Controle de acesso baseado em tokens para nuvem de coisas: Uma análise entre segurança e desempenho aplicado a dados sensitivos de saúde - Martins, Welington da Silva (2020)
A Internet das Coisas é considerada um dos pilares da quarta revolução tecnológica que tem transformado a forma de viver das pessoas, possibilitando melhorias na qualidade de vida, aumento da produtividade e economia de custos. Como toda nova tecnologia, vários desafios surgiram e precisam ser superados para que a Internet das Coisas obtenha um nível estável de utilização. Entre os desafios enfrentados, um dos mais importantes está relacionado à segurança e a privacidade dos usuários, como por exemplo, o controle de acesso. Um dos modelos mais utilizados para o controle de acesso neste universo, é o modelo baseado em capacidades que utiliza tokens para autenticação e autorização de usuários e dispositivos. Estes tokens são normalmente protegidos por criptografia para prover integridade e confidencialidade. Porém, a escolha da criptografia e das informações contidas nos tokens podem afetar drasticamente o desempenho de aplicações que exigem alta responsividade. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto que estas escolhas geram no tempo de resposta final para o usuário. Definimos e construímos um protótipo de arquitetura que possibilitou avaliar dois dos principais algoritmos para assinatura de tokens (HMAC e RSA). Nosso intuito foi quantificar o melhor trade-off em termos de segurança e desempenho para dados sensitivos de saúde gerados a partir de dispositivos inteligentes. A finalidade foi auxiliar os desenvolvedores de aplicações na melhor configuração de tokens para o controle de acesso em suas aplicações e verificar quais variáveis mais impactam no tempo de resposta final. Para alcançar este objetivo, adotamos o processo de Avaliação de Desempenho de Sistemas Computacionais junto de um conjunto de planejamento de experimentos que auxiliaram na avaliação do protótipo construído. Além disso, coletamos métricas de consumo de memória e CPU visando avaliar o consumo em sistemas com baixo poder computacional.