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Desafios e Soluções em Segurança Cibernética no Transporte Rodoviário de Cargas

1.    Introdução

A digitalização no transporte de cargas trouxe avanços como telemetria, sistemas de gestão de frota e dispositivos IoT1, promovendo eficiência operacional, mas expondo as empresas a uma variedade de riscos cibernéticos (Gao et al., 2020). Este artigo discute os desafios de segurança e apresenta soluções tecnológicas fundamentadas em estudos recentes.

2.    Desafios de Segurança Cibernética no Transporte Rodoviário de Cargas

O setor estudado é especialmente vulnerável a ataques cibernéticos devido à sua infraestrutura dispersa e à quantidade significativa de dados sensíveis em circulação, como informações de rotas, cargas e detalhes de clientes (Kaddoum et al., 2021). Ataques cibernéticos podem levar ao roubo de dados, interrupção de serviços até comprometer a segurança física dos veículos. A falta de políticas robustas e treinamento adequado aumentam a suscetibilidade a ameaças como phishing 2 e engenharia social, resultando no comprometimento de sistemas internos (Sadeghi et al., 2015).

3.    Detecção e Resposta a Ameaças (EDR)

Soluções de Detecção e Resposta a Ameaças (Endpoint Detection and Response3) são fundamentais para a segurança cibernética no transporte rodoviário de cargas. Estas soluções melhoram a capacidade de resposta e reduzem o tempo de

1 “IoT (Internet das Coisas) refere-se à rede de dispositivos físicos conectados à internet, capazes de coletar e compartilhar dados, facilitando a automação e a eficiência em diversas aplicações” (Silva, 2024).

2 Técnica de engenharia social usada por cibercriminosos para enganar usuários e obter informações confidenciais, como senhas e dados bancários, geralmente por meio de mensagens fraudulentas que se passam por entidades confiáveis.

3 Categoria de ferramentas de segurança cibernética focadas na detecção, investigação e resposta a atividades suspeitas e ameaças nos dispositivos finais, como computadores e dispositivos móveis.

permanência das ameaças nos sistemas (Shameli-Sendi et al., 2016; Aminnezhad et al., 2019).

4.    Gestão de Identidades e Acesso

O controle de acesso eficaz, incluindo autenticação multifatorial, é crucial para prevenir acessos não autorizados e proteger dados sensíveis. Implementações de sistemas de gestão de identidade têm demonstrado redução significativa em incidentes de segurança (Zhao & Ge, 2013). Em um estudo de caso, a implementação da gestão de identidades e acesso em uma empresa de transporte rodoviário resultou em uma redução de 50% nos incidentes de segurança da informação relacionados ao acesso não autorizado (JumpCloud, 2021).

5.    Segurança de Rede e Firewalls de Próxima Geração

Firewalls de próxima geração são críticos para proteger as redes contra tráfego malicioso, oferecendo inspeção profunda de pacotes, prevenção contra intrusões e controle de aplicativos. Essas soluções garantem que apenas comunicações legítimas ocorram na rede, reduzindo significativamente o risco de ataques (Meidan et al., 2017; Fortinet, 2020).

6.    Conclusão

A segurança cibernética no transporte rodoviário de cargas enfrenta desafios únicos devido à crescente digitalização e à dependência de tecnologias conectadas. Implementar soluções robustas, como detecção e resposta a ameaças, gestão de identidades e acesso, e segurança de rede com firewalls de próxima geração, é essencial para proteger os sistemas contra ameaças cibernéticas. Implementar soluções robustas é essencial para proteger os sistemas contra ameaças cibernéticas.

7.    Referências

AMINNEZHAD, A.; DEHGHANTANHA, A.; MAHMOD, R. A survey on privacy issues in digital forensics. International Journal of Electronic Security and Digital Forensics, v. 6, n. 3, p. 191-207, 2019.

FORTINET. Next-Generation Firewall: An essential element of cybersecurity. 2020.

Disponível em: https://www.fortinet.com. Acesso em: 26 ago. 2024.

GAO, L.; ZANG, Y.; WANG, X.; LI, M. Security and privacy in vehicle-to-vehicle (V2V) communication networks. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, v. 21, n. 3, p. 1288-1298, 2020.

KADDOUM, G.; RAHMAN, M. A.; GAGNON, F. Cybersecurity for Intelligent Transportation Systems: Challenges and Solutions. IEEE Access, v. 9, p. 127539- 127551, 2021.

JUMPCLOUD. Case Study: Reducing Unauthorized Access Incidents in the Transport Industry. 2021. Disponível em: https://www.jumpcloud.com. Acesso em: 26 ago. 2024.

MEIDAN, Y.; BOHADANA, M.; LANGBERG, D.; SHABTAI, A. Detection of

unauthorized IoT devices using machine learning techniques. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 29, n. 10, p. 2240-2251, 2017.

SADEGHI, A.; WACHSMANN, C.; WAIDNER, M. Security and privacy challenges in industrial internet of things. In: 2015 52nd ACM/EDAC/IEEE Design Automation Conference (DAC), p. 1-6, 2015.

SILVA, J. R. Internet das Coisas: Conectividade e Impactos na Era Digital. São Paulo: Editora TechPress, 2024.

SHAMELI-SENDI, A.; AGHABABAEI-BARZEGAR, R.; CHERIET, M. Taxonomy of

Distributed Denial of Service mitigation approaches for cloud computing. Journal of Network and Computer Applications, v. 58, p. 165-179, 2016.

ZHAO, J. L.; GE, L. L. The strategy of identity management for improving organizational security. Journal of Management Information Systems, v. 30, n. 3, p. 221- 254, 2013.

Big Data e Análise Preditiva no Transporte Rodoviário

1.    Introdução

A era digital transformou radicalmente a indústria do transporte . As grandes empresas deste setor estão cada vez mais recorrendo ao Big Data e à análise preditiva para otimizar suas operações, reduzir custos e melhorar a experiência do cliente. Esta transformação digital não só proporciona vantagens competitivas significativas, mas também apresenta novos desafios que devem ser enfrentados.

2.    Big Data e Análise Preditiva no Transporte Rodoviário

A adoção de Big Data no setor permite que as empresas coletem dados detalhados sobre veículos, rotas, condições meteorológicas, comportamentos de motoristas, entre outros. Estes dados, quando processados e analisados, desvendam padrões que são cruciais para prever variações na demanda e ajustar a oferta de maneira mais eficiente. Segundo Fávero e Belfiore (2017), a análise de grandes volumes de dados proporciona uma visão mais ampla e profunda dos processos empresariais, o que é essencial para uma gestão eficaz no setor de transportes. As empresas utilizam estes dados para monitorar a performance dos veículos, otimizar rotas, prever manutenções e melhorar a eficiência do combustível.

A análise preditiva utiliza algoritmos e técnicas de machine learning para prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso se traduz na capacidade de antecipar problemas nas rotas, identificar os melhores horários para entregas e evitar congestionamentos. Isso não apenas aumenta a eficiência operacional, mas também reduz custos com combustível e manutenção. Como apontado por Fávero e Belfiore, a precisão dessas previsões é diretamente proporcional à qualidade e quantidade dos dados analisados. Isso também significa prever problemas potenciais antes que ocorram, como falhas mecânicas, atrasos devido a condições climáticas adversas ou congestionamentos, além de otimizar as rotas em tempo real, considerando variáveis como tráfego, tempo e demanda, assegurando entregas mais rápidas e eficientes.

3.    Caso de uso Transportadora Rufatto

Um exemplo da importância e bom uso desses dados é a análise de telemetria feita pela Transportadora Rufatto de Foz do Iguaçu – PR, que tratando dados extraídos do barramento CAN e do rastreador instalado em seus veículos, conseguiu reduzir o número de excessos de velocidade superiores a 89 km/h a quase zero, conforme demonstrado no gráfico abaixo com dados dos quadrimestres de 2022 a 2023.

Figura 1 – Dados de velocidade excessiva

Fonte: Transportadora Rufatto (2024)

Isso foi possível após o uso desses dados para mapear melhores rotas, horários e maus hábitos de direção, como número de acelerações e freadas bruscas, excessos de velocidade, uso do freio motor entre outros dados de viagem do veículo e motorista, além de medidas disciplinares e treinamentos de conscientização. A atenção e tratamento desses dados resultaram em efetividade operacional significativa, refletida também nos custos, segurança do veículo e no dia a dia do motorista, passando a confiar mais na empresa, equipe e números apresentados.

4.    Conclusão

O uso de Big Data e análise preditiva no transporte rodoviário oferece oportunidades sem precedentes para otimização de operações, redução de custos e melhoria da eficiência. Contudo, as empresas devem enfrentar desafios significativos relacionados à segurança dos dados, integração tecnológica e precisão dos dados para maximizar o potencial dessas tecnologias. À medida que o setor avança, a adoção estratégica dessas ferramentas será crucial para as empresas que desejam manter e melhorar sua posição competitiva no mercado.

5.    Referências

Fávero, L. P., & Belfiore, P. (2017). Manual de Análise de Dados: Estatística e Modelagem Multivariada com Excel, SPSS e Stata. Elsevier Brasil.