Trumit - gerenciador de confiança para IOT

Abstract

Resumo: A Internet of Things - IoT pretende unificar diferentes objetos inteligentes do mundo real sob uma infraestrutura comum, possibilitando a coleta de informacoes e o controle dos mesmos. A interacao entre esses objetos de forma unificada e sob uma infraestrutura comum, ira gerar uma quantidade significativa de dados, os quais devem ser armazenados, processados e distribuidos de forma segura. Desta forma, e necessario garantir que estes objetos possuam um certo nivel de confianca entre si. Contudo, avaliar a confianca em uma rede complexa como a IoT e uma tarefa desafiadora e e um topico que tem recebido grande atencao da comunidade de seguranca. Este fato, se deve a heterogeneidade e a limitacao de recursos computacionais dos dispositivos que compoe o ambiente IoT. Para superar este desafio, diversas solucoes de gerenciamento de confianca para IoT foram propostas e cada uma delas apresenta ganhos significativos para o gerenciamento de confianca para IoT. Entretanto, o estudo do gerenciamento de confianca para IoT ainda se encontra em desenvolvimento e novos direcionamentos devem ser propostos visando a integracao dos dispositivos de forma confiavel e considerando as caracteristicas da IoT. Diante deste contexto, este trabalho propoe um novo modelo de confianca, denominado TRUMIT para gerenciar as relacoes de confianca entre dispositivos em um ambiente IoT. O modelo proposto e totalmente descentralizado e distribuido, desta forma, os dispositivos de uma rede IoT podem identificar rapidamente quais outros dispositivos sao confiaveis ou nao. Como uma rede IoT e altamente dinamica, nesta abordagem, cada dispositivo cria, de forma auto-organizada sua rede de confianca, obtendo as informacoes necessarias para avaliar a confiabilidade dos demais dispositivos. Assim, o valor de confianca e calculado localmente, diminuindo o numero de interacoes entre os dispositivos. As informacoes de confianca sao obtidas atraves de observacoes diretas e indiretas. Inicialmente sao coletadas as informacoes dos dispositivos conectados diretamente. Com o decorrer do tempo, sao obtidas as informacoes de confianca dos dispositivos que nao estao conectados diretamente, atraves de recomendacoes. As recomendacoes sao adicionadas a rede de confianca, desta forma, quando houver uma interacao direta no futuro, os dispositivos possuirao um certo nivel de confianca entre si, sem mesmo terem interagido diretamente em outro momento. Em sua avaliacao, o modelo proposto, demonstrou a capacidade de convergencia e resiliencia a nos maliciosos, garantido assim a confiabilidade entre os dispositivos. Palavras-chave: IoT, gerenciamento de confianca, confianca direta, recomendacoes.

Abstract: The Internet of Things - IoT intends to unify different real world intelligent objects under a common infrastructure, allowing the collection of information and control of them. Interaction between these objects unified and under a common infrastructure, will generate a significant amount of data, which must be stored, processed and distributed safely. Thus, it is necessary to ensure that these objects have a certain level of trust with each other. However, assessing trust in a complex network such as IoT is a defiant task and a topic that has received wide attention from the security community. This fact, is due to the heterogeneity and the limited computational resources of the devices that make up the IoT environment. To overcome this challenge, several trust management solutions for IoT have been proposed, and each has significant gains for trust management for IoT. However, the study of trust management for IoT is still under development and new directions should be proposed aiming at the integration of devices reliably and considering the characteristics of IoT. Given this context, this paper proposes a new trust model called TRUMIT to manage trust relationships between devices in an IoT environment. The proposed model is fully decentralized and distributed, in this way the devices on an IoT network can quickly identify which other devices are reliable or unreliable. Because an IoT network is highly dynamic, in this approach, each device create in a self-organized way its trusted network, obtaining the information it needs to assess the reliability of other devices. Thus, the confidence value is calculated locally, decreasing the number of interactions between the devices. The reliable informations is obtained through direct and indirect observations. Initially information is collected from directly connected devices. Over time, the reliable informations is obtained from devices that are not directly connected through recommendations. The recommendations are added to the trust network, in this way, when there is direct interaction in the future, devices will have a certain level of trust with each other without even interacting directly at another time. In his evaluation, the proposed model demonstrated the ability of convergence and resilience to malicious nodes, thus ensuring the reliability among the devices. Keywords: IoT, trust management, direct trust, recommendations.