ASSURED: Architecture for Secure Software Update of Realistic Embedded Devices
安全固件更新是IoT设备生命周期中的重要阶段。为其他计算环境设计的现有技术并不适合物联网设备，因为它们没有考虑现实的大规模物联网部署的特性。这促使我们设计了ASSURED，这是一个安全且可扩展的物联网更新框架。ASSURED包括典型物联网更新生态系统中的所有利益相关者，同时在制造商和设备之间提供端到端安全性。为了证明其可行性和实用性，ASSURED实例化和实验评估两个商品硬件平台。结果表明，ASSURED是相当快，比目前的更新机制在现实的设置。
2018-10-18 cs.CR
ATLAS: An IoT Architecture and Secure Open-source Networking Stack for Anonymous Localization and Tracking Using Smartphones and Bluetooth Beacons
蓝牙（BT）彻底改变了近距离通信，通过无线技术在日常设备中实现智能功能。物联网（IoT）最重要的子领域之一专门使用BT技术来开发灵巧家庭和环境，包括医院，建筑物，购物设施等，以提供广泛的功能，如即时和远程访问通风，照明，安全，定位和跟踪。然而，在智能基础设施中部署这些功能通常没有适当的安全措施来保护数据并保护其用户。为此，我们提出了ATLAS框架，该框架由我们新颖的物联网架构和安全网络堆栈组成，可用于通过在整个环境中部署多个蓝牙低功耗（BLE）信标来匿名定位和跟踪智能手机和可穿戴设备。拟议的网络堆栈支持在通信堆栈的所有层上进行不同级别的加密，以确保易于采用的安全设计网络架构。我们还部署了一种新的数据转换和基于指纹的定位算法，该算法在给定区域内定位用户设备方面非常有效。ATLAS框架在https://atlas-tuw.sourceforge.io上开源，以实现广泛采用和进一步的研究和开发。
2022-12-20 cs.CR cs.NI
Unleashing IoT Security: Assessing the Effectiveness of Best Practices in Protecting Against Threats
针对物联网安全最佳实践缺乏有效性评估标准的问题，提出将最佳实践转化为测试用例以评估其安全影响并排序的方法，经9款商用设备测试发现18个漏洞，可助力厂商优化安全投入优先级。
2023-08-23 cs.CR
LLM-Powered Analysis of IoT User Reviews: Tracking and Ranking Security and Privacy Concerns
North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；Google Inc.（谷歌公司）
本研究利用大语言模型分析物联网用户评论，识别和排序安全与隐私问题，发现安全摄像头的高关注度及持续存在的隐私问题，为开发者改进用户信任提供洞察。
2026-01-01 cs.CR
Soteria: Automated IoT Safety and Security Analysis
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
本文提出Soteria系统，用于验证物联网应用和环境是否符合安全、安全性和功能属性。通过分析65个SmartThings应用，发现9个应用违反了10个属性，且联合环境环境发现了11个未在孤立应用中出现的属性违规。
2018-05-22 cs.CR cs.SY eess.SY
VBIT: Towards Enhancing Privacy Control Over IoT Devices
针对 IoT 设备数据收集与共享缺乏可见性和管控手段的问题，本文提出结合 MR 与 Web 应用、在网络流量层运行的 VBIT，实现追踪可视化与拦截，并通过混合方法研究验证其可用性、透明度与控制价值。
2024-09-10 cs.CR cs.HC
Trustworthy and Privacy-Aware Sensing for Internet of Things
物联网（IoT）被认为是智能服务的关键技术。由于商品设备的广泛使用，安全和隐私是物联网应用面临的特别挑战。这项工作引入了两个基于硬件的轻量级安全机制，以确保感测数据的可信度（即，感测数据保护和传感器节点保护）和传感器的使用隐私（即，感测数据的隐私感知报告），用于集中式和分散式物联网应用。物理不可克隆功能（PUF）形成了这两种机制的基础。为了证明我们基于PUF的方法的可行性，我们在三个平台（Atmel 8位MCU，ARM Cortex M4 32位MCU和Zynq7010 SoC）上实现和评估了具有不同复杂度的PUF。我们还实现了我们的可信传感和隐私感知报告方案（集中式应用）和安全节点方案（分散式应用）的视觉传感器节点上包括一个OV 5642图像传感器和Zynq7010 SoC。我们的实验评估表明，低开销wrt。延迟、存储、硬件和我们的安全机制引起的通信。
2018-08-26 cs.CR
A Comprehensive Survey on the State-of-the-art Data Provenance Approaches for Security Enforcement
数据起源在应用程序和系统级别收集有关计算机系统中的事件和操作的综合信息。它提供了详细而准确的事务历史记录，有助于描述整个系统中的数据流场景。数据来源有助于实现系统的弹性，通过发现系统受损后的几个恶意攻击痕迹，分析人员可以利用这些痕迹来了解攻击行为并发现损害程度。现有的文献表明，一些研究工作的信息捕获，管理和分析数据来源。近年来，由于商品物联网设备的激增，物联网设备的来源吸引了一些研究工作。在这篇调查论文中，我们提出了一个比较研究的国家的最先进的方法来出处，通过分类它们的基础上的框架，部署的技术，和感兴趣的主题。我们还讨论了物联网网络中数据来源的出现和范围。最后，我们提出了数据起源需要追求的几个方向，包括数据管理和分析的紧迫性。
2021-07-04 cs.CR
DB-PAISA: Discovery-Based Privacy-Agile IoT Sensing+Actuation
DB-PAISA提出基于拉取的物联网设备发现机制，仅在用户请求时响应，基于主动根信任保证安全，无需硬件修改，原型验证了可行性。
2024-12-16 cs.CR
Quantifying the Impact of Stealthy BLE Spam & Flooding Attacks on IoT Environments
Mercy University（默瑟大学）；University of Groningen（格罗宁根大学）
针对BLE协议易受洪泛攻击的问题，提出基于敏捷性的量化评估框架与防御策略，以提升攻击成本。
2026-06-23 cs.CR
LiteQSign: Lightweight and Quantum-Safe Signatures for Heterogeneous IoT Applications
本文提出轻量级后量子签名方案LightQSign，通过每次签名仅需少量恒定哈希运算和非交互式一次性公钥获取机制，在资源受限物联网设备上实现比NIST后量子标准高1.5-24倍的能效和更短签名。
2025-05-07 cs.CR
PoisonIvy: (In)secure Practices of Enterprise IoT Systems in Smart Buildings
物联网设备的兴起导致了全球智能建筑、办公室和家庭的激增。虽然普通终端用户使用的是商品物联网设备，但智能建筑、智能办公室、会议室或酒店等复杂环境需要定制的高度可靠的解决方案。这些被称为企业物联网（EIoT）的系统将这些环境连接到互联网，并且是通常由专门供应商提供的专业管理解决方案。由于EIoT系统需要专门的培训、软件和设备来部署，因此很少有研究调查EIoT系统及其组件的安全性。实际上，智能建筑等智能环境中的EIoT系统为攻击者提供了前所未有的威胁向量。在这项工作中，我们探索了EIoT系统漏洞和不安全的开发实践。具体来说，重点关注驱动程序作为攻击机制的使用，并介绍PoisonIvy，这是一系列新颖的攻击，表明攻击者可以使用恶意驱动程序轻松地危害EIoT系统控制器。具体来说，我们展示了用于将第三方设备集成到EIoT系统的驱动程序如何以系统的方式被滥用。为了证明攻击者的能力，我们使用真实EIoT设备的测试床来实现和评估PoisonIvy。我们表明，攻击者可以执行DoS攻击，获得远程控制，并恶意滥用EIoT系统的系统资源。据我们所知，这是第一次分析EIoT部署实践的（不）安全性，并展示该生态系统中的相关漏洞。通过这项工作，我们提高了人们对用于EIoT系统的（不）安全开发实践的认识，其后果可能会在很大程度上影响全球数百万EIoT系统的安全性，隐私性，可靠性和性能。
2020-10-12 cs.CR
Hardening and Speeding Up Zero-interaction Pairing and Authentication
针对低熵环境下物联网零交互配对与认证方案缺失的问题，提出HardZiPA方法，利用商用IoT执行器结合伪随机数生成器生成高熵上下文，可抵御高级主动攻击，熵值翻倍且认证速度提升两倍。
2023-08-28 cs.CR
Real-Time Energy Monitoring in IoT-enabled Mobile Devices
随着物联网（IoT）范例的快速发展，预计在不久的将来电气设备将具有IoT能力。这使得能够细粒度地跟踪这些设备的个体能耗数据，提供与位置无关的每设备计费。因此，它比最先进的基础设施的基于位置的计量更细粒度，传统上在建筑物或家庭级别上聚合，定义要计费的实体。然而，这种装置内能量计量容易受到操纵和欺诈。作为补救措施，我们提出了一种分散的计量架构，使具有物联网功能的设备能够测量自己的能耗。在这种架构中，设备级消费还被报告给系统级聚合器，该聚合器使用区块链验证分布式信息并提供安全的数据存储，防止不受信任的实体操纵数据。使用实验测试平台上的评估，我们表明，所提出的架构支持设备的移动性，并使位置无关的能源消耗监测。
2020-04-29 cs.CR
Enhancing Cybersecurity in IoT Networks: A Deep Learning Approach to Anomaly Detection
Hebei Finance University（河北金融学院）
针对物联网扩张带来的网络安全威胁升级问题，提出融合LSTM与注意力机制的深度学习异常检测模型，在多类公开数据集上表现优于现有基线。
2024-12-11 cs.CR cs.LG
Towards Sustainable IoT: Challenges, Solutions, and Future Directions for Device Longevity
Carleton University（卡尔顿大学）
针对物联网设备提前退役问题，分析安全漏洞、用户认知及技术潮流等成因，提出立法、教育、问责及架构设计整合可持续性，并利用区块链实现透明追踪，以构建可持续物联网生态。
2024-05-26 cs.AI cs.CR
Sdft: A PDG-based Summarization for Efficient Dynamic Data Flow Tracking
动态污点分析（DTA）已广泛应用于各种需要跟踪程序运行时信息流的安全相关场景中。动态二进制插装（DBI）是在商用硬件和系统上实现有效的动态污点跟踪的流行技术。然而，动态污点分析产生的显着的性能开销限制了其在生产系统中的使用。以前减轻性能损失的努力分为两类，并行化污染跟踪程序执行和抽象的污染逻辑到一个更高的粒度。这两种方法都只取得了有限的成功。在这项工作中，我们提出了Sdft，一种有效的方法，结合了基于DBI的预防级污点跟踪的精度和函数级抽象污点传播的效率。首先，我们自动构建库函数摘要，并在程序依赖图（PDG）上进行可达性分析，以指定目标库的输入参数，输出参数和全局变量之间的控制和数据依赖关系。然后，我们推导出目标库函数的污染规则，并开发库函数的污染跟踪，该函数紧密集成到最先进的DTA框架Libdft中。通过将我们的方法应用于glibc的核心C库函数，我们报告了与Libdft64相比，跟踪性能平均提高了1.58倍。我们还验证了混合污点跟踪的有效性和检测现实世界中的漏洞的能力。
2021-11-07 cs.CR
PFirewall: Semantics-Aware Customizable Data Flow Control for Smart Home Privacy Protection
物联网（IoT）平台使用户能够部署家庭自动化应用程序。与此同时，随着大量敏感设备数据流流向物联网平台，隐私问题也随之出现。大多数流向平台的数据实际上不会触发自动化操作，而一旦设备绑定到平台，房主目前就无法控制。我们提出了PFirewall，一个可定制的数据流控制系统，以增强物联网平台用户的隐私。PFirewall自动生成数据最小化策略，仅公开最小量的数据以实现自动化。此外，PFirewall还为房主提供接口，通过定义用户指定的策略来定制个人隐私偏好。为了实施这些策略，PFirewall透明地干预和调解IoT设备与平台之间的通信，而无需修改平台、IoT设备或集线器。四个真实测试平台的评估结果表明，PFirewall将发送到平台的物联网数据减少了97%，而不会影响家庭自动化，并有效地减轻了用户活动推断/跟踪攻击和其他隐私风险。
2021-04-07 cs.CR
IoT Inspector: Crowdsourcing Labeled Network Traffic from Smart Home Devices at Scale
灵巧家庭设备的普及为无处不在的计算的实证研究创造了新的机会，范围从安全和隐私到个人健康。然而，来自灵巧家庭部署的数据很难获得，并且现有的灵巧家庭设备的经验研究通常仅涉及实验室设置中的少量设备。为了有助于数据驱动的灵巧家庭研究，我们众包了来自现实家庭网络中的灵巧家庭设备的标记网络流量的最大已知数据集。为此，我们开发并发布了IoT Inspector，这是一个开源工具，允许用户观察自己家庭网络上灵巧家庭设备的流量。自2019年4月以来，已有4，322名用户安装了IoT Inspector，使我们能够收集来自13个类别和53家供应商的44，956台灵巧家庭设备的标记网络流量。我们通过两个专注于安全和隐私的案例研究，展示了这些数据如何使新的研究进入灵巧家庭。首先，我们发现许多设备供应商使用过时的TLS版本并宣传弱密码。第二，我们在智能电视上发现了大约350个不同的第三方广告商和跟踪域。我们还强调了其他可以利用IoT Inspector数据集的研究领域，如网络管理和医疗保健。为了促进未来在灵巧家庭中的可重复研究，我们将向公众发布IoT Inspector数据。
2019-09-21 cs.CR
On-Chain IoT Data Modification in Blockchains
近年来，人们对区块链（BC）和物联网（IoT）集成（称为BIoT）的兴趣增长，通过去中心化获得更多的信任，这在医疗保健、供应链跟踪和智能城市等各种用例中产生了巨大的潜力。BIoT生态系统的一个关键要素是数据交易（TX），其中包括物联网设备收集的数据。BIoT应用程序在遵守欧洲通用数据保护条例（GDPR）方面面临许多挑战，即，使用户能够保留其删除或修改存储在公共访问和不可变BC上的数据的权利。在这方面，本文确定了在BIoT用例中符合GDPR的BC要求。因此，提出了允许对BC内的TX的数据字段进行细粒度修改（更新和擦除）操作的链上解决方案。所提出的解决方案是基于一种称为变色龙散列的加密原语。这种方法的新颖性是多方面的。BC用户有权更新他们的数据，这些数据在TX级别进行处理，不会对区块链或区块链产生任何副作用。通过执行和存储数据更新，BC的所有链上可追溯性和可验证性都得到了保留。此外，保持了与允许压缩BC大小的TX聚合机制的兼容性。
2021-03-19 cs.CR
Consumer Centric Data Control, Tracking and Transparency -- A Position Paper
与用户的活动，偏好和服务相关的个人数据被认为是一种有价值的商品，不仅适用于谷歌，亚马逊和苹果等广泛的技术型公司，而且适用于旅游/运输，银行，娱乐和营销行业等传统公司。这导致了更有针对性的和更广泛的个性化服务，在大多数情况下，他们的财务成本最低。用户授权公司收集他/她的个人数据以获得更个性化/有针对性/上下文感知的服务和无忧活动（对于用户）的操作现实被广泛部署。很明显，所收集数据的安全性、完整性和可访问性至关重要。这些特征在物联网（IoT）、自动驾驶汽车和无缝出行时代变得更加根深蒂固。在这份立场文件中，我们研究了用户和组织在处理个人身份信息（PII）时所面临的挑战。此外，我们还详细阐述了《通用数据保护条例》（GDPR）对PII管理的影响。随后，我们将讨论扩展到未来的技术，特别是物联网和集成传输系统，以获得更好的客户体验，以及它们对数据治理和PII管理的影响。最后，我们提出了一个框架，平衡用户的隐私和数据控制与组织的目标，提供高质量的，有针对性的和有效的服务，他们的客户使用“收集的用户数据“。该框架被称为“面向消费者的数据控制和审计”（CODCA），并定义了适用于隐私问题和法律/法规框架的技术。
2018-05-12 cs.CR
Differentially Private Enhanced Permissioned Blockchain for Private Data Sharing in Industrial IoT
针对工业物联网供应链中许可区块链查询引发隐私泄露问题，提出差分隐私增强的EDH-IIoT，通过重用隐私预算实现高效保护，准确率达97%，ε消耗降低35.96%。
2023-06-21 cs.CR
Leveraging Blockchain and Proxy Re-Encryption to secure Medical IoT Records
针对医疗物联网数据安全共享问题，提出结合私有区块链与代理重加密的架构，实现防篡改记录与细粒度访问控制，保障数据隐私与信任。
2025-09-10 cs.CR
A Tagging Solution to Discover IoT Devices in Apartments
本文提出一种基于无线协议、蜂鸣器和LED的标签方案，解决公寓等多用户共享空间中隐藏物联网设备的发现与隐私问题，并通过性能测试和用户研究验证其可行性。
2023-09-21 cs.CR
Blockchain as an IoT intermediary
区块链技术提供了一种私有、安全、透明的分散式数据交换。而且，区块链并不局限于某个特定领域，而是有着广泛的应用，可以集成到各种互联网交互系统中。例如，物联网（IoT）、供应链跟踪、电子健康记录（EHR）、数字取证、身份管理、无信任支付和其他关键业务要素都将从其实施中受益。以太坊2.0、Polkadot、Cardano和其他Web 3.0技术等下一层解决方案为开发人员提供了多功能性。此外，这些平台在开发过程中使用了类似于标准传统软件的智能合约，但为最终用户提供了关键实用程序，如在线钱包、具有透明规则的安全数据。区块链在教育技术（EduTech）领域受到了广泛关注，因为它旨在实现一个更加透明和多用途的教育系统。除了定义如何注册、收集和处理数据的智能合约技术之外，区块链还可以用作移动使用的物联网中介。因此，我们实施了一个由区块链技术驱动的教育学习平台，以研究在工业和学术环境中的可行性。本质上，这是一个适合移动平台的Web应用程序，并连接到区块链进行关键数据交换。在本文中，我们想强调区块链技术在多个领域的潜力，以及真正理解传统集中式软件解决方案的可破坏性的基本原则的必要性。
2021-12-15 cs.CR cs.DC
UniBOM -- A Unified SBOM Analysis and Visualisation Tool for IoT Systems and Beyond
University of Oxford（牛津大学）
UniBOM是一种用于物联网系统及更广泛领域的统一SBOM分析与可视化工具，通过集成二进制、文件系统和源代码分析，提升漏洞检测与风险管理能力。
2025-11-27 cs.CR cs.SE
Web and Mobile Platforms for Managing Elections based on IoT And Machine Learning Algorithms
Sri Lanka Institute of Information Technology（斯里兰卡信息技术学院）
全球疫情严重影响了所有国家。因此，几乎所有国家都不得不适应在线技术，以继续其进程。此外，斯里兰卡每年在选举上花费100亿美元。我们研究了一种适当的方法，以尽量减少在网上举办这些活动的成本。为了解决现有的问题，提高时间效率和降低成本，我们使用了物联网和基于ML的技术。基于物联网的数据将被识别、注册并用于防止欺诈，而ML算法将操纵选举数据并生成获胜预测、基于天气的选民出席率和选举暴力。所有的数据将保存在云计算和一个标准的数据库来存储和访问数据。本文主要从四个方面对电子投票系统进行了研究。世界各地电子投票最常见的问题是系统的安全性，准确性和可靠性。电子政务系统必须防范各种网络攻击，并确保只有授权用户才能访问有价值的信息，有时甚至是敏感信息。能够在没有密码但使用生物特征信息的情况下访问系统已经有一段时间了，但是，我们提出的系统有一种不同的方法来获取凭证，处理和组合图像，重新格式化和生成输出以及跟踪。此外，我们确保加强电子投票的安全性。而基于ML的算法使用不同的数据集并提前提供预测。
2023-03-16 cs.CR cs.LG
