Análise Comparativa de Desempenho, Eficiência Energética e Pegada de Memória de Algoritmos de Assinatura Digital em Dispositivos IoT: Um Estudo de Caso Sobre o SoC ESP32-C6

Abstract

A proliferação de dispositivos Internet das Coisas (IoT) demanda mecanismos robustos de segurança que operem sob restrições severas de recursos computacionais, memória e energia. Este trabalho tem como objetivo avaliar comparativamente o desempenho e a eficiência energética de algoritmos de assinatura digital em dispositivos IoT, utilizando como plataforma de teste o microcontrolador ESP32-C6 baseado em uma arquitetura de conjunto de instruções de processador de código aberto, a RISC-V RV32IMAC de 32 bits. Para alcançar este objetivo, foram implementadas e analisadas 28 configurações distintas combinando três algoritmos criptográficos (RSA, ECDSA e EdDSA), três bibliotecas de software (MbedTLS, WolfSSL e MicroECC), múltiplas curvas elípticas e duas funções de hash (SHA-256 e SHA-512). A metodologia experimental envolveu a medição sistemática de quatro métricas principais: consumo energético, tempo de execução, “pegada” de memória (RAM e Flash) e perfil de corrente elétrica durante as operações de geração de chaves, geração de assinatura e verificação de assinatura digital. Para garantir a precisão das medições, foi desenvolvido um testbed dedicado, utilizando o sensor INA226 da Texas Instruments para monitoramento de corrente, com calibração prévia e isolamento entre o dispositivo sob teste e o sistema de medição. O estudo visa fornecer dados empíricos que permitam aos desenvolvedores de sistemas IoT tomar decisões informadas sobre a seleção de algoritmos e bibliotecas criptográficas, considerando os compromissos entre segurança, desempenho computacional, consumo de recursos e eficiência energética. Como contribuição, este trabalho preenche lacunas identificadas na literatura quanto a caracterização de desempenho criptográfico no ESP32-C6, a comparação entre diferentes implementações de bibliotecas para o mesmo algoritmo, e a avaliação de algoritmos modernos como EdDSA em plataformas embarcadas de baixo custo.