Distributed trust management mechanism for the internet of things using a multi-service approach - Mendoza, Carolina Veronica Lezama (2014)
Na Internet das Coisas os objetos físicos têm um componente virtual capaz de prover ou requisitar determinados serviços. É uma tendência que trará vantagens sem precedentes para a automação de processos e diversas aplicações. A análise de modelos de gerenciamento de confiança para IoT para detectar comportamentos maliciosos tem recebido poucas contribuições da comunidade científica. Alguns pesquisadores trataram desta questão, mas poucos trabalhos analisam os requisitos para a correta implementação da IoT. O objetivo desta dissertação é identificar o comportamento malicioso de nós e prevenir possíveis ataques que interrompam os serviços da rede. Neste trabalho são feitas diferentes abordagens para pesquisar um modelo de gerenciamento de confiança capaz de caracterizar o comportamento dos nós. O modelo proposto usa informações diretas geradas pelas comunicações entre os nós e recomendações de outros nós para calcular a confiança. Usa uma abordagem multi-serviço em que cada nó provê diversos serviços para os outros nós da rede. A habilidade de um nó em prover um serviço é recompensada, enquanto que um nó que não forneça um serviço corretamente é punido. Cada nó tem uma tabela de confiança dos seus vizinhos, que pode ser compartilhada com os outros nós como recomendações. A abordagem distribuída permite que os nós sejam completamente autônomos em tomar decisões sobre o comportamento dos nós. A avaliação de confiança dos nós é um meio efetivo de encorajar a colaboração na rede e ao mesmo tempo melhorar a segurança em redes distribuídas. Três ataques são testados para verificar a validade do modelo de confiança: ataque On-Off, ataque Seletivo e Bad mouthing. O modelo de gerenciamento de confiança foi implementado no Contiki, um sistema operacional desenvolvido para IoT e redes de sensores. Extensivas simulações foram feitas no simulador Cooja-Contiki para ilustrar os ataques e avaliar o desempenho do modelo proposto. Os resultados de simulação mostram que o modelo tem um bom desempenho em detectar os nós maliciosos.