Previsão Inteligente de Ataques Cibernéticos para Cidades Inteligentes: O MalwareWatcher
Segurança Proativa para Dispositivos IoT em Mobilidade Urbana
Uma empresa especialista em soluções tecnológicas para smart cities está a desenvolver o MalwareWatcher, um sistema inovador de previsão de ataques de malware direcionado a dispositivos IoT utilizados em gestão de tráfego e mobilidade urbana. O MalwareWatcher utiliza modelos de análise preditiva para antecipar ameaças cibernéticas, permitindo que administradores tomem medidas preventivas e reduzam impactos financeiros, operacionais e reputacionais. A colaboração com a AI-Center Testbed é crucial para transformar o conceito inicial num sistema funcional e validado.
O DESAFIO
O Problema
O crescimento das cidades inteligentes e a adoção de dispositivos IoT tornaram os sistemas urbanos mais eficientes, mas também mais vulneráveis a ciberameaças. Falhas de segurança podem resultar em interrupções de serviços críticos, como sistemas de estacionamento e pagamento digital. Perante este cenário, a empresa identificou a necessidade de um sistema preditivo capaz de antecipar ataques e permitir ações preventivas antes que os danos ocorram.
Setor e área de atuação
O MalwareWatcher está a ser desenvolvido para operadores de mobilidade urbana, Municípios e empresas de tecnologia que utilizam dispositivos IoT em gestão de tráfego, estacionamento e pagamentos digitais. A solução pode ser aplicada a diversos sistemas urbanos, incluindo terminais de pagamento em parques de estacionamento, sensores de tráfego e câmaras inteligentes, além de dispositivos IoT para gestão de mobilidade urbana.
Definição e objetivos
O produto em desenvolvimento é um sistema baseado em análise preditiva que permite a deteção antecipada de ameaças cibernéticas em dispositivos conectados. O principal objetivo é antecipar ataques de malware antes que causem danos, reduzindo o tempo de resposta a ameaças e permitindo ações preventivas eficazes. Além disso, a solução melhora a proteção de dados e a conformidade com regulamentos como o RGPD, garantindo a continuidade dos serviços urbanos e minimizando interrupções e prejuízos. A solução possibilitará aos utilizadores definir o horizonte temporal da previsão, ajustando o nível de granularidade da análise conforme necessário. O dashboard interativo do sistema permite a visualização dos dados históricos e previsões em gráficos detalhados, além da exportação dos relatórios em diversos formatos, como CSV, XLSX, JSON e PNG.
IMPACTO
Vantagens competitivas
Otimização dos custos operacionais
Previne interrupções de serviço e minimiza gastos com resolução de incidentes.
Maior segurança para dispositivos IoT
Redução significativa do risco de ataques cibernéticos em infraestruturas urbanas.
Tomada de decisão baseada em dados preditivos
Permite ações preventivas antes que ataques causem danos financeiros e operacionais.
Conformidade com regulamentos de proteção de dados
Alinha-se às exigências do RGPD e outras normas globais de cibersegurança.
O DESAFIO
Desenvolvimento e Testes
O piloto teve início no TRL 2, refletindo uma fase inicial de exploração teórica e formulação do conceito. A empresa já possuía conhecimento técnico em IoT e sistemas urbanos, mas não contava com especialistas em cibersegurança avançada e previsão de ameaças, o que limitava a evolução da solução para um protótipo funcional. A colaboração com a AI-Center Testbed foi essencial para transformar o conceito inicial num sistema validado, permitindo a definição dos principais requisitos da solução, a análise de datasets históricos para desenvolvimento do modelo preditivo e a conversão e tratamento dos dados, garantindo compatibilidade com a ferramenta de previsão. Através dos serviços da AI-Center Testbed, o sistema está a ser treinado com dados reais, permitindo testar a eficácia da previsão e melhorar o modelo antes da sua implementação prática.
Implementação e Resultados Iniciais
Prevê-se que o produto-piloto atinja o TRL 5, validando a solução em ambiente relevante com dados reais de ataques de malware. Os primeiros resultados alcançados incluem a precisão na previsão de ataques, com elevada capacidade de antecipar ameaças e fornecer alertas acionáveis, além de oferecer flexibilidade e personalização, permitindo ajustar o horizonte temporal e granularidade da previsão. A interface intuitiva e funcional do dashboard facilita a visualização e exportação dos dados, enquanto a integração com dispositivos IoT garante a aplicabilidade do modelo em terminais de pagamento e sensores urbanos. A validação técnica e prática assegurou que o MalwareWatcher está pronto para avançar para testes em larga escala, permitindo a sua implementação em cenários reais de mobilidade urbana.
PERSPETIVAS FUTURAS
Os próximos passos
Os próximos passos incluem a realização de testes em larga escala, validando o desempenho do sistema em ambientes operacionais complexos, e a integração com plataformas de mobilidade urbana, garantindo compatibilidade com infraestruturas existentes.