Rischi dell'IoT

L'Internet of Things (IoT) sta rivoluzionando il modo in cui dispositivi fisici interagiscono tra loro e con gli utenti, consentendo la comunicazione e lo scambio di dati in tempo reale.
Tuttavia, questa tecnologia porta con sé un aumento significativo delle superfici di attacco, che possono essere sfruttate da attori malintenzionati per compromettere la sicurezza di una rete.
Dispositivi IoT Dannosi possono infiltrarsi in un sistema, eseguendo attacchi come il furto di dati, l'interruzione di servizi o la partecipazione a botnet per attacchi DDoS (Distributed Denial of Service).

I Rischi dei Dispositivi IoT Dannosi

L'introduzione di dispositivi Dannosi in una rete IoT rappresenta un rischio significativo per diversi motivi:
1. Vulnerabilità Intrinseca: Molti dispositivi IoT non dispongono di robuste misure di sicurezza a causa delle limitazioni hardware e dei bassi costi. Questo li rende facili bersagli per attacchi.

2. Ampia Superficie di Attacco: Una rete IoT può includere centinaia o migliaia di dispositivi, ognuno dei quali rappresenta un potenziale punto di ingresso per un attacco.

3. Difficoltà di Monitoraggio: A differenza dei dispositivi tradizionali come computer e server, i dispositivi IoT possono essere difficili da monitorare a causa della loro eterogeneità e della loro distribuzione geografica.

4. Comportamenti Anomali: Un dispositivo malizioso può imitare il comportamento di un dispositivo legittimo, rendendo difficile l'individuazione tramite metodi di sicurezza tradizionali.

Rilevamento di Dispositivi IoT Dannosi con Machine Learning

Per contrastare questi rischi, il machine learning offre strumenti potenti per analizzare grandi quantità di dati di rete e identificare anomalie o comportamenti sospetti. Tra i modelli di machine learning più efficaci in questo contesto, XGBoost (Extreme Gradient Boosting) si distingue per la sua capacità di gestire dati complessi e di eseguire previsioni accurate.

Dataset e Approccio

Per illustrare come rilevare dispositivi IoT Dannosi, consideriamo un dataset di esempio composto da due file:
- **iot_devices_train**: set di dati di addestramento contenente informazioni sui dispositivi IoT (legittimi e Dannosi).

- **iot_devices_test**: set di dati di test utilizzato per valutare le performance del modello.

Questi dataset contengono feature come indirizzi IP, porte, protocolli utilizzati, quantità di dati inviati e ricevuti, e altri parametri rilevanti per il traffico di rete IoT.

Preprocessing dei Dati

Prima di addestrare il modello, è fondamentale preparare i dati:
1. Pulizia dei Dati: Rimuovere o correggere valori mancanti o errati.

2. Codifica: Convertire feature categoriali (ad esempio, tipo di dispositivo o protocollo) in valori numerici utilizzabili dal modello di machine learning.

3. Normalizzazione: Standardizzare le feature per assicurare che abbiano scale comparabili.

Addestramento del Modello con XGBoost

XGBoost è un algoritmo di boosting che costruisce un insieme di alberi di decisione per effettuare previsioni accurate. Ecco un esempio di come si potrebbe utilizzare XGBoost per rilevare dispositivi IoT Dannosi:

 
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Caricamento dei dataset
train_data = pd.read_csv('iot_devices_train.csv')
test_data = pd.read_csv('iot_devices_test.csv')

# Separazione delle feature (X) e dell'etichetta (y)
X_train = train_data.drop('malicious', axis=1)
y_train = train_data['malicious']

X_test = test_data.drop('malicious', axis=1)
y_test = test_data['malicious']

# Creazione del modello XGBoost
model = xgb.XGBClassifier()

# Addestramento del modello
model.fit(X_train, y_train)

# Previsioni sul set di test
y_pred = model.predict(X_test)

# Valutazione del modello
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(classification_report(y_test, y_pred))
 

In questo esempio, il modello viene addestrato a distinguere tra dispositivi legittimi e Dannosi in base a un insieme di feature.
Dopo aver effettuato l'addestramento, il modello viene testato su un set di dati separato per verificare la sua accuratezza.

Interpretazione dei Risultati

L'accuratezza del modello fornisce una misura quantitativa delle sue prestazioni, ma è importante anche interpretare i risultati qualitativi.
Il report di classificazione, che include metriche come precisione, richiamo e F1-score, permette di valutare quanto efficacemente il modello distingue tra dispositivi IoT legittimi e Dannosi. Inoltre, possiamo analizzare l'importanza delle feature per capire quali caratteristiche dei dispositivi IoT sono più indicative di un comportamento malizioso. XGBoost fornisce strumenti per visualizzare l'importanza delle feature, come mostrato di seguito:

    
import matplotlib.pyplot as plt

# Visualizzazione dell'importanza delle feature
xgb.plot_importance(model)
plt.show()