colaborativo: Cada nó contribui para uma base de conhecimento coletiva. Esse trabalho em equipe ajuda todos os nós do sistema a aprimorar suas capacidades de detecção.

• Eficiente: A arquitetura é projetada para ser eficiente em termos de tempo e recursos computacionais, permitindo aplicações em tempo real.

#Avaliação do DOF-ID

A performance do método DOF-ID foi avaliada usando conjuntos de dados públicos. Os pesquisadores testaram diferentes tipos de ataques para ver como a arquitetura se saía na identificação dessas ameaças.

1. Conjuntos de Dados Usados: A avaliação utilizou conjuntos de dados que continham diferentes tipos de ataques. Cada conjunto de dados forneceu informações sobre tráfego de rede, que são valiosas para treinar o IDS.

2. Métricas de Performance: Várias métricas foram usadas para medir como a arquitetura DOF-ID se saiu. Isso incluiu precisão, taxa de verdadeiros positivos (ameaças corretamente identificadas) e taxa de verdadeiros negativos (tráfego seguro corretamente identificado).

3. Resultados: Os resultados mostraram que o DOF-ID superou significativamente métodos que dependiam apenas de dados locais. A arquitetura teve maior precisão na detecção de ameaças, mantendo alarmes falsos em níveis aceitáveis.

4. Comparação com Outros Métodos: Quando comparado com outros métodos de IDS, a abordagem DOF-ID demonstrou performance superior em múltiplos cenários, graças à sua abordagem de aprendizado colaborativo.

#Desafios e Trabalhos Futuros

Embora a arquitetura DOF-ID mostre promessas, ainda existem desafios a serem abordados:

• Sobrecarga de Comunicação: A transferência de parâmetros entre nós adiciona alguma complexidade ao sistema. Pesquisas futuras poderiam explorar maneiras de otimizar essa comunicação.

• Consumo de Energia: À medida que o sistema cresce, é essencial considerar o uso de energia de cada nó, especialmente em redes maiores.

• Novas Vulnerabilidades: A natureza descentralizada do sistema pode introduzir novas fraquezas. Compreender esses riscos será essencial para manter a segurança.

Trabalhos futuros se concentrarão em testar a arquitetura DOF-ID em redes maiores e em ambientes diversos como redes inteligentes e sistemas IoT extensos. Os pesquisadores também investigarão como essa arquitetura impacta o desempenho geral do sistema, incluindo consumo de energia e possíveis custos de comunicação.

#Conclusão

A arquitetura DOF-ID oferece uma solução forte para melhorar as capacidades de detecção dos IDS em sistemas distribuídos como Cadeias de Suprimentos. Ao usar aprendizado colaborativo enquanto garante a privacidade dos dados, esse método melhora a segurança geral de todos os nós colaborativos. Os resultados falam sobre sua eficiência e eficácia, abrindo caminho para mais pesquisas e aplicações em cenários do mundo real. À medida que as ameaças cibernéticas evoluem, é crucial inovar continuamente, e reformas como a DOF-ID podem ser parte essencial das estratégias de cibersegurança futuras.