IPN/LIS/2025/CON31
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Reference
IPN/LIS/2025/CON31 -
Unit
Laboratório de Informática e Sistemas -
Scientific Area
Engenharia Electrotécnica e Informática -
Place of Performance
Instituto Pedro Nunes -
Documents
Modelo de contrato de bolsa
Modelo de relatório final
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Support
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Advisor
Marília Curado -
Advisor Institution
Departamento de Engenharia Informática da FCTUC -
Advisor category
Professor catedrático -
Goals
O principal objetivo desta bolsa é identificar e validar características de dados fortemente associadas a ciberataques comuns em microsserviços, fornecendo assim uma base robusta para a deteção de anomalias baseada em IA na segurança de microsserviços. Isto envolve os seguintes objetivos específicos:
Realizar uma revisão da literatura para identificar os ciberataques mais relevantes direcionados a microsserviços.
Selecionar e pré-processar datasets públicos que incluam comportamentos normais e de ataque relevantes para os ciberataques selecionados. Os datasets a utilizar nesta investigação serão determinados numa fase posterior; contudo, exemplos atualmente disponíveis e relevantes incluem CIC-IDS2017(4), CSIC 2010 HTTP(5) e BCCC-cPacket-Cloud-DDoS-2024(6).
Realizar uma análise inicial das características candidatas para cada ciberataque, gerando visualizações e efetuando avaliações estatísticas básicas de modo a identificar direções de análise promissoras.
Validar estatística e empiricamente o poder discriminativo destas características na distinção entre ataques e comportamento normal, através de análise estatística e/ou baseada em machine learning.
Analisar a aplicabilidade e a possível adaptação destas características para a deteção de anomalias em ambientes de microsserviços.
Documentar os resultados e fornecer orientações práticas para futuras investigações e aplicações.
No final desta bolsa, espera-se que o bolseiro tenha produzido um conjunto validado de características indicativas do(s) ciberataque(s) selecionado(s), juntamente com orientações práticas para a sua utilização na deteção de anomalias baseada em IA em ambientes de microsserviços. Este trabalho fornecerá uma base sólida para o desenvolvimento de monitorização de segurança mais eficaz, adaptada aos microsserviços.
(4)https://www.unb.ca/cic/datasets/ids-2017.html
(5)https://www.kaggle.com/datasets/ispangler/csic-2010-web-application-attacks
(6)https://www.kaggle.com/datasets/dhoogla/bccc-cpacket-cloud-ddos-2024/data
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Work Plan Area
Análise de características de ciberataques para melhoria da deteção de anomalias baseada em IA em aplicações baseadas em microsserviços -
Work Plan
Plano de trabalhos:
1. Realizar uma revisão da literatura sobre ciberataques e datasets aplicáveis a microsserviços.
2. Selecionar e pré-processar datasets públicos que contenham comportamentos normais e de ataque para os ciberataques selecionados.
3. Efetuar uma análise inicial dos datasets selecionados, extraindo características candidatas, gerando visualizações e conduzindo avaliações estatísticas básicas para identificar direções de análise promissoras.
4. Conduzir experiências para refinar e validar empiricamente as características mais promissoras, através de análise estatística e/ou baseada em machine learning, de forma a avaliar a sua eficácia na distinção entre comportamentos normais e de ataque.
5. Agregar, organizar e interpretar os principais resultados experimentais, preparando-os para a discussão e redação da dissertação.
6. Analisar a aplicabilidade e a adaptação das características validadas para a deteção de anomalias em ambientes de microsserviços, compilando conclusões e recomendações.
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Type of Internship
BI - Bolsa de Investigação -
Amount
1040.98 € -
Renewable
Sim -
Payment method
Monthly -
Duration
6 meses -
Number of Internships
1 -
Recipients
Destinatários Estudantes de mestrado, mestrado integrado, ou de outros cursos não conferentes de grau, que já tenham realizado os 180 créditos correspondentes aos primeiros 6 semestres curriculares de trabalho, na área de Engenharia Informática, Engenharia Física, Engenharia Electrotécnica e de Computadores, Física, ou áreas afins. -
Documentation to deliver
a) Cópia de documento de identificação válido (Cartão de Cidadão ou Passaporte);
b) Curriculum Vitae do candidato;
c) Certificados de habilitações de todos os graus académicos obtidos, com média final e com as classificações em todas as disciplinas realizadas;
d) Comprovativo de inscrição num ciclo de estudos conducente a grau académico ou comprovativo de inscrição em cursos não conferentes de grau académico integrados no projeto educativo de uma instituição de ensino superior. -
Announcement date
2025-09-04 -
Start date for applications
2025-09-19 -
Deadline for applications
2025-10-02
