Un ricercatore del FUNIBER propone un modello di sicurezza per i sistemi IoT

Un ricercatore del FUNIBER propone un modello di sicurezza per i sistemi IoT

Il dottor Daniel Gavilanes Aray, direttore del Centro Tecnologico della Fundación Universitaria Iberoamericana (Fondazione Universitaria Iberoamericana, FUNIBER), partecipa a uno studio che presenta un modello formale di sicurezza del protocollo di routing RPL, basato sulle reti di Petri, al fine di proteggere i dati e la privacy degli utenti nel sistema Internet of Things (IoT).

L’Internet delle cose ha rivoluzionato il modo in cui i dispositivi si connettono e interagiscono in modo intelligente. Questo sistema integra dispositivi elettronici, macchine informatiche e meccaniche con capacità di rilevamento e risposta avanzate, facilitando i servizi con un intervento umano minimo. Lo scopo fondamentale dell’IoT è migliorare la qualità della vita umana, ma il raggiungimento di un’interazione ottimale con questi dispositivi intelligenti dipende da protocolli efficienti e sicuri.

Le reti a bassa potenza e con perdite (LLN) sono caratterizzate da dispositivi con risorse limitate, come memoria, potenza di elaborazione e batterie, nonché da un’elevata perdita di pacchetti e da una bassa velocità di trasmissione dei dati. Un’altra sfida che devono affrontare è il grande volume di dati che gestiscono, che può portare a congestioni e ritardi di trasmissione. Queste reti, spesso utilizzate nelle reti di sensori wireless, si differenziano dalle reti convenzionali per le loro limitazioni intrinseche. Per garantire il funzionamento in tempo reale, è essenziale affrontare queste limitazioni sviluppando protocolli di routing.

Il protocollo di routing per reti a bassa potenza e bassa perdita, come RPL, è uno standard ampiamente utilizzato nei sistemi IoT che operano con il protocollo IPv6. Questo protocollo è essenziale per la trasmissione efficiente dei dati tra i dispositivi, ma la sua sicurezza è una preoccupazione costante. Le applicazioni IoT sono particolarmente vulnerabili a varie minacce alla sicurezza, tra cui problemi di disponibilità, privacy e attacchi malware. Pertanto, lo studio si è concentrato sulla modellazione formale del protocollo RPL per valutare gli schemi di sicurezza e proporre una soluzione.

La modellazione formale è una strategia di progettazione che impiega modelli matematici per creare e analizzare sistemi hardware e software dettagliati prima della loro effettiva costruzione. Questo approccio utilizza prove matematiche per integrare le valutazioni del sistema, garantendone il corretto funzionamento. Man mano che i sistemi diventano più complessi, la sicurezza diventa un aspetto essenziale e la modellazione formale fornisce ulteriori garanzie, assicurando che il sistema si comporti come previsto.

Lo studio propone l’uso di reti di Petri colorate, uno strumento matematico che consente la rappresentazione grafica e l’analisi di sistemi concorrenti, per formalizzare e verificare le modalità sicure e non sicure del protocollo RPL. Questa metodologia si è dimostrata efficace nel proteggere dalle variazioni non autorizzate delle chiavi e dai cambiamenti del numero di versione nel routing. Inoltre, non solo identifica le potenziali vulnerabilità del protocollo, ma fornisce anche un quadro per migliorare la sicurezza di altri protocolli di comunicazione all’interno dell’ecosistema IoT.

In questo modo, gli sviluppatori possono implementare misure correttive prima che i dispositivi vengano distribuiti nel mondo reale. Questa capacità di prevedere e risolvere i problemi di sicurezza è fondamentale per lo sviluppo di un sistema IoT più sicuro e affidabile.

Lo studio non solo migliora la comprensione del protocollo RPL, ma getta anche le basi per studi futuri sulla sicurezza delle comunicazioni IoT. Utilizzando tecniche di modellazione formale, come le reti di Petri colorate, apre una strada promettente per garantire che i dispositivi interconnessi possano operare in modo sicuro ed efficiente, proteggendo l’integrità dei dati personali e aziendali che gestiscono.

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