Powering the Internet of Things with RIOT: Why? How? What is RIOT?
最近在政治层面上发生的事件突出了软件平台的至关重要性（例如，继E.斯诺登的揭露）和商业层面（例如，Android每年创造了一个价值数百亿欧元的新产业）。在物联网中，预计将产生非常大规模的业务，但也会威胁到更多的个人隐私，这些方面将加剧。对RIOT这样的操作系统的需求源于这种背景，这篇简短的文章概述了RIOT的主要非技术方面，以及它的关键技术特征。
2016-03-11 cs.CY cs.NI cs.OS
A Survey of Machine and Deep Learning Methods for Internet of Things (IoT) Security
Qatar University（卡塔尔大学）；Temple University（天普大学）；University of Idaho（爱达荷大学）
物联网（IoT）集成了数十亿个智能设备，这些设备可以在最少的人为干预下相互通信。它是计算计算史上发展最快的领域之一，预计到2020年底将有500亿台设备。一方面，物联网在增强几个可以提高生活质量的现实智能应用方面发挥着至关重要的作用。另一方面，物联网系统的交叉性和部署此类系统所涉及的多学科组件带来了新的安全挑战。为物联网设备及其固有漏洞实施加密、身份验证、访问控制、网络安全和应用程序安全等安全措施是无效的。因此，应加强现有的安全方法，以有效地保护物联网系统。机器学习和深度学习（ML/DL）在过去几年中取得了长足的进步，机器智能已经从实验室好奇心转变为几个重要应用中的实用机器。因此，ML/DL方法对于将物联网系统的安全性从仅仅促进设备之间的安全通信转变为基于安全的智能系统非常重要。这项工作的目标是提供ML /DL方法的全面调查，这些方法可用于为物联网系统开发增强的安全方法。提出了与固有或新引入的威胁相关的物联网安全威胁，并讨论了各种潜在的物联网系统攻击面以及与每个面相关的可能威胁。然后，我们全面回顾了用于物联网安全的ML/DL方法，并介绍了每种方法的机会、优点和缺点。我们讨论了将ML/DL应用于物联网安全的机遇和挑战。这些机遇和挑战可以作为未来潜在的研究方向。
2018-07-29 cs.CR cs.LG cs.NI
SOM-based DDoS Defense Mechanism using SDN for the Internet of Things
为有效应对物联网安全威胁，提出了一种基于软件定义网络（SDN）的SOM DDoS防御机制。该机制的主要思想是部署一个基于SDN的网关来保护物联网中的设备服务。网关提供了基于SOM神经网络的DDoS防御机制。通过基于SOM的DDoS防御机制，网关可以有效识别物联网中的恶意感知设备，并在检测到恶意设备后自动拦截，从而有效增强系统在遭受DDoS攻击时的安全性和鲁棒性。为了验证该机制的可行性和有效性，我们利用POX控制器和Mininet仿真器实现了一个实验系统，并进一步用Python实现了上述安全执行机制。最后的实验结果表明，该机制在不同的测试场景下都是有效的。
2020-03-18 cs.NE cs.NI
A Hierarchical IDS for Zero-Day Attack Detection in Internet of Medical Things Networks
School of Information Technology, Crown Institute of Higher Education（信息技术学院，皇冠高等教育研究所）
针对医疗物联网中资源受限设备难以部署传统集中式IDS且易受零日攻击威胁的问题，提出一种多层IDS框架，近边缘层结合元学习或单类分类过滤流量，在CICIoMT2024数据集上实现99.77%准确率，无需新数据集即可高精度检测零日攻击。
2025-08-14 cs.LG cs.NI
An Efficient Security Model for Industrial Internet of Things (IIoT) System Based on Machine Learning Principles
本文提出一种基于机器学习的IIoT边缘安全模型，通过在高性能平台训练、低性能边缘节点部署检测引擎，并结合数据真实性、隐私、来源认证与消息完整性技术，有效防御内外部威胁且适用于低成本单板计算机。
2025-02-10 cs.CR cs.NI
BLE Protocol in IoT Devices and Smart Wearable Devices: Security and Privacy Threats
本研究针对IoT与智能可穿戴设备中BLE协议的安全隐私漏洞，采用改进的STRIDE方法论构建防护框架，分析多类攻击场景并提出缓解策略，同时在四款主流可穿戴设备上评估了多种攻击利用场景。
2023-05-05 cs.AR cs.CR cs.NI
Software Defined Security Service Provisioning Framework for Internet of Things
可编程管理框架为网络中的设备管理铺平了道路。近来，新兴的软件定义网络（SDN）范式已经彻底改变了可编程网络。物联网（IoT）等网络应用的设计者已经开始研究SDN范式在改善网络管理方面的潜力。物联网设想将我们环境周围的各种嵌入式设备与IP互连，以实现互联网连接。与传统的网络架构不同，物联网的特点是资源限制和无线和有线介质的异构互连。因此，提出了管理物联网的独特挑战，本文对此进行了讨论。物联网的普遍存在给物联网带来了独特的安全挑战，这是物联网管理框架的一个方面。本文总结了物联网中的安全威胁和要求，这些威胁和要求是从调查物联网安全挑战的最新努力中提取的。提出了基于SDN的物联网安全服务提供框架。
2017-11-29 cs.CR cs.NI
Policy-Aware Edge LLM-RAG Framework for Internet of Battlefield Things Mission Orchestration
Tennessee Tech University（田纳西科技大学）；University of North Carolina at Pembroke（北卡罗来纳大学彭布罗克分校）；Texas A&M University - Central Texas（德克萨斯农工大学中央德州分校）
本文提出一种面向战场物联网任务编排的政策感知边缘大语言模型检索增强生成框架，结合轻量检索模块与本地LLM进行任务规划，并通过JudgeLLM验证用户指令以提高可靠性。
2026-04-10 cs.NI
A survey of security and privacy issues in the Internet of Things from the layered context
物联网（IoT）是一种新颖的范例，其不仅便于大量设备通过互联网无处不在地连接，而且还提供了远程控制这些设备的机制。物联网无处不在，几乎是我们日常生活中不可或缺的一部分。随着设备的连接越来越紧密，隐私和安全问题变得越来越重要，这些问题需要紧急解决。物联网实施和设备非常容易受到威胁，这些威胁可能会危及消费者的安全和隐私，从而影响其实际部署。最近，已经进行了一些研究来保护物联网设备，旨在减轻用户的安全担忧。本文的目的是强调物联网系统中的安全和隐私问题。为此，本文研究了物联网协议栈中每一层的安全问题，确定了潜在的挑战和关键的安全要求，并简要概述了现有的安全解决方案，以保护物联网免受分层环境的影响。
2020-02-25 cs.CR cs.NI
Security, Privacy and Trust for Smart Mobile-Internet of Things (M-IoT): A Survey
物联网（IoT）具有广泛的应用范围，吸引了来自世界各地的行业和学者。物联网通过向所有具有计算能力的设备提供互联网接入，通过无处不在的连接来促进运营。随着无线基础设施的发展，重点已经从简单的物联网转移到智能，连接和移动物联网（M-IoT）设备和平台，它可以通过传感器，机器甚至众包实现低复杂性，低成本和高效的计算。所有这些设备都可以归类为M-IoT的共同术语。尽管对应用程序的积极影响是巨大的，但安全性，隐私和信任仍然是此类网络的主要问题，这些要求的执行力度不足会对M-IoT设备和平台带来不可忽视的威胁。因此，重要的是要了解可用于为M-IoT提供安全，隐私兼容和值得信赖的机制的解决方案范围。目前还没有直接的调查，重点是M-IoT中的安全性，隐私，信任，安全协议，物理层安全和切换保护。本文介绍了这些解决方案，并对适用于智能和互联M-IoT网络中的安全性、隐私性和信任的最先进的物联网解决方案进行了比较。除此之外，本文还讨论了各种挑战，应用，优势，技术，标准，开放问题以及安全，隐私和信任的路线图。
2020-08-09 cs.CR cs.NI
An Efficient One-Class SVM for Anomaly Detection in the Internet of Things
Columbia University（哥伦比亚大学）；University of Chicago（芝加哥大学）
不安全的物联网（IoT）设备对关键基础设施和整个互联网构成了重大威胁;检测这些设备的异常行为仍然至关重要，但对这些类别的设备进行快速，高效，准确的异常检测（也称为“新奇检测”）仍然难以实现。单类支持向量机（OCSVM）是机器学习中用于新颖性检测（或异常检测）的最先进方法之一，这是由于其在拟合{正常}和{新颖}数据之间的复杂非线性边界方面的灵活性。灵巧家庭和城市中的物联网设备以及连接的建筑基础设施为OCSVM的新颖性检测提供了一个引人注目的用例，因为这些环境中可能出现各种设备，流量模式和异常类型。因此，以前的许多研究都将OCSVM应用于物联网的新颖性检测。不幸的是，传统的OCSVM引入了显著的存储器需求，并且随着训练集的大小的增长，在预测时间上计算昂贵，需要与训练点的数量成比例的空间和时间。这些内存和计算限制在实际的现实世界部署中可能是禁止的，其中在拟合复杂的决策边界时，通常需要大型训练集来开发准确的模型。在这项工作中，我们将所谓的Nyström和（高斯）草图方法扩展到OCSVM，通过将这些方法与聚类和高斯混合模型相结合，在各种物联网设置中实现预测时间和空间的显着加速，而不会牺牲检测精度。
2021-04-22 cs.LG cs.NI
The impact of copycat attack on RPL based 6LoWPAN networks in Internet of Things
IPv6低功耗有损网络路由协议（RPL）是一种标准的网络层协议，用于在低功耗无线个域网（6LoWPAN）上实现IPv6中的高效路由。智能传感器节点的资源受限性和不可篡改性使得RPL协议容易受到不同的威胁。攻击者可以使用内部或外部攻击策略对基于RPL的网络执行拒绝服务（DoS）攻击。与RPL协议相关的安全和隐私风险可能会限制其在全球范围内的采用和接受。需要对RPL特定攻击及其对底层网络的影响进行适当的调查。在本文中，我们提出并研究了灾难性的攻击之一命名为模仿攻击，一种基于重放的拒绝服务攻击的RPL协议。针对复制攻击对RPL的影响进行了深入的实验研究。实验结果表明，模仿攻击可以显着降低网络性能的数据包交付率，平均端到端延迟，平均功耗。据我们所知，这是第一篇广泛研究基于RPL特定重放机制的DoS攻击对6LoWPAN网络的影响的论文。
2023-03-01 cs.CR cs.NI
Leveraging Machine Learning Techniques in Intrusion Detection Systems for Internet of Things
本文综述了机器学习和深度学习技术在物联网入侵检测系统中的应用，评估多种ML/DL方法及生成式AI和LLMs的作用，并提出应对挑战的综合框架。
2025-04-09 cs.CR cs.NI
Combining Threat Intelligence with IoT Scanning to Predict Cyber Attack
Researcher Senior Member, IEEE（IEEE高级研究员）
本文提出一个预测性威胁情报框架，通过系统收集、分析和可视化暗网数据，识别恶意网站并将其与物联网漏洞关联，以增强网络攻击预测建模和政策制定。
2025-06-03 cs.AI cs.CR cs.CY
