As bactérias do género Geobacter têm um importante impacto no meio ambiente e potencial para aplicações biotecnológicas (biorremediação de contaminantes orgânicos e inorgânicos, produção de bioenergia e bioeletrónica). Estas bactérias conseguem transferir eletrões para aceitadores finais ou aceitá-los de elétrodos, um processo atualmente explorado na área da produção de bioenergia e eletrossíntese microbiana, respetivamente. Estas aplicações baseiam-se na troca eficiente de eletrões entre a célula e o exterior, processo designado por transferência extracelular de eletrões (TEE). No entanto, os mecanismos subjacentes à TEE ainda estão por compreender totalmente. O principal objetivo desta Dissertação foi contribuir para a compreensão das vias TEE nas bactérias do género Geobacter. O trabalho focou-se na caracterização do citocromo GSU1740 recentemente identificado em G. sulfurreducens. Este citocromo é sobre-expresso durante a redução de fumarato em comparação com a redução de nitrato de Fe(III) apresentando também níveis significativos de expressão quando as células são crescidas na presença do aceitador final de eletrões de óxido de Fe(III) (insolúvel em água) comparativamente ao seu crescimento na presença de citrato de Fe(III) (solúvel em água) . Neste trabalho foram optimizados os protocolos de expressão e de purificação do citocromo GSU140 o qual foi caracterizado através da utilização de técnicas biofísicas complementares, incluindo dicroísmo circular (DC), UV-visível, voltametria cíclica e ressonância magnética nuclear (RMN). A análise dos dados obtidos permitiu concluir acerca do tipo de estrutura secundária (dominada por hélices alfa), do número de grupos hemo (um), do seu estado de spin (baixo e alto no estado reduxido e oxidado, respectivamente) e respectiva coordenação axial (His-Met). Para além disso, foi também determinado o valor do potencial redox da proteína, na gama de pH 6 a 8, o qual cobre a franja - 66.8 a - 14.3 mV, relativamente ao electrodo padrão de hidrogénio.

As tecnologias Web3 têm sido alvo de especial atenção no contexto académico e empresarial. A blockchain é uma das tecnologias mais disruptiva utilizada em Web3 e tem sido amplamente adotada. Uma blockchain pode ser descrita como uma base de dados ou um ledger que permite o armazenamento de dados de forma descentralizada e distribuída. Esta tecnologia tem vantagens em termos de segurança, imutabilidade e privacidade de dados, tornando-a assim adequada para uma variedade de casos de uso. O conceito blockchain foi inicialmente introduzido pela moeda criptográfica Bitcoin, mas hoje em dia é utilizado em diferentes áreas. Após o aparecimento de Bitcoin, outro marco importante na tecnologia foi o aparecimento de Ethereum que abriu um enorme leque de oportunidades na área. Ethereum é uma plataforma descentrali zada que permite a criação de smart contracts e aplicações descentralizadas alavancadas pela tecnologia blockchain. Com isto, surgiram muitas aplicações descentralizadas para os mais variados casos de uso. Apesar da constante e contínua adoção de blockchain e principalmente de Ethereum, existem ainda inúmeros desafios. O trilema da escalabilidade sugere que das três principais propriedades da blockchain, isto é, escalabilidade, descentralização e segurança, não é possível escolher duas sem colocar a restante em causa. De forma a colmatar este problema, têm surgido várias soluções, como layer-1 e layer-2. Soluções de layer-2 movem as computações complexas da blockchain para fora da chain, de forma a aliviar o processamento na blockchain. O excesso de computações na blockchain tem um custo significativo, por isso, movendo-as para off-chain, as soluções de layer-2 aumentam a escalabilidade das aplicações. Tendo em conta que os cálculos são realizados fora da blockchain, muitas das garantias de segurança são perdidas, uma vez que a componente off-chain pode ser comprometida. Esta dissertação apresenta a análise de segurança de uma solução layer-2 de blockchain chamada Cartesi. Este trabalho mostra que a componente off-chain de Cartesi é vulnerável não só por falhas associadas à arquitetura, mas também devido a ameaças que podem surgir por parte de um host comprometido. Foi montado um ataque a uma aplicação de Cartesi que explora as vulnerabilidades evidenciadas, pondo em causa a segurança do sistema e dos seus utilizadores. De forma a mitigar estas vulnerabilidades, propomos e discutimos como aproveitar os TEEs, uma tecnologia bem estabelecida em aplicações móveis e na cloud, para fornecer garantias de segurança adicionais a Cartesi.

A percepção de tempo é uma habilidade essencial para a as atividades humanas diárias, contudo, as formas como a emoção afeta a percepção de tempo demandam mais esclarecimentos. O objetivo do estudo foi avaliar as principais descobertas sobre o tema na produção bibliográfica dos últimos 5 anos através de uma revisão sistemática. A revisão sistemática utilizou-se dos artigos das bases de dados PubMed e BVS. Foram aplicados os descritores “time perception” e “emotion” e limitou-se a busca à artigos publicados no intervalo de janeiro de 2013 a dezembro de 2017. Dos 161 resultados iniciais, 30 foram selecionados. Os artigos foram analisados contemplando tamanho, sexo e idade da amostra; método de pesquisa experimental de estimativa verbal, reprodução, produção, comparação/discriminação e tarefa implícita; estímulos emocionais visuais, olfatórios, auditivos, dolorosos e outros; modelo de emoção discreto e dimensional; medida fisiológica; modelo teórico; e processos cognitivos relacionados. Corroborando com e Teoria da Expectativa Escalar, o alerta e a atenção se apresentam como fortes mecanismos de modulação da percepção de tempo, embora outras variáveis precisem ser consideradas. Em busca de uma maior validade ecológica, métodos de pesquisa implícitos (retroativos) têm ganhado espaço.

The increasing adoption of IoT devices highlights the urgent need for robust security solutions, particularly on low-end MCUs. However, these platforms typically lack the advanced security mechanisms found in higher-end processors, making them highly vulnerable to attacks. This paper presents an interoperable solution that enables Trusted Execution Environments (TEEs) on low-end MCUs, leveraging platform-specific hardware security primitives available in both ARMv7-M and RISC-V architectures. By complementing these primitives with software-based isolation techniques, the proposed solution achieves strong domain isolation even in resource-constrained devices. Additionally, the adoption of the GlobalPlatform API provides a common abstraction layer that decouples application development from platform-specific details, allowing trusted applications to run seamlessly across different MCU platforms. In the evaluation, we assessed the solutions through performance microbenchmarks and real-world applications, demonstrating their feasibility and the trade-offs between security and performance across different workloads.

As systems become more interconnected and complex, relying solely on general-purpose operating systems (OS) to provide the foundation for security-critical applications becomes increasingly challenging. Trusted execution environments (TEEs), i.e., Intel SGX and Arm TrustZone, have been widely adopted to minimize security vulnerabilities by reducing the attack surface. However, recently reported attacks on these well-known TEEs raise concerns about their fundamental security guarantees. This work introduces Trusted Execution Environments On-Demand (TEEOD), a novel solution that leverages field-programmable gate array (FPGA) technology to provide customized customized and dedicated execution environments (enclaves) per application on a per-need basis. Each enclave includes the minimal set of hardware blocks required to ensure independent execution, namely a soft-core microcontroller unit (MCU), private memories, and access to TEE services in compliance with the GlobalPlatform (GP) TEE specification. This industry-standard specification defines the architecture and requirements for TEEs, ensuring interoperability and security in trusted applications (TAs). Evaluation on an AMD Zynq UltraScale+ MPSoC (Ultra96-V2) with an entry-level FPGA shows that TEEOD can synthesize up to four enclaves, surpassing the GP TEE specification requirement of supporting two TAs concurrently. We also demonstrate TEEOD’s practicality in real-world scenarios by successfully running a legacy open-source Bitcoin wallet. TEEOD achieves a 39.2× speedup over vanilla OP-TEE for straightforward operations. For more computationally intensive operations, although the software-based configuration incurs a slowdown of 1.5× , the configuration that leverages hardware-accelerated cryptographic services achieves a 1.1× speedup compared to vanilla OP-TEE. These results highlight TEEOD’s potential for leveraging FPGA resources to enable efficient, configurable trusted execution and suggest opportunities to extend enclave designs to more complex workloads.

Spectre and Meltdown have pushed the research community toward an otherwise-unavailable understanding of the security implications of processors’ microarchitecture. Notwithstanding, research efforts have concentrated on highend processors (e.g., Intel, AMD, Arm Cortex-A), and very little has been done for microcontrollers (MCU) that power billions of small embedded and IoT devices. In this paper, we present BUSted. BUSted is a novel side-channel attack that explores the side effects of the MCU bus interconnect arbitration logic to bypass security guarantees enforced by memory protection primitives. Side-channel attacks on MCUs pose incremental and unforeseen challenges, which are strictly tied to the resource-constrained nature of these systems (e.g., single-core CPU, stateless bus). We devise a unique approach that relies on the concept of hardware gadgets. We present practical attacks on state-of-the-art Armv8-M MCUs with TrustZone-M, running the Trusted Firmware-M (TF-M). In contrast to the Nemesis attack, our attack is practical on Arm Cortex-M MCUs, and our findings suggest that it can scale across the full MCU spectrum.

Security is one of the main challenges of the Internet of Things (IoT). IoT devices are mainly powered by low-cost microcontrollers (MCUs) that typically lack basic hardware security mechanisms to separate security-critical applications from less critical components. Recently, Arm has started to release Cortex-M MCUs enhanced with TrustZone technology (i.e., TrustZone-M), a system-wide security solution aiming at providing robust protection for IoT devices. Trusted Execution Environments (TEEs) relying on TrustZone hardware have been perceived as safe havens for securing mobile devices. However, for the past few years, considerable effort has gone into unveiling hundreds of vulnerabilities and proposing a collection of relevant defense techniques to address several issues. While new TEE solutions built on TrustZone-M start flourishing, the lessons gathered from the research community appear to be falling short, as these new systems are trapping into the same pitfalls of the past. In this paper, we present UTANGO, the first multi-world TEE for modern IoT devices. UTANGO proposes a novel architecture aiming at tackling the major architectural deficiencies currently affecting TrustZone(-M)-assisted TEEs. In particular, we leverage the very same TrustZone hardware primitives used by dual-world implementations to create multiple and equally secure execution environments within the normal world. We demonstrate the benefits of UTANGO by conducting an extensive evaluation on a real TrustZone-M hardware platform, i.e., Arm Musca-B1. UTANGO will be open-sourced and freely available on GitHub in hopes of engaging academia and industry on securing the foreseeable trillion IoT devices.

The pervasive use of embedded computing systems in modern societies altogether with the industry trend towards consolidating workloads, openness and interconnectedness, have raised security, safety, and real-time concerns. Virtualization has been used as an enabler for safety and security, but research works have proven that it must be extended and improved with hardware-based security foundations. ARM Trustzone has been used for the realization of Trusted Environments, however in this case real-time requirements are completely disregarded. This work in progress paper presents FreeTEE, an embedded architecture that emphasizes and preserves the real-time properties of the system but still guarantees security from the outset. TrustZone technology is exploited to implement the basic building blocks of a Trusted Execution Environment (TEE) as a lower-priority thread of a RTOS. Preliminary results demonstrated that the real-time properties of the RTOS remain practically intact.

ARM TrustZone é um “Ambiente de Execução Confiável” disponibilizado em processadores da ARM, que equipam grande parte dos sistemas embebidos. Este mecanismo permite assegurar que componentes críticos de uma aplicação executem num ambiente que garante a confidencialidade dos dados e integridade do código, mesmo que componentes maliciosos estejam instalados no mesmo dispositivo. Neste projecto pretende-se tirar partido do TrustZone no contexto de uma framework segura de monitorização em tempo real de sistemas embebidos. Especificamente, pretende-se recorrer a components como o ARM Trusted Firmware, responsável pelo processo de secure boot em sistemas ARM, para desenvolver um mecanismo de atestação que providencie garantias de computação segura a entidades remotas.

Recent concerns about real-time inference and data privacy are making Machine Learning (ML) shift to the edge. However, training efficient ML models require large-scale datasets not available for typical ML clients. Consequently, the training is usually delegated to specific Service Providers (SP), which are now worried to deploy proprietary ML models on untrusted edge devices. A natural solution to increase the privacy and integrity of ML models comes from Trusted Execution Environments (TEEs), which provide hardware-based security. However, their integration with heavy ML computation remains a challenge. This perspective paper explores the feasibility of leveraging a state-of-the-art TEE technology widely available in modern MCUs (TrustZone-M) to protect the privacy of Quantized Neural Networks (QNNs). We propose a novel framework that traverses the model layer-by-layer and evaluates the number of epochs an attacker requires to build a model with the same accuracy as the target with the information disclosed. The set of layers whose information makes the attacker spend less training effort than the owner training from scratch is protected in an isolated environment, i.e., the secure-world. Our framework will be evaluated in terms of latency and memory footprint for two ANNs built for the CIFAR-10 and Visual Wake Words (VWW) datasets. In this perspective paper, we establish a baseline reference for the results.