Um número crescente de dispositivos agora estão conectados à Internet e são capazes de coletar, enviar e receber dados. Esta interconexão entre dispositivos, conhecida como Internet das Coisas (IoT), representa sérias ameaças à segurança, já que os ciberataques agora podem ter como alvo computadores e smartphones, mas também uma vasta gama de outros dispositivos, como tablets, relógios inteligentes, sistemas domésticos inteligentes, sistemas de transporte e assim por diante.

Por enquanto, exemplos de implementações de IoT em grande escala (por exemplo, infraestrutura conectada, cidades, etc.) são um tanto limitados, ainda assim, eles podem se espalhar em breve, representando riscos significativos para empresas e serviços públicos que dependem fortemente da Internet em suas operações diárias. Para mitigar esses riscos, pesquisadores têm tentado desenvolver medidas de segurança para proteger dispositivos conectados à internet de ataques a redes sem fio.

Para este fim, dois pesquisadores da Baoji University of Arts and Sciences, na China, desenvolveram recentemente um novo método para defender dispositivos em um ambiente IOT de ataques de rede sem fio. A abordagem deles, apresentado em um artigo publicado na Springer's International Journal of Wireless Information Networks , combina uma rede neural profunda com um modelo baseado na teoria dos jogos, um ramo da matemática que propõe estratégias para lidar com situações que envolvem competição entre diferentes partes.

"Em primeiro lugar, de acordo com as informações de topologia da rede, a relação de acessibilidade e as informações de vulnerabilidade da rede, o método gera o ataque de estado e mapa de defesa da rede, "os pesquisadores explicaram em seu artigo." Com base no mapa de ataque e defesa do estado, com base no modelo de jogo não cooperativo de soma zero, um algoritmo de decisão de ataque e defesa ideal é proposto. "

Essencialmente, seu método gera um mapa de ataque e defesa de estado com base na acessibilidade da rede e informações de vulnerabilidade, que identifica todos os caminhos de ataque e defesa possíveis. Em seguida, calcula a probabilidade de sucesso de cada um desses "caminhos de ataque, "um índice de perigo e o valor de utilidade de diferentes estratégias de defesa e ataque aplicáveis ​​quando a rede atinge determinados estados de segurança. Além disso, a interação entre ataque e defesa é abstraída em uma forma não cooperativa, modelo de jogo não zero e híbrido; uma estrutura de teoria dos jogos aplicável a problemas relacionados com ataque e defesa.

Este modelo ideal de ataque e defesa também integra medidas de prevenção e controle de pontos vulneráveis. O sistema fuzzy do método então quantifica um índice de fator de risco de segurança da informação e o alimenta em uma rede neural de função de base radial (RBF). Para otimizar e treinar os parâmetros da rede neural RBF, os pesquisadores usaram um algoritmo de otimização de enxame de partículas. Em última análise, todas essas etapas permitem que seu método atinja um modelo de defesa otimizado.

No futuro, a técnica desenvolvida por esta equipe de pesquisadores pode ajudar a proteger os dispositivos IoT contra ataques de rede sem fio. Em uma série de simulações avaliando sua eficácia, o algoritmo de defesa funcionou muito bem, com um erro médio abaixo de 2 por cento.

"Os resultados da simulação mostram que o algoritmo de defesa de ataque à rede sem fio usando uma rede neural profunda combinada com o modelo de jogo pode resolver os defeitos de aleatoriedade subjetiva e conclusão difusa dos métodos tradicionais de defesa de ataque à rede sem fio, "os pesquisadores escreveram em seu artigo." O erro médio é inferior a 2 por cento, e é mais tradicional do que o algoritmo de aprendizado de máquina que tem maior precisão de ajuste, maior capacidade de aprendizagem, e convergência mais rápida. "

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