Blocking without Breaking: Identification and Mitigation of Non-Essential IoT Traffic
尽管物联网（IoT）设备很流行，但关于这些设备产生的互联网流量的目的和风险的信息很少，消费者控制这些风险的选择有限。一个关键的开放问题是，是否可以通过自动阻止物联网设备的一些互联网连接来减轻这些风险，而不会使设备无法操作。在本文中，我们通过开发一种严格的方法来解决这个问题，该方法依赖于自动化物联网设备实验来揭示哪些网络连接（及其暴露的信息）是必不可少的，哪些不是。我们进一步开发策略来自动将网络流量目的地分类为所需的（即，它们的业务对于设备正常工作是必不可少的），因此允许防火墙规则阻止发送到不需要的目的地的业务而不破坏设备的功能。我们发现，在我们测试的31台设备中，确实有16台至少有一个可阻止的非必需目的地，一台设备的最大可阻止目的地数量为11。我们进一步分析了网络流量的目的地，发现在我们的实验中观察到的所有第三方都是可阻塞的，而第一方和支持方既不是统一要求的，也不是不要求的。最后，我们展示了现有阻止列表对物联网流量的限制，提出了一套自动限制非必要物联网流量的指导方针，并开发了一个实现这些指导方针的原型系统。
2021-05-11 cs.NI
RFID Localisation For Internet Of Things Smart Homes: A Survey
物联网（IoT）在电子健康、智慧城市、灵巧家庭等众多领域带来了众多商机。物联网将多种远程、短程和个人区域无线网络和技术整合到物联网应用的设计中。室内定位系统的本地化在物联网中发挥着重要作用。基于位置的物联网应用范围包括实时跟踪对象和人员、资产管理、农业、医疗保健辅助监控技术以及灵巧家庭等。基于射频的室内定位系统，如射频识别（RFID），是物联网的关键使能技术，因为它具有成本效益、高可读性、自动识别以及重要的能效特性。本文综述了物联网灵巧家庭应用中的RFID技术。它提出了几个比较研究的RFID为基础的项目在灵巧家庭，并讨论了应用程序，技术，算法，并采用RFID技术在物联网灵巧家庭系统的挑战。
2017-02-08 cs.NI
BLE Beacons for Indoor Positioning at an Interactive IoT-Based Smart Museum
本研究面向智能博物馆场景，提出基于BLE信标与RSS技术的室内定位系统，搭配带Kalman滤波的Android应用实现展品内容推送与参观分析，经实验验证方案有效且可扩展至物联网技术。
2020-01-21 cs.NI cs.SY eess.SY
A Deployment-Oriented Framework for Explainable AI-Assisted eBPF/XDP Mitigation at the IoT Edge
Istinye University（伊斯坦耶大学）
提出一种基于Linux的物联网边缘网关框架，结合资源感知的AI风险评分、事件级可解释性和eBPF/XDP限界缓解，实现可部署的异常流量管控。
2026-06-11 cs.CR cs.NI
Timely Detection and Mitigation of Stealthy DDoS Attacks via IoT Networks
物联网（IoT）网络由传感器、执行器、移动和可穿戴设备组成，这些设备可以连接到互联网。由于市场上已有数十亿具有重大漏洞的此类设备，互联网服务以及一些也连接到互联网的网络物理系统面临着危险的威胁。具体来说，由于其现有的漏洞，物联网设备很容易受到损害，并成为一种新型的隐形分布式拒绝服务（DDoS）攻击的一部分，称为蒙古DDoS，其特点是其广泛分布的性质和每个来源的攻击规模小。本研究提出了一种新的基于异常的入侵检测系统（IDS），能够及时检测和缓解这种新兴类型的DDoS攻击。建议的IDS的检测和缓解隐身DDoS攻击的能力，甚至非常低的攻击大小，每个源通过数值和测试台实验证明。
2020-06-15 cs.CR cs.NI stat.ML
Measurement Based Evaluation and Mitigation of Flood Attacks on a LAN Test-Bed
针对物联网服务器的IDS在攻击过载下缺乏实际运行评估的问题，研究搭建局域网测试床验证UDP洪泛攻击会致多核服务器IDS瘫痪，并提出一种毫秒级快速检测与丢包的缓解方案且完成实验评估。
2024-01-30 cs.CR cs.NI
Memoryless Techniques and Wireless Technologies for Indoor Localization with the Internet of Things
近年来，物联网（IoT）已经发展到包括通过使用室内定位系统（IPS）和基于位置的服务（LBS）来跟踪设备。在设计IPS时，一种流行的方法涉及使用无线网络从具有预定位置的设备计算目标的大致位置。在许多智能建筑应用中，LBS是开发高效智能建筑所必需的。在本文中，我们研究了两种无记忆定位技术，K-最近邻（KNN）和朴素贝叶斯，并比较它们与简单的三边测量，在准确性，精度和复杂性。我们通过使用三种流行的物联网无线技术：Zigbee，蓝牙低功耗（BLE）和WiFi（2.4 GHz频段），以及三个实验场景来验证多个环境中的结果，对这些技术进行了全面的分析。实验结果表明，KNN是最准确的定位技术，也是最精确的定位技术。所有实验的RSSI数据集都可以在线获得。
2020-05-18 cs.NI eess.SP
Li-MSD: A lightweight mitigation solution for DAO insider attack in RPL-based IoT
针对基于RPL的低功耗有损物联网中存在的DAO内部攻击会大幅降低网络性能的问题，提出采用黑名单策略的轻量级缓解方案Li-MSD，仿真验证其性能优于现有方案。
2024-09-16 cs.CR cs.NI
Uncertainty in Position Estimation Using Machine Learning
UE本地化已经证明了其对从紧急呼叫本地化到工业物联网中新出现的用例等众多用例的影响。为了支持过多的用例，3GPP自其规范的版本9以来已经支持基于无线电接入技术（RAT）的定位，其特征在于基于小区标识（CID）和增强型CID（E-CID）的基本定位方法。从那时起，多种定位技术和解决方案被提出并集成到3GPP规范中。当涉及到评估定位技术的性能时，到目前为止，可实现的精度（2维或3维）是主要的度量。随着第16版新无线电（NR）定位的出现，可以配置具有宽带宽的定位参考信号（PRS），这自然有助于提高定位精度。然而，当定位条件理想时，改进是明显的。在条件不理想并且定位精度受到严重影响的实践中，估计位置估计中的不确定性变得重要，并且可以提供关于位置估计的可靠性的重要见解。为了确定位置估计中的不确定性，我们求助于机器学习（ML）技术，该技术提供了确定训练模型的预测的不确定性/可靠性的方法。因此，在这项工作中，我们建议将ML方法，如高斯过程（GP）和随机森林（RF）与基于RAT的定位测量相结合，以预测UE的位置，同时还评估估计位置的不确定性。结果表明，GP和RF不仅实现了令人满意的定位精度，而且还给出了UE的预测位置的可靠的不确定性评估。
2021-06-04 cs.NI eess.SP
Detecting and Mitigating Network Packet Overloads on Real-Time Devices in IoT Systems
制造、汽车和航空航天环境使用嵌入式系统进行控制和自动化，需要满足严格的实时的【形】保证。为了促进更有效的业务流程和远程控制，这些设备正在连接到IP网络。由于难以预测网络数据包以及中断处理程序和驱动程序的相关工作负载，控制时间关键进程的设备在高网络负载下面临错过进程截止期限的风险。此外，大型网络和互联网边缘的设备面临负载峰值和网络数据包过载的高风险。在本文中，我们研究策略，以检测网络数据包过载在实时的【形】，并提出了四种方法，以自适应地减轻本地截止日期错过。除了两种策略缓解网络突发和不滞后，我们提出并讨论了两种新的缓解算法，称为预算和队列缓解。在实验评估中，所有算法都显示出缓解效果，队列缓解策略支持大多数数据包处理，同时防止关键任务的延迟。
2021-04-06 cs.NI cs.OS
A Protocol-Aware P4 Pipeline for MQTT Security and Anomaly Mitigation in Edge IoT Systems
Nara Institute of Science and Technology (NAIST)（奈良先端科学技术大学院大学）；University of Information Technology（信息技术大学）；Vietnam National University（越南国立大学）
本文提出基于P4的边缘物联网系统MQTT安全与异常缓解方案，通过协议感知技术实现高效的数据平面过滤，提升边缘安全性能。
2026-01-12 cs.CR cs.NI
Light-Weight DDoS Mitigation at Network Edge with Limited Resources
物联网（IoT）近年来发展迅速。随着5G的出现，它有望成为人们生活中不可或缺的一部分。随着来自物联网设备的分布式拒绝服务（DDoS）攻击的增加，DDoS防御已经成为一个热门的研究课题。在路由器和SDN环境上执行的DDoS检测机制已经被深入研究。然而，这些方法具有需要装置的成本和性能的缺点。此外，在网络边缘没有现有的DDoS缓解算法可以用低成本和低性能的设备来执行。因此，本文提出了一种轻量级的DDoS缓解方案，在网络边缘使用有限的资源，廉价的设备，如家庭网关。该方案的目标是简单地检测和减轻洪水攻击。它利用未使用的队列资源，通过随机洗牌的队列分配检测恶意流，并丢弃检测到的流的数据包。通过理论分析和计算机模拟验证了该方案的性能。仿真结果与理论结果相吻合，该算法能够在有限的资源下有效地检测恶意流。
2020-10-29 cs.NI
Semi-Supervised Learning for Channel Charting-Aided IoT Localization in Millimeter Wave Networks
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
提出了一种新的毫米波网络信道图辅助定位框架。特别地，提出了一种卷积自动编码器模型来估计无线用户设备（UE）的三维位置，基于多径信道状态信息（CSI），由不同的基站接收。为了学习无线电几何图并捕获每个UE的相对位置，以无监督的方式构建基于自动编码器的信道图，使得物理空间中的相邻UE将在信道图中保持接近。接下来，将信道制图模型扩展到半监督框架，其中将自动编码器分为两个组件：编码器和解码器，并且使用具有关联位置信息的标记CSI数据集单独优化每个组件，以进一步提高定位精度。仿真结果表明，提出的CC辅助半监督定位产生了更高的精度，与现有的监督定位和传统的无监督CC方法。
2021-08-03 cs.AI cs.IT cs.NI
FLARE: Detection and Mitigation of Concept Drift for Federated Learning based IoT Deployments
Toshiba Europe Ltd.（东芝欧洲有限公司）；King’s College London（伦敦国王学院）；Waymap Limited（Waymap有限公司）
针对物联网联邦学习中的概念漂移问题，提出轻量级双调度器框架FLARE，通过条件传输训练数据并基于训练行为和推理统计部署模型，实现超5倍数据交换减少和至少16倍检测延迟降低。
2023-05-15 cs.AI cs.CR cs.LG
B2LoRa: Boosting LoRa Transmission for Satellite-IoT Systems with Blind Coherent Combining
B2LoRa通过盲相干组合技术提升卫星物联网系统的LoRa传输性能，解决低信噪比和多普勒频移问题。
2025-11-24 cs.NI eess.SP
Location data quality in context: directions and challenges
在过去的十年中，随着移动应用领域的出现，位置信息的重要性发生了根本性的变化。如今，位置数据不仅是地理空间数据库的关键组成部分，也是广泛应用的关键资源，包括基于位置的服务和物联网解决方案。由于定位技术的可用性，这种视角的改变已经成为可能，所述定位技术实时的提供关于移动实体的准确和可靠的位置信息。我们将实时位置称为定位数据。定位数据具有独特的特征，例如对本地化技术和环境背景的强烈依赖，这使得标准质量度量和质量评估程序的规范成为一项复杂的任务。在本文中，我们阐述了这样一个方面，特别是在室内定位数据的重点。
2018-03-27 cs.NI
TDoA-Based Self-Supervised Channel Charting with NLoS Mitigation
EURECOM（欧雷康）；Firecell（菲赛尔）
本文提出一种利用CIR数据和TDoA、TRP位置信息的自监督信道成图方法，通过用户设备短间隔位移测量提升定位连续性和鲁棒性，并通过NLoS噪声抑制机制提升性能，实测在5G网络中达到90%情况下2-4米的定位精度。
2025-10-09 cs.NI
Indoor Positioning with Wi-Fi Location: A Survey of IEEE 802.11mc/az/bk Fine Timing Measurement Research
本综述针对现有研究缺乏专门针对IEEE 802.11mc/az/bk FTM（Wi-Fi定位）及其增强功能的综述的空白，分类梳理180余篇相关论文，总结研究成果并提出未来研究方向。
2025-09-04 cs.NI
Hybrid Wi-Fi/PDR Indoor Localization with Fingerprint Matching
本文提出一种结合Wi-Fi和PDR的混合室内定位系统，通过指纹匹配和轨迹跟踪实现高精度定位。
2026-10-11 cs.NI
Optimally Self-Healing IoT Choreographies
在工业物联网领域，应用程序正在从云端转移到边缘，更接近生产和消费数据的设备。这意味着应用程序从可扩展且同质的云环境迁移到受约束的异构边缘网络。使边缘应用足够可靠以满足工业4.0用例仍然是一个开放的研究挑战。维持边缘系统的运行需要先进的管理技术来缓解设备故障。本文采用两种方法来应对这一挑战：（1）启用策略的故障检测器，可实现自适应故障检测;（2）用于有效选择故障缓解措施的分配组件。我们评估了我们的故障检测方法的参数和性能以及节能分配技术的性能，并提出了一个完整的系统以及一个示例用例的愿景。
2019-07-10 cs.NI
Localization in internets of mobile agents: A linear approach
Tufts University（塔夫茨大学）；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
本文提出一种分布式定位方法，用于5G环境中的移动设备定位，通过局部测量和计算实现线性解，避免传统集中式方案的高密度锚点部署需求。
2018-02-12 cs.NI cs.SY eess.SY
Improved Indoor Localization with Machine Learning Techniques for IoT applications
IIC University of Technology（IIC科技大学）
本研究针对IoT室内定位问题，提出基于RSSI的三阶段机器学习方法（监督回归、分类和集成），并引入加权最小二乘和伪线性求解处理非线性测量方程，通过多模型实验验证了其在室内定位的准确性和鲁棒性。
2024-02-18 cs.LG cs.NI eess.SP
IoT-enabled Channel Selection Approach for WBANs
微电子技术的最新进展已经实现了无线体域网（WBAN）。然而，无线设备的大规模增长以及将这些设备互连以形成物联网（IoT）的推动对WBAN来说可能是一个挑战;因此，通过仔细的介质访问仲裁来实现强大的通信是必要的。在本文中，我们提出了一种新的协议，使WBAN操作在物联网。基本上，我们利用新兴的蓝牙低功耗技术（BLE），并促进WBAN协调器内的BLE收发器和认知无线电模块（CR）的集成。因此，BLE通过关于在它们附近使用的频率信道的通告来通知WBAN。为了减轻干扰，将TDMA的活动时段扩展为不仅涉及时分多址（TDMA）帧，而且涉及灵活信道选择（FCS）和灵活备份TDMA（FBTDMA）帧。在TDMA帧内的默认信道上经历干扰的WBAN传感器将最终切换到另一干扰减轻信道（IMC）。在CR的帮助下，为WBAN选择IMC，并且每个干扰传感器将被分配（FBTDMA）帧内的时隙以使用这样的IMC进行干扰。
2017-03-28 cs.NI
UBiGTLoc: A Unified BiLSTM-Graph Transformer Localization Framework for IoT Sensor Networks
Department of Computer Science, The University of Vermont（计算机科学系，佛蒙特大学）；Department of Computer Science and Engineering, American University of Sharjah（计算机科学与工程系，阿曼大学沙迦分校）；Department of Electrical Engineering, The University of Vermont（电气工程系，佛蒙特大学）；Department of Mechanical Engineering, The University of Vermont（机械工程系，佛蒙特大学）
UBiGTLoc通过结合双向LSTM和图变换技术，实现了在无锚点和有锚点的物联网传感器网络中高效且鲁棒的传感器节点定位。
2026-01-11 cs.LG cs.NI eess.SP
Trust-based Approaches Towards Enhancing IoT Security: A Systematic Literature Review
本文系统性综述了23篇关于物联网基于信任的网络安全方法的研究，将缓解技术分为基于观察、基于知识和基于集群三大类，并指出了未解决问题与未来方向。
2023-11-20 cs.CR cs.NI
