Szerző: Hlács Ferenc

2021. február 5. 08:24

IoT-eszközök védelme kártékony kódokkal szemben

Így védhető ki akár napi több ezer fenyegetés, korlátozott erőforrások mellett.

Égbe révedő informatikusok: az Időkép-sztori

Mi fán terem az előrejelzés, hogy milyen infrastruktúra dolgozik az Időkép alatt, mi várható a deep learning modellek térnyerésével?

Égbe révedő informatikusok: az Időkép-sztori Mi fán terem az előrejelzés, hogy milyen infrastruktúra dolgozik az Időkép alatt, mi várható a deep learning modellek térnyerésével?

Az internetre ma már számtalan beágyazott eszköz is csatlakozik: okos otthonok, autók, ipari robotok, stb. Ezekben az eszközökben is előfordulnak sérülékenységek, amiket a támadók különböző kártékony kódokkal használnak ki támadásokhoz. A védekezés azonban több kihívást is rejt magában. Egyrészt, az eszközök visszafogottabb erőforrásokkal (memória, processzor) rendelkeznek, ezért a hagyományos védekezési megoldások nehezen alkalmazhatóak. Másrészt, a naprakész védelemhez naponta több ezer, beágyazott eszközökre készített kártékony kódot kell feldolgozni, ezért fontos a hatékonyság. Futóné Papp Dorottya, a  BME CrySyS Lab kutatója, a HWSW free! meetupsorozat 2020. július 7-i IT-biztonsági állomásán tartott előadása során ezeket a kérdéseket járja körbe, illetve az Ukatemi Technologies és a CrySyS Lab kapcsolódó megoldásait is bemutatja.

14:52
 

IoT-eszközök védelme kártékony kódokkal szemben - Futóné Papp Dorottya (BME CrySyS Lab)

Még több videó

Nagyon széles az a skála, amin az állásinterjú visszajelzések tartalmi minősége mozog: túl rövid, túl hosszú, semmitmondó, értelmetlen vagy semmi. A friss heti kraftie hírlevélben ezt jártuk körül. Ha tetszett a cikk, iratkozz fel, és minden héten elküldjük emailben a legfrissebbet!

a címlapról