Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Ανάλυση κακόβουλου λογισμικού για συσκευές IoT κάνοντας χρήση απομακρυσμένου περιβάλλοντος ασφαλούς εκτέλεσης

Sapounas Georgios

Πλήρης Εγγραφή


URI: http://purl.tuc.gr/dl/dias/D4B0F290-A4E3-44C4-AE76-9FAFB782B89E
Έτος 2023
Τύπος Διπλωματική Εργασία
Άδεια Χρήσης
Λεπτομέρειες
Βιβλιογραφική Αναφορά Γεώργιος Σαπουνάς, "Ανάλυση κακόβουλου λογισμικού για συσκευές IoT κάνοντας χρήση απομακρυσμένου περιβάλλοντος ασφαλούς εκτέλεσης", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.97473
Εμφανίζεται στις Συλλογές

Περίληψη

Η εξάπλωση των συσκευών Internet of Things (IoT) έχει εγείρει σημαντικές ανησυχίες σχετικά με την ιδιωτικότητα και την ασφάλεια των δεδομένων που επεξεργάζονται από αυτές τις συσκευές. Σε απάντηση σε αυτήν την πρόκληση, η έρευνά μας παρουσιάζει ένα καινοτόμο σύστημα εντοπισμού κακόβουλου λογισμικού, βασισμένο σε απομακρυσμένη εκτέλεση. Το σύστημα, χρησιμοποιώντας Intel SGX enclaves, προσφέρει σημαντικές εγγυήσεις για την ιδιωτικότητα των δεδομένων που μεταδίδονται στις απομακρυσμένες υποδομές για την ανίχνευση κακόβουλου λογισμικού. Το προτεινόμενο σύστημα αποτελείται από μια εφαρμογή-πελάτη και μια κεντρική υποδομή από την πλευρά του διακομιστή που εκμεταλλεύεται τις δυνατότητες κρυπτογράφησης και απομακρυσμένης βεβαίωσης με υποβοήθηση υλικού. Με την εκφόρτωση του υπολογιστικά εντατικού έργου της ανίχνευσης κακόβουλου λογισμικού σε απομακρυσμένους διακομιστές, που παρέχουν Intel SGX enclaves, δημιουργείται ένα ασφαλές περιβάλλον, το οποίο θωρακίζει αποτελεσματικά τη μεταφορά και την επεξεργασία των δεδομένων, ακόμη και σε μη αξιόπιστες υποδομές. Αυτή η λύση όχι μόνο αντιμετωπίζει τις εγγενείς ανησυχίες για την ασφάλεια και το απόρρητο της εκφόρτωσης δεδομένων, αλλά επίσης βελτιστοποιεί τη χρήση των ΙοΤ πόρων, παρέχοντας ένα αποτελεσματικό και ασφαλές πλαίσιο για τον εντοπισμό κακόβουλου λογισμικού σε περιβάλλοντα IoT. Τα αποτελέσματα της έρευνας αυτής συμβάλλουν στην πρόοδο της ανίχνευσης κακόβουλου λογισμικού που βασίζεται σε υπογραφές για οικοσυστήματα IoT και χρησιμεύουν ως σχέδιο για την ενίσχυση άλλων συστημάτων ασφαλείας που αξιοποιούν enclaves σε επίπεδο χρήστη στον συγκεκριμένο τομέα. Επιπλέον, η προτεινόμενη λύση προσφέρει ασφαλή επικοινωνία και διαχείριση δεδομένων, προσφέροντας έτσι μια πρακτική και επεκτάσιμη προσέγγιση για την προστασία των ιδιωτικών δεδομένων των χρηστών από κακόβουλες οντότητες ή πιθανή παρακολούθησή τους από τους παρόχους των απομακρυσμένων υποδομών. Τα ευρήματα της έρευνας αντιμετωπίζουν την κρίσιμη ανάγκη προστασίας ευαίσθητων δεδομένων σε περιβάλλοντα IoT και παρέχουν πολύτιμες γνώσεις για τη διατήρηση του απορρήτου και της ασφάλειας στην εποχή των διασυνδεδεμένων συσκευών.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά