Detecting FDI Attack on Dense IoT Network with Distributed Filtering Collaboration and Consensus
物联网的兴起使得越来越多的个性化服务的发展成为可能，例如经常处理大量数据的工业服务。然而，随着物联网的发展，其威胁也越来越大。虚假数据注入（FDI）攻击是对物联网等数据网最有害的攻击之一。目前处理这种攻击的大多数系统都没有考虑到数据验证，特别是在数据聚类服务上。这项工作引入了CONFINIT，这是一种针对密集物联网数据传播服务的FDI攻击的入侵检测系统。它结合了看门狗监控和物联网设备之间的协作共识，以快速检测攻击者。在NS-3模拟器中对CONFINIT进行了密集工业物联网的评估，它的检测率为99%，假阴性率为3.2%，假阳性率为3.6%，在没有FDI攻击者的情况下，检测率高达35%。
2020-10-29 cs.CR cs.DC cs.NI
FIDEM: A Standard-Compliant Framework for Secure Binding of MUD Profiles to IoT Devices
University of Padua（帕多瓦大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
针对MUD标准中设备与配置文件安全绑定缺失的问题，提出FIDEM框架，利用零知识证明实现加密绑定，无需PKI，减少制造商参与，支持安全更新，并在ESP32设备上验证了低开销。
2026-09-07 cs.CR
WATSON: Leveraging Data Watchpoints for Shadow Stack Protection on Embedded Systems
University of Colorado Colorado Springs（科罗拉多大学科罗拉多斯普林斯分校）；Northeastern University（东北大学）
WATSON通过利用标准硬件调试单元的数据监视点，为嵌入式系统提供高效有效的影栈保护，解决现有解决方案在系统保护、性能开销和兼容性方面的不足。
2026-05-09 cs.CR
Realizing Open and Decentralized Marketplace for Exchanging Data of Expected IoT Behaviors
本文提出基于以太坊区块链和智能合约构建去中心化物联网安全数据市场，通过共享MUD文件实现设备预期行为知识的开放交换，并以低成本原型验证其可行性。
2023-12-30 cs.CR cs.DB
Wireguard: An Efficient Solution for Securing IoT Device Connectivity
本研究评估Wireguard协议在资源受限物联网环境中的性能，与OpenVPN和IPsec对比，发现其轻量高效，有望广泛用于加固物联网设备安全。
2024-02-03 cs.CR cs.NI
IoT Forensic Frameworks (DFIF, IoTDOTS,FSAIoT): A Comprehensive Study
在物联网中，数以百万计的电子产品，包括汽车、烟雾报警器、手表、眼镜、网络摄像头和其他设备，现在都连接到互联网（IoT）。除了个人在物联网领域获得的奢华和舒适，以及轻松快速地通信和获取信息的能力之外，另一个值得关注的方面是在这方面实现隐私和安全，特别是考虑到现有和新物联网设备数量的快速增长。与物联网安全相关的担忧、威胁和攻击一直被认为是一个潜在的、有问题的研究领域。这需要快速开发或创建具有物联网环境中犯罪性质的合适技术。另一方面，由于不同的位置、数据类型、使用的仪器和设备识别，刑事调查专家遇到了困难和障碍。本文对物联网的犯罪内容进行了深入的阐述。它比较了它的阶段与传统数字取证的详细阶段的相似性和差异，在处理电子犯罪中使用的框架，以及在这两种类型中使用的技术。本文介绍了数字取证领域的研究人员以前的讨论。对于物联网，这给我们带来了本文最重要的部分，这是对用于保护物联网领域通信的物联网犯罪框架的全面研究，例如数字取证调查框架（DFIF），智能环境数字取证框架（IoTDOTS），物联网取证状态获取（FSAIoT），并在其总体框架中讨论了挑战，并提供了解决方案和战略。
2022-03-24 cs.CR cs.NI
Making Access Control Easy in IoT
物联网（IoT）设备的安全安装需要为每个设备正确配置访问控制。为了实现正确的配置，互联网工程任务组（IETF）已经开发了制造商使用描述（MUD），以通过使用动态访问控制列表的微分段来自动保护物联网设备。该协议定义了一种概念上简单的方法，通过提供每个设备的每个授权访问的列表，在安装时实现访问控制。该访问控制列表可以包含用于每个设备的几个规则或数百个规则。因此，验证这些规则是一个挑战。为了使MUD标准更适用于开发人员，系统集成商和网络运营商，我们报告一个交互式系统称为MUD可视化，可视化的文件包含这些访问控制规则。我们表明，与手动分析不同，当使用MUD-Visualizer时，知识和经验的水平不会影响分析的准确性，这表明该工具对我们研究中所有知识和经验水平的参与者都有效。
2021-12-04 cs.CR
Secure management of logs in internet of things
自从计算机出现以来，管理数据就变得极其重要。随着无数设备被添加到网络基础设施中，需要存储的数据也相应增加。随着物联网（IOT）的出现，预计在未来十年内，数十亿台设备将成为互联网的一部分。由于这些设备将在很少或没有人为干预的情况下定期相互通信，因此将快速生成过多的实时的数据，这将导致大量的日志文件。除了与存储有关的复杂性外，还必须在启用物联网的设备中维护这些日志的机密性和完整性。本文将简要概述如何将日志高效安全地存储在物联网设备中。
2015-07-17 cs.CR
Forensic Investigation of P2P Cloud Storage: BitTorrent Sync as a Case Study
云计算已被视为物联网（IoT）的技术使能器。为了确保最有效地收集基于物联网的证据，法医从业人员必须对来自不同云服务的人工制品有一个当代的理解。在本文中，我们试图确定使用BitTorrent Sync 2.0版的数据残留。我们使用运行Windows 8.1，Mac OS X Mavericks 10.9.5，Ubuntu 14.04.1 LTS，iOS 7.1.2和Android KitKat 4.4.4的移动和计算机设备进行研究的结果表明，可以恢复与安装，卸载，登录，注销和文件同步相关的人工制品，这是物联网取证的潜在来源。我们还提出了一个司法健全的调查方法BitTorrent同步。
2017-07-15 cs.CR
Revisiting Network Traffic Analysis: Compatible network flows for ML models
GECAD, ISEP, Polytechnic of Porto（GECAD、ISEP、波尔图理工大学）
针对ML模型在网络攻击检测中因流量特征差异导致泛化性和稳健性不足的问题，本文通过HERA工具分析三大IoT数据集PCAP文件生成兼容流特征，实验表明其能提升集成树模型性能，为数据集兼容及模型评估提供新方法。
2025-11-11 cs.CR cs.LG cs.NI
From Source Code to Network Profile: Automated and Traceable MUD Profile Generation for IoT Devices
University of Padua（帕多瓦大学）；Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）
本文提出 AutoMUD，一种从物联网设备源代码自动生成可追溯 MUD 配置文件的工具，通过静态提取与语言模型推理恢复完整通信行为，并链接规则到代码出处，实验证明其能生成有效配置并支持错误检测与修正。
2026-09-28 cs.CR cs.SE
Security of the Internet of Things: Vulnerabilities, Attacks and Countermeasures
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是第三个千年最有前途的技术之一，在我们的周围环境中有着广泛的应用。在各种应用中广泛采用WSNs的原因是它们具有非常吸引人的功能，例如，生产成本低，安装成本低，网络运行无人值守，自主长时间运行。通过在传感器节点中引入互联网接入能力和在互联网连接的设备中引入感测能力，无线传感器网络已经开始与物联网（IoT）融合。因此，物联网正在通过互联网提供对WSNs收集的大量数据的访问。然而，由于缺乏物理防线，即没有专用的基础设施，如网关来监视和观察网络中的信息流动，无线传感器网络和物联网的安全性是科学界的一大关注。此外，最近无线传感器网络与物联网的集成和协作将在安全方面带来新的挑战和问题。因此，对于使用这些系统的个人以及管理这些网络的安全管理员来说，这将是一场噩梦。因此，本文详细回顾了对无线传感器网络和物联网的安全攻击，以及预防、检测和缓解这些攻击的技术。在本文中，攻击被分类并主要分为两部分，针对WSNs和IoT的大多数或所有类型的攻击都在该保护伞下进行了研究：“被动攻击”和“主动攻击”。了解这些攻击及其相关的防御机制将有助于为物联网技术的扩散和公众接受铺平安全道路。
2019-10-29 cs.CR cs.NI
Modeling and Analyzing Attacker Behavior in IoT Botnet using Temporal Convolution Network (TCN)
将僵尸网络列入黑名单的传统反应式方法无法适应快速变化的网络攻击环境。自动化和主动的方法来检测和阻止僵尸网络主机将极大地有利于行业。攻击者的行为分析被证明是有效的，对各种各样的攻击类型。然而，以前的作品，只专注于网络流量的异常，以检测僵尸和僵尸网络。在这项工作中，我们采取了更强大的方法来分析异构事件，包括网络流量，文件下载事件，SSH登录和攻击者在受损主机输入的命令链。我们已经部署了几个蜜罐来模拟Linux shell，并允许攻击者访问shell。我们已经收集了一个大型数据集的异构威胁事件的蜜罐。然后，我们结合和建模的异构威胁数据来分析攻击者的行为。然后，我们使用了一种称为时间卷积网络（TCN）的深度学习架构来对数据进行顺序和预测分析。$85-97\%$的预测精度验证了我们的数据模型以及我们的分析方法。在这项工作中，我们还开发了一种自动化机制来收集和分析这些数据。对于自动化，我们使用了CYbersecurity信息交换（CYBEX）。最后，我们将TCN与长短期记忆（LSTM）和门控递归单元（GRU）进行了比较，并表明TCN在手头的任务上优于LSTM和GRU。
2021-08-27 cs.CR
Why is My Secret Leaked? Discovering Vulnerabilities in Device-to-Device File Sharing
Android上Wi-Fi Direct设备到设备文件共享应用的活跃用户数已超过18亿。Wi-Fi Direct，也称为Wi-Fi P2P，通常用于移动设备之间的点对点高速文件传输，以及无线摄像头，网络打印机，电视和其他物联网和移动设备的近距离连接模式。对于其最终用户，这种类型的直接文件传输不会产生蜂窝数据费用。然而，尽管这些应用程序的普及，我们观察到，软件供应商往往优先考虑用户流的易用性在其实现的安全性，这导致了严重的安全缺陷。我们在安全性和可用性方面进行了全面的安全分析，并以17个常见漏洞和暴露（CVE）的形式报告了我们的调查结果，这些漏洞和暴露已披露给相应的供应商。为了解决类似的缺陷，在应用程序设计的早期阶段，我们提出了一个共同考虑的安全性和可用性，这样的应用程序及其协议，可以可视化的形式定制的用户旅程地图（UJM）。
2020-04-26 cs.CR cs.HC cs.NI
Enhancing IoT Security via Automatic Network Traffic Analysis: The Transition from Machine Learning to Deep Learning
Technology Innovation Institute（技术创新研究院）；Unikie（Unikie公司）
本文通过将物联网网络流量数据转换为图像并训练深度学习模型，对比证明其在攻击分类和设备类型识别上优于传统机器学习，且特征提取时间从约29毫秒降至2.9毫秒，推动物联网安全从人工特征工程向深度学习集成转变。
2023-11-20 cs.AI cs.CR cs.NI
Automated SBOM-Driven Vulnerability Triage for IoT Firmware: A Lightweight Pipeline for Risk Prioritization
本文提出了一种轻量级自动化管道，用于从物联网固件中提取SBOM并生成漏洞优先级评分，以提高固件安全风险评估的效率和准确性。
2026-01-04 cs.CR cs.NI
A Crowdsensing Intrusion Detection Dataset For Decentralized Federated Learning Models
University of Zurich（苏黎世大学）；University of Murcia（穆尔西亚大学）；armasuisse Science & Technology（瑞士联邦武装部队科学与技术局）
本文介绍了一个用于物联网群体感知恶意软件检测的去中心化联邦学习数据集，通过对比传统机器学习、集中式联邦学习和去中心化联邦学习的方法，验证了去中心化联邦学习在数据本地性保护下的竞争力。
2026-03-19 cs.CR
Understanding Security in Smart City Domains From the ANT-centric Perspective
城市是为居住在那里的人们服务的大型人类住区，而智慧城市是一个城市如何通过新形式的技术更好地为居民服务的概念。在本文中，我们根据马斯洛的需求层次，重点关注四个主要的智慧城市领域：智能公用事业，智能交通，灵巧家庭和智能医疗保健。许多物联网应用程序已经开发出来，以实现我们在智能领域所期望的智能，从健康追踪器和智能手表等个人设备到核和能源管理系统等大规模工业物联网系统。然而，许多现有的智慧城市物联网解决方案可以通过考虑其安全策略的适用性来改进。不适当的系统安全设计通常发生在两种情况下：第一，系统设计人员认识到安全的重要性，但不确定在何处，何时或如何实施它;第二，系统设计人员试图使传统的安全设计符合智慧城市的安全环境。因此，本文的目的是为应用程序设计人员提供他们可能需要改进其安全设计的缺失的安全环节。通过评估每个智慧城市领域的特定背景和特定背景的安全要求，我们的目标是为他们提供何时、何地以及如何实施安全战略的指导，以及他们需要考虑的可能的安全挑战。此外，我们从以数据为中心的角度，通过参考参考架构，以活动网络物联网（ANT）为中心的架构，提出了一个新的视角来看待智慧城市中的安全问题，该架构建立在“零信任环境中的安全”的概念基础上。通过这样做，我们减少了新系统交互或意外用户行为带来的安全风险，同时避免了定期升级安全模型的麻烦。
2022-07-06 cs.CR
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
Studying the Robustness of Anti-adversarial Federated Learning Models Detecting Cyberattacks in IoT Spectrum Sensors
University of Murcia（穆尔西亚大学）；University of Zurich UZH（苏黎世大学（UZH））；armasuisse Science & Technology（瑞士国防科技与采购局科技处）
设备指纹识别与机器和深度学习（ML/DL）相结合，在检测针对资源受限频谱传感器管理的数据的网络攻击时表现出良好的性能。然而，训练模型所需的数据量以及此类场景的隐私问题限制了集中式ML/DL方法的适用性。联邦学习（FL）通过创建联合和隐私保护模型来解决这些限制。然而，FL容易受到恶意参与者的攻击，对抗攻击对检测频谱传感器上的频谱感知数据伪造（SSDF）攻击的联邦模型的影响尚未得到研究。为了应对这一挑战，这项工作的第一个贡献是创建一个新的数据集适合FL和建模的行为（CPU，内存，或文件系统的使用，等等）的资源受限的频谱传感器受不同的SSDF攻击。第二个贡献是一个实验池，分析和比较联邦模型的鲁棒性，根据i）三个系列的频谱传感器，ii）八个SSDF攻击，iii）四个场景处理无监督（异常检测）和监督（二进制分类）联邦模型，iv）高达33%的恶意参与者实施数据和模型中毒攻击，以及v）四个聚合函数作为抗对抗机制以增加模型的鲁棒性。
2022-01-31 cs.AI cs.CR
FairShare: Blockchain Enabled Fair, Accountable and Secure Data Sharing for Industrial IoT
工业物联网（IIoT）开辟了一个具有挑战性的研究领域，以改善安全的数据共享，目前有几个限制。首先，缺乏参与的诚实行为的内置保证，例如最终用户或恶意行为的云可能会导致争议。鉴于这些挑战，我们提出了一个公平、负责和安全的数据共享计划，即用于IIoT的$\textit{FairShare}$。在该方案中，从物联网设备收集的数据被处理并存储在云服务器中，中间雾节点便于计算。授权客户可以收取一定费用访问这些数据，以做出战略决策，改善IIoT系统的运营服务。通过启用区块链，$\textit{FairShare}$可以防止欺诈活动，从而实现公平，使各方在数据或惩罚/奖励方面获得合法的结果，同时确保各方提供的服务的问责制。此外，智能合约旨在通过强制执行支付结算来在任何争议中充当调解人。此外，通过适当地应用加密技术（如代理重新加密）来确保数据的安全性和隐私性。我们证明只要至少有一方是诚实的，$\textit{FairShare}$就是安全的。我们验证了$\textit{FairShare}$的理论开销分析。我们还在以太坊中构建了一个原型，通过模拟和现实的测试平台设置来评估性能，并通过最先进的方案证明可比较的结果。我们观察到256字节的额外通信开销和1.01美元的以太坊部署成本，无论文件大小如何都是恒定的。
2023-01-28 cs.CR cs.NI
DCDetector: An IoT terminal vulnerability mining system based on distributed deep ensemble learning under source code representation
物联网系统基础设施平台设施漏洞攻击已成为网络安全攻击的主战场。传统的漏洞挖掘方法大多依赖于漏洞检测工具来实现漏洞发现。但由于工具的可扩展性和文件大小的限制，其可扩展性相对较低，无法应用于大规模的电力大数据领域。目的：智能检测C/C++等高级语言源代码中的漏洞。这使我们能够提出一种与敏感的源代码片段相关的代码表示，并通过设计分布式深度集成学习模型来检测漏洞。方法：针对大规模数据脆弱性挖掘问题，提出了一种新的并行集成学习定向脆弱性挖掘方法。通过提取敏感函数和敏感语句，形成了易受攻击代码的敏感语句库。粒度更高的AST流式漏洞代码切片通过随机采样模块对源代码进行doc 2 vec语句向量化，通过Bi-LSTM训练器分布式训练得到不同的分类结果，并通过投票得到最终分类结果。结果：该方法设计并实现了分布式深度集成学习系统软件漏洞挖掘系统DCDetector。它可以利用代码的语法信息做出准确的预测，是分析大规模漏洞数据的有效方法。结论：实验表明，该方法可以降低传统静态分析的误报率，提高机器学习的性能和准确率。
2022-12-03 cs.AI cs.CR
A Resilient Runtime-Verification Fabric for Security Monitoring of Critical Edge-IoT Infrastructure
Clone Systems（克隆系统）；International Hellenic University（国际希腊大学）；Aristotle University of Thessaloniki（塞萨洛尼基亚里士多德大学）；University of Thessaly（色萨利大学）
针对关键边缘物联网基础设施的运行时验证，提出弹性投递层RV-Fabric，通过双代理架构和五项连续性保证，使不完整数据流不能产生无条件的完全通过，故障注入实验证明其优于共享日志基线。
2026-10-07 cs.CR cs.DC
A Hybrid Blockchain-IPFS Solution for Secure and Scalable Data Collection and Storage for Smart Water Meters
本文提出一种混合区块链与IPFS的方案，通过将智能水表大数据卸载至链下IPFS以优化存储效率，实验证明该方案能减小区块大小、提高吞吐量并改善出块时间，有效解决物联网高容量数据的安全可扩展管理问题。
2025-02-05 cs.CR cs.ET
Security through the Eyes of AI: How Visualization is Shaping Malware Detection
本文综述了100多篇论文，提出新框架系统分析可视化技术在恶意软件检测中的应用，揭示挑战并展望未来方向。
2025-10-08 cs.CR
Smart Voltage Monitoring: Centralised and Blockchain-based Decentralised Approach
电压控制着我们周围的大部分过程，从点亮白炽灯到运行工业中的大型机器。因此，电压监测变得至关重要，这需要有效地测量和存储电压数据。然而，迄今为止，几乎没有任何系统能够同时满足电压监测和电压数据存储的目标。为了实现这一目标，我们提出了物联网的应用以及基于服务器的框架和分布式账本技术来构建智能电压监测系统。本文提出了两种模型-集中模型和分散模型，并进行了深入分析。集中式模型建立在客户端-服务器架构上，而分散式模型则基于对等架构。区块链和InterPlanetary文件系统已用于实施分散系统。还讨论了使这些系统稳健的潜在改进。本文提出的电压监测方法是新颖的;确保有效的数据存储，并可用于任何形式的物联网数据存储。
2020-09-17 cs.CR
Cross-chain Sharing of Personal Health Records: Heterogeneous and Interoperable Blockchains
本文针对医疗数据孤岛和跨链共享难题，提出一种基于星际文件系统和增强代理重加密算法的异构区块链个人健康记录跨链共享方案，实现了安全高效的数据共享。
2024-10-11 cs.CR cs.NI
RIPencapsulation: Defeating IP Encapsulation on TI MSP Devices
本文揭示了 TI MSP 设备 TEE 中 IP Encapsulation 的两个基本弱点，提出 RIPencapsulation 攻击，利用调用点强制缺失和残留状态，在几分钟内窃取受 IPE 保护的专有代码与密钥。
2023-10-25 cs.CR
MOVO: a dApp for DLT-based Smart Mobility
目前，大量关于智能移动性的研究都致力于将新型分散式软件架构纳入这些系统，这是由于其在透明度、可追溯性和可信度方面的固有优势。MOVO是一个用于智能移动的去中心化应用程序（dApp）。它包括：（i）用于从车辆和智能手机传感器收集数据的模块;（ii）用于与分布式账本技术（DLT）和分散式文件存储（DFS）交互的组件，用于存储和验证传感器数据;（iii）用于设备之间的“离线”交互的模块。dApp由旨在用于车辆内部的Android应用程序组成，其帮助用户/驾驶员收集上下文生成的数据（例如，驾驶员的压力水平、电动车辆的电池水平），然后可以通过使用DLT（即，IOTA DLT和以太坊智能合约）和DFS（即，IPFS）。第三个模块包括一个通信通道的实现，通过Wi-Fi Direct，允许两个设备交换关于DLT（即加密货币和令牌）资产的数据和支付信息。在本文中，我们描述了主要的软件组件，并提供了一个实验评估，证实了MOVO dApp在真实移动场景中的可行性。
2021-09-10 cs.CR cs.CY cs.DC
TwinPot: Digital Twin-assisted Honeypot for Cyber-Secure Smart Seaports
Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学）；Edinburgh Napier University（爱丁堡龙比亚大学）
本文提出TwinPot数字孪生辅助蜜罐与智能攻击检测机制，结合MANSIM构建智慧海港攻击数据集，实现同时检测内部和外部攻击。
2023-10-25 cs.AI cs.CR cs.NI
