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metadata.dc.type: Outros
Title: Monitoramento de infraestruturas críticas com uso de digital twins para identificação e antecipação de ataques
Authors: Moura, Filipe Almeida de Noronha
Advisors: Garcia, Marcelo
Course: Curso Superior de Segurança e Defesa Cibernética (CSSDC)
Keywords: Infraestrutas críticas;Cibersegurança;Ataques cibernéticos;Inteligência artificial
Issue Date: 2023
Publisher: Escola Superior de Guerra
Abstract: In recent years there has been a growing number of cyber attacks on national state critical infrastructures with specific objectives, from financial gains to destabilization aiming to weaken them. Additionally, cyber attacks are increasingly being used in hybrid wars, and being integrated with kinetic actions. In this sense, proper monitoring of critical infrastructures in Brazil is essential to anticipate cyber threats and assist in the defense of the country. For that, it seeks to monitor infrastructure using virtual replica of their environments, using digital twins and the data storing on data lakes so that they can be accessed by a SIEM, which will do analysis and correlation of multiple plant data using machine learning and artificial intelligence heuristics. Allowing the identification of anomalies and threats, ensuring an incident detection and response optimization.
Description: Nos últimos anos houve o crescimento do número de ataques cibernéticos a infraestruturas críticas de Estados com objetivos específicos, desde ganhos financeiros a desestabilização com a intenção de enfraquecê-los. Além disso, os ataques cibernéticos estão cada vez mais sendo utilizados em guerras híbridas, e sendo integrados com ações cinéticas. Nesse sentido, é essencial uma monitoração adequada das infraestruturas críticas no Brasil de forma a antecipar ameaças cibernéticas e auxiliar na defesa do país. Para isso, busca-se o monitoramento das infraestruturas usando réplica virtual de seus ambientes, usando digital twins e os dados armazenando em data lakes para que possam ser acessados por um SIEM, que irá fazer análises e correlacionamento de dados de múltiplas plantas utilizando heurísticas de aprendizado de máquinas e inteligência artificial. Permitindo a identificação de anomalias e ameaças, garantindo uma otimização de detecção e resposta a incidentes.
URI: https://repositorio.esg.br/handle/123456789/1793
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