Detecção de malware em ambientes IoT habilitados por SDN - Souza, Cristian H. M.; Arima, Carlos H. (Anais do Workshop de Pesquisa Experimental da Internet do Futuro (WPEIF); 2024: Anais do XV Workshop de Pesquisa Experimental da Internet do Futuro, 2024)
Programas maliciosos continuam sendo um dos principais desafios para a segurança dos sistemas computacionais. O crescimento do paradigma tecnológico da Internet das Coisas tem gerado diversas preocupações a respeito da segurança dos dispositivos conectados à Internet, especialmente em ambientes industriais, onde o comprometimento ou mau funcionamento de tais aparelhos pode ocasionar danos ao ambiente físico e colocar vidas humanas em risco. Este trabalho propõe o uma ferramenta híbrida para detecção de artefatos maliciosos em ambientes IoT habilitados por SDN. A solução combina o uso de regras YARA e machine learning para classificação de artefatos maliciosos a partir da análise do tráfego da rede. O algoritmo Random Forest implementado obteve uma acurácia de 99.33% no conjunto de dados de teste. Ao ser avaliada contra programas maliciosos reais, a ferramenta obteve uma taxa de detecção de 98.44% e um tempo de processamento médio de 0.0217s.