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I dispositivi Internet of Things (IoT) svolgono un ruolo chiave nel garantire la resilienza delle reti e nel mantenere i dati privati e sicuri. Tuttavia, la crescente tendenza nella complessità delle minacce alla sicurezza informatica comporta la necessità di framework di sicurezza più solidi per i dispositivi e le reti IoT.
Per affrontare questo problema, nel dicembre 2020 la Commissione europea ha presentato una strategia globale in materia di cibersicurezza per il decennio digitale, che delinea un percorso verso un'Internet diffusa delle cose sicure.
Il cluster di sicurezza dei progetti IoT affronta le carenze di dispositivi e reti. Lo fa sviluppando quadri sicuri e modulari che possono essere integrati in soluzioni nuove ed esistenti per la vita assistita, l'assistenza sanitaria, la produzione, l'approvvigionamento alimentare, l'energia e i trasporti. Questo cluster è costituito da 8 progetti, per un importo di 40 milioni di EUR (circa 5 milioni di EUR ciascuno) in finanziamenti dell'UE.
Il cluster ha prodotto risultati degni di nota nei settori target. Sebbene le applicazioni siano specializzate, l'approccio di sviluppo modulare open-source utilizzato dai progetti consente di riutilizzare i moduli in altre soluzioni per un più ampio spettro di applicazioni.
Progetti
SecureIoT è uno sforzo congiunto di leader globali nei servizi IoT e nella sicurezza informatica per garantire la prossima generazione di sistemi IoT decentralizzati. Questi spaziano su più reti di oggetti intelligenti, implementando una gamma di servizi di sicurezza aperti.
SecureIoT ha progettato servizi di sicurezza predittivi in linea con architetture di riferimento all'avanguardia per le applicazioni IoT, che servono come base per specificare i blocchi di sicurezza sia all'edge che al nucleo dei sistemi IoT. SecureIoT fornisce la raccolta, il monitoraggio e i meccanismi predittivi dei dati di sicurezza, che offrono servizi integrati per la valutazione dei rischi, l'audit di conformità rispetto a regolamenti e direttive(regolamento generale sulla protezione dei dati, direttiva sulla sicurezza delle reti e dei sistemi informativi, direttiva ePrivacy) e supporto per gli sviluppatori.
I servizi di SecureIoT sono stati sfidati in scenari orientati al mercato in settori come la produzione intelligente e la mobilità. Le loro implementazioni si basavano su servizi IoT apertamente disponibili e sulla comunità partner delle piattaforme. In un caso d'uso sulla vita intelligente, SecureIoT ha dimostrato il tempo necessario per rilevare gli attacchi nella robotica abilitata all'IoT. Con l'80 % degli asset critici di questi robot socialmente assistivitrovati in una base di conoscenze sulla sicurezza, SecureIoT ha impiegato meno di 10 secondi per rilevare efficacemente le anomalie e meno di 5 minuti per una valutazione del rischio.
Semiotics ha sviluppato un framework basato su modelli basati su piattaforme IoT esistenti per garantire un comportamento sicuro e semi-autonomico nelle applicazioni IoT industriali. Questi modelli hanno codificato le dipendenze tra sicurezza, privacy, affidabilità e interoperabilità dei singoli oggetti intelligenti.
Semiotica ha supportato l'adattamento cross-layer, inclusi oggetti intelligenti, reti e cloud, affrontando il comportamento autonomo a livello di campo (edge) e infrastruttura (backend). Per rispondere alle esigenze di complessità e scalabilità all'interno dei domini orizzontali e verticali, SEMIoTICS ha sviluppato meccanismi di networking programmabili e meccanismi di interoperabilità semantica. La sua praticità è stata convalidata utilizzando tre casi d'uso nell'assistenza sanitaria, nelle energie rinnovabili e nel rilevamento intelligente.
Il consorzio è composto da parti interessate dell'industria europea, delle PMI e del mondo accademico, che coprono l'intera catena del valore dell'IoT, l'analisi integrata locale e la loro connettività programmabile al cloud con sicurezza e privacy.
Il movimento DevOps sostiene una serie di strumenti di ingegneria software per garantire una qualità del servizio e allo stesso tempo evolvere sistemi complessi e favorire cicli di innovazione rapidi e facilità d'uso. DevOps è stato ampiamente adottato nel settore del software, ma oggi non esiste un supporto completo per sistemi IoT affidabili.
Implementa abilitatori di piattaforma consolidati per consentire DevOps nel regno di sistemi IoT affidabili, arricchendolo di sicurezza e resilienza, tenendo conto delle sfide legate all'attuazione collaborativa. Ha inoltre facilitato l'integrazione di questi concetti per sfruttare DevOps per piattaforme IoT esistenti e nuove come FIWARE, SOFIA e TelluCloud.
Ciò è stato realizzato sviluppando le attuali tecniche DevOps per supportare il funzionamento dei sistemi IoT, fornendo una serie di meccanismi per garantire l'affidabilità. Attraverso questo, ENACT ha fornito un framework DevOps per sistemi IoT intelligenti.
In un caso d'uso sul trasporto intelligente, ENACT ha valutato l'uso dell'IoT nel controllo dell'integrità dei treni. Qui l'infrastruttura e le risorse utilizzate sono costose e la pianificazione richiede molto tempo. L'utilizzo dei sistemi ferroviari è stato ottimizzato, seguendo le direttive di sicurezza a causa delle caratteristiche critiche e strategiche del settore, assicurando il corretto trasporto di merci o passeggeri ed evitando eventuali incidenti.
Lanciato nel febbraio 2018, IoTCrawler si è concentrato sull'interoperabilità tra piattaforme, soluzioni riconfigurabili per l'integrazione di dati e servizi, algoritmi attenti alla privacy e sicuri e meccanismi per la scansione, l'indicizzazione e la ricerca nei sistemi IoT.
IoTCrawler ha fornito dimostrazioni con particolare attenzione all'Industria 4.0, alle comunità intelligenti e all'energia intelligente, fornendo un impatto attraverso la ricerca, l'innovazione e il progresso tecnologico. Il progetto ha affrontato sfide e problemi aperti nella scansione, scoperta, indicizzazione, integrazione semantica e sicurezza per un ecosistema IoT.
Il progetto ha effettuato il rilevamento dell'anomalia in un caso di utilizzo della gestione dell'acqua. L'analisi dei dati raccolti dai contatori intelligenti può personalizzare il feedback ai clienti, prevenire gli sprechi d'acqua e rilevare situazioni critiche. Nelle aziende di utilità, il rilevamento delle anomalie viene spesso trascurato o fatto da un tecnico che non è in grado di controllare tutti i metri a causa del volume di dati generati. In questo scenario, IoTCrawler ha esaminato due metodi per la rilevazione di anomalia serie temporali per vedere quali sono i più adatti per il consumo di acqua.
Il primo è stato un framework basato su ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average) che seleziona come punti che non si adattano a un processo ARIMA, e l'altro era la tecnica HOT-SAX (Heuristically Order Time series utilizzando Symbolic Aggregate Approximation), che rappresenta discretamente i dati e li discrimina utilizzando un euristico. Entrambi gli approcci si sono dimostrati efficaci nel rilevare le anomalie: Il 90 % è stato trovato utilizzando ARIMA e l'80 % utilizzando HOT-SAX.
Brain-IoT si è concentrato su scenari in cui l'azionamento e il controllo sono supportati da sistemi IoT. L'obiettivo era quello di stabilire una metodologia a sostegno del comportamento cooperativo in federazioni componibili decentralizzate di piattaforme eterogenee.
Brain-IoT ha affrontato scenari business-critical e sensibili alla privacy soggetti a rigorosi requisiti di affidabilità. In questo contesto, BRAIN-IoT ha permesso un comportamento autonomo intelligente che coinvolge sensori e attuatori che collaborano in compiti complessi. Ciò è stato ottenuto impiegando piattaforme IoT, in grado di supportare operazioni sicure e scalabili per vari casi d'uso, supportate da un mercato aperto decentralizzato di piattaforme.
I modelli semantici aperti sono stati utilizzati per applicare operazioni interoperabili, scambiare dati e funzionalità di controllo, supportati da strumenti di sviluppo basati su modelli per facilitare la prototipazione e l'integrazione di soluzioni interoperabili. Le operazioni sicure sono state garantite da un framework che fornisce funzionalità AAA in scenari IoT distribuiti, uniti a soluzioni per incorporare la consapevolezza della privacy.
La fattibilità degli approcci è stata dimostrata in due casi d'uso, vale a dire la robotica dei servizi e la gestione critica delle infrastrutture, nonché attraverso varie dimostrazioni proof-of-concept in collaborazione con iniziative pilota su larga scala.
Il progetto SOFIE ha creato un'architettura e un framework federativi sicuri e aperti. Ha utilizzato tecnologie di registro distribuito per consentire l'attuazione, la verificabilità, i contratti intelligenti e la gestione delle identità e delle chiavi di crittografia. Ciò ha permesso soluzioni decentralizzate con scalabilità quasi illimitata.
Sofie ha affrontato la frammentazione dell'IoT attraverso la federazione, dove qualsiasi piattaforma IoT potrebbe unirsi creando un adattatore. I dati sono rimasti nelle piattaforme ed erano utilizzabili da tutte le applicazioni entro i limiti stabiliti dalle politiche di sicurezza. Il progetto ha esercitato la privacy fin dalla progettazione, fornendo sicurezza end-to-end, gestione delle chiavi, autorizzazione, responsabilità e verificabilità. L'utente potrebbe mantenere il controllo sui propri dati anche dopo che i dati sono stati memorizzati nel cloud conforme al GDPR.
Sofie ha lavorato su standard aperti, interfacce e componenti esistenti, come FIWARE, W3C Web of Thingse oneM2M, selezionando i componenti esistenti, sviluppandone di nuovi e raccogliendoli in un quadro per creare piattaforme aziendali gestite, aperte e sicure.
Sofie ha dimostrato la praticità del loro approccio utilizzandolo in tre piloti in tre diversi settori: la catena alimentare, il gioco e i mercati dell'energia. Per i piloti sono state realizzate tre piattaforme aziendali e i risultati sono stati valutati sulla base degli indicatori chiave di performance.
Charriot ha fornito una piattaforma di cognitive computing per supportare un approccio unificato verso la privacy, la sicurezza e la sicurezza dei sistemi IoT.
Tre siti pilota ad Atene (Grecia), Dublino (Irlanda) e Venezia (Italia) hanno dimostrato soluzioni realistiche attraverso implementazioni di riferimento del settore, con l'obiettivo di dimostrare che gli imperativi IoT sicuri, mediati dalla privacy e di sicurezza sono soddisfatti; un trampolino di lancio nella tabella di marcia dell'UE per le piattaforme IoT di prossima generazione.
Così come le minacce fisiche come gli atti di terrorismo, gli aeroporti stanno diventando sempre più vulnerabili alle minacce informatiche, che in futuro potrebbero sostituire il terrorismo fisico o essere combinati durante un attacco. Attacchi informatici e fisici combinati agli aeroporti potrebbero avere conseguenze devastanti. Le infrastrutture ICT tradizionali come server, desktop e reti utilizzate negli aeroporti sono collegate ad altri sistemi utilizzati in aree come i sistemi mission critical (maneggiamento bagagli, controllo ambientale, controllo accessi e controllo antincendio).
Il caso d'uso dell'aeroporto internazionale di Atene ha affrontato la sicurezza delle infrastrutture aeroportuali, aumentando la protezione delle strutture dalle minacce fisiche e informatiche. Carro ha migliorato la capacità dell'aeroporto di individuare precocemente e prevedere situazioni pericolose, in parallelo con la riduzione degli allarmi falsi positivi che interrompono le operazioni aeroportuali
L'industria, le case e la società europee sperimentano i rischi per la sicurezza dell'IoT che accompagnano quotidianamente la tecnologia non testata. Gli attacchi ai contenuti e la qualità del servizio delle piattaforme possono avere conseguenze economiche, energetiche e fisiche che vanno oltre la tradizionale mancanza di sicurezza di Internet su computer e telefoni cellulari. Seriot è stato fondamentale per implementare piattaforme e reti IoT sicure, ovunque e ovunque.
Il progetto ha sviluppato un framework IoT basato su una rete intelligente adattiva definita con router sicuri, analisi avanzate e analisi visiva user-friendly. Seriot ha ottimizzato la sicurezza delle informazioni nelle piattaforme e nelle reti in modo olistico e trasversale. I piloti hanno testato la tecnologia SerIoT in vari casi d'uso. Questi includono trasporti e sorveglianza intelligenti, produzione flessibile all'interno dell'Industria 4.0 e altri settori emergenti come la logistica della catena alimentare, la m-Health e l'energia attraverso la rete intelligente. Attraverso questi sviluppi tecnologici e banchi di prova, il progetto ha fornito una rete software-based portatile unica in grado di guidare il successo dell'Europa nell'IoT.
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