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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75221
Tipo: | Dissertação |
Título: | DDSHP: Um Sistema para a Detecção de DDoS em IoT baseado no Parâmetro de Hurst e SDN |
Título em inglês: | DDSHP: A System for DDoS Detection in IoT based on Hurst Parameter and SDN |
Autor(es): | Moraes, Jorge Magno Lopes |
Orientador: | Callado, Arthur de Castro |
Palavras-chave em português: | IoT;Segurança;SDN;Hurst;DDoS |
Palavras-chave em inglês: | IoT;Security;SDN;Hurst;DDoS |
CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
Data do documento: | 2023 |
Citação: | MORAES, Jorge Magno Lopes. DDSHP: um Sistema para a Detecção de DDoS em IoT baseado no Parâmetro de Hurst e SDN. 2023. 79 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023. |
Resumo: | Atualmente, a Internet das Coisas (IoT), um paradigma que conecta objetos à Internet sem intervenção humana, cresce e se integra cada vez mais às nossas vidas. No entanto, a segurança da IoT torna-se uma preocupação crescente devido aos seus recursos limitados (memória, energia e armazenamento), tornando-a um alvo potencial para diversos ataques, sendo o Distributed Denial of Service (DDoS) um dos mais comuns. Este tipo de ataque interrompe os serviços da IoT, prejudica o acesso de usuários legítimos e torna o serviço indisponível, podendo resultar em consequências desastrosas. Diante desse cenário, é crucial desenvolver soluções de proteção para a IoT. A Rede Definida por Software (SDN), que separa os planos de dados e de controle, proporcionando controle centralizado e visão global da rede, emerge como uma abordagem atrativa para fortalecer a segurança da IoT. Além disso, o uso do Parâmetro de Hurst, associado à autossimilaridade, possibilita a detecção eficiente de ataques DDoS, sendo um método leve ideal para ambientes de IoT. Neste trabalho, apresentamos o DDoS Detection System based on Hurst Parameter (DDSHP), um sistema que utiliza a SDN na IoT e o cálculo de Hurst do tráfego para detectar ataques de negação de serviço. Experimentos demonstram a eficiência desse sistema em redes IoT pequenas, como casas inteligentes, evidenciando também um tempo de resposta rápido aos ataques. |
Abstract: | Currently, the Internet of Things (IoT), a paradigm that connects objects to the Internet without human intervention, is constantly growing and increasingly becoming a part of our lives. However, a growing concern with IoT is its security. After all, due to its limited resources (memory, energy, and storage), an IoT network becomes a potential target for various attacks, with Distributed Denial of Service (DDoS) being one of the most common. This attack disrupts IoT services, prevents access by legitimate users, and renders the service unavailable. This unavailability can lead to disastrous consequences. In this scenario, it is necessary to develop solutions that protect IoT from this type of attack. Software-Defined Networking (SDN) is a paradigm that separates data and control planes, ensuring centralized control and a global view of a network. As such, it becomes an attractive concept for securing IoT. Furthermore, with the Hurst Parameter, commonly linked to self-similarity, it is possible to detect DDoS attacks, making it an ideal method for an IoT environment due to its lightweight nature. Therefore, in this work, we propose and present a system called DDoS Detection System based on Hurst Parameter (DDSHP), which is an effort aimed at protecting the IoT network from DDoS attacks by applying SDN to IoT and using the Hurst parameter calculation to detect denial-of-service attacks. Through experiments, we show that this system is capable of detecting denial-of-service attacks with high efficiency in small IoT networks, such as smart homes, and exhibits a quick response time to attacks. |
URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/75221 |
Currículo Lattes do(s) Autor(es): | http://lattes.cnpq.br/1411415436939883 |
ORCID do Orientador: | https://orcid.org/0000-0001-8354-4609 |
Currículo Lattes do Orientador: | http://lattes.cnpq.br/2807107019851322 |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | DCOMP - Dissertações defendidas na UFC |
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