A Standard-based Open Source IoT Platform: FIWARE
所有领域的技术发展不断加速，正在迅速改变数据驱动系统的架构，使其朝着物联网概念发展。许多通用和专用物联网平台已经可用。本文介绍了FIWARE框架的功能，该框架正从研究阶段过渡到商业阶段。我们的阐述基于对三个真实用例（全球物联网市场，智能城市分析和物联网增强自动驾驶）的分析，以及使用FIWARE解决的需求。我们强调了在每个用例及其关键问题的设计、实施和部署阶段所吸取的经验教训。最后，我们给出了两个例子表明，FIWARE仍然保持开放的创新：语义和隐私。
2020-05-06 cs.NI
Location-Enabled IoT (LE-IoT): A Survey of Positioning Techniques, Error Sources, and Mitigation
物联网（IoT）已经开始为许多工业和大众市场应用的未来提供支持。本地化技术正在成为在没有人类感知和干预的情况下向物联网数据添加位置上下文的关键。与此同时，新兴的低功耗广域网（LPWAN）技术具有远距离、低功耗、低成本、大规模连接以及室内和室外区域通信能力等优点。这些功能使LPWAN信号成为大众市场本地化应用的强有力候选者。然而，存在通过使用这样的IoT信号而具有有限的定位性能的各种误差源。本文按照以下顺序对物联网定位系统进行综述：物联网定位系统综述--定位数据源--定位算法--定位误差来源及缓解--定位性能评估。与相关调查相比，本文对物联网本地化方法进行了更全面、更先进的综述，对物联网本地化误差来源和缓解措施进行了原创性综述，对物联网本地化性能评估进行了原创性综述，对物联网本地化应用、机遇和挑战进行了更全面的综述。因此，这项调查为有兴趣在现有物联网系统中实现定位能力、使用物联网系统进行定位或将物联网信号与现有定位传感器集成的同行提供了全面的指导。
2020-04-07 cs.NI eess.SP
Building a Low-cost Network Digital Twin for the IoT-Edge-Cloud Continuum Using Open-Source Tooling
fortiss GmbH（fortiss有限公司）；ISTEC, Lisbon（里斯本ISTEC）
提出基于Containerlab、Open vSwitch、ONOS和Prometheus+Grafana的低成本开源网络数字孪生，集成容器拓扑仿真、SDN流量工程和实时遥测，验证显示与物理边缘WLAN的RTT中位数和UDP吞吐量高度收敛。
2026-07-10 cs.NI
IoT-Flock: An Open-source Framework for IoT Traffic Generation
网络流量生成是设计和分析网络安全系统的主要技术之一。然而，由于物联网网络在设备、应用和协议方面的多样性，传统的网络流量生成器工具无法生成物联网特定协议的流量。因此，传统的流量生成器工具无法用于设计和测试物联网特定安全解决方案的性能。为了设计基于物联网的流量生成框架，两个主要挑战包括物联网设备建模和同时生成物联网正常和攻击流量。因此，在这项工作中，我们提出了一个用于物联网流量生成的开源框架，该框架支持两个广泛使用的物联网应用层协议，即，MQTT和CoAP。该框架允许用户创建物联网用例，向其中添加定制的物联网设备，并通过实时网络生成正常和恶意的物联网流量。此外，我们建立了一个实时的物联网灵巧家庭用例，以证明所提出的框架的适用性，通过模拟现实世界的物联网设备开发物联网灵巧家庭的安全解决方案。实验结果表明，所提出的框架可以有效地用于为物联网网络开发更好的安全解决方案，而无需物理部署实时用例。
2020-04-02 cs.CY cs.NI
Rapid prototyping and performance evaluation of MEC-based applications
多接入边缘计算（MEC）将为移动4G/5G网络的用户提供上下文感知服务。MEC应用程序开发人员需要工具来帮助设计和性能评估他们的应用程序。在部署的早期阶段，他们应该能够评估设计选择的性能影响，例如，由于计算、通信和服务消耗的相互作用，可以预期什么样的往返延迟。当应用程序的原型存在时，它需要在可控条件下进行现场测试，以衡量关键性能指标。在本文中，我们提出了一个开放源代码的框架，允许开发人员做所有上述。我们的框架基于Simu 5G，这是基于OMNeT++的5G（NewRadio）和4G（LTE）移动网络模拟器。它包括MEC实体的模型（即，MEC协调器、MEC主机等）并向应用程序端点提供符合标准的RESTful接口。而且，它可以与外部应用程序接口，也可以实时的运行。因此，人们可以将其用作实时运行MEC应用程序的摇篮，基于底层仿真无线电接入网络生成的信息，在下面具有4G/5G数据分组传输和MEC服务。我们描述了我们的框架，并提出了一个模拟的MEC启用5G场景的用例。
2022-03-25 cs.NI
A New Security and Identification Concept for SWIPT Systems in IoT Applications
本文针对 SWIPT 物联网场景提出基于射频整流器和数字私钥的反向散射识别机制，构建独立于通信协议的硬件物理安全层。
2024-10-25 cs.NI
Prototyping Next-Generation O-RAN Research Testbeds with SDRs
开放无线接入网（O-RAN）定义了未来6 G无线网络的新兴蜂窝无线接入网（RAN）架构，强调开放性和智能性，这被认为是未来6 G无线网络的基础。虽然RAN固有的复杂性和灵活性带来了许多新的研究问题，但由于缺乏端到端的、完全开发的平台，因此开发解决方案的进展受到阻碍，这些平台可以帮助在现实环境中实现用例。这推动了无线社区可用的开源框架的形成。然而，利用各种基于软件的技术的专用平台和解决方案的快速发展往往留下关于框架中组件之间的互操作性和交互的问题。本文介绍了如何构建一个软件定义无线电测试平台，该平台具有开源5G系统，可以通过标准接口与O-RAN架构的近实时（近RT）RAN智能控制器（RIC）进行交互。我们专注于O-RAN E2接口交互，并概述了实现具有E2功能的RAN系统的过程。我们演示了两个xApp在测试平台上的工作，详细的E2消息交换程序及其在控制下一代RAN中的作用。
2022-05-26 cs.DC cs.NI
Unconsidered Installations: Discovering IoT Deployments in the IPv6 Internet
本文提出结合多种IPv6扫描方向的方法来发现IPv6互联网中的物联网部署，基于三个地址来源和十一个地址生成器发现6658个部署，并揭示其访问控制与TLS使用率低等安全问题。
2024-11-21 cs.NI
Firmware over-the-air programming techniques for IoT networks -- A survey
形成物联网（IoT）网络的设备需要通过空中重新编程，以便添加新功能，解决软件错误或安全漏洞，并重新调整其应用程序。物联网设备的局限性，例如安装在物理访问受限的位置，资源受限的性质，大规模和高度异构性，应该考虑到设计一个高效可靠的空中编程管道（OTAP）。在这项工作中，我们提出了一个调查的OTAP技术，可应用于物联网网络。我们强调了物联网设备OTAP的主要挑战和限制，并分析了固件更新过程的基本步骤，以及实现这些步骤的不同方法和技术。此外，我们讨论的计划，重点是确保OTAP过程。最后，我们介绍了一系列最先进的开源和商业平台，这些平台集成了安全可靠的OTAP。
2020-09-17 cs.NI
Remote IoT Source Monitoring with Delayed Feedback
Institute of Communications and Navigation, German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心通信与导航研究所）
本文研究物联网远程源监控中延迟反馈下的阈值报告策略，通过马尔可夫更新过程精确分析均方误差，发现主动传输在严格速率约束下显著提升监控性能。
2026-09-22 cs.IT cs.NI math.IT
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
Prototyping O-RAN Enabled UAV Experimentation for the AERPAW Testbed
本文为AERPAW测试平台设计并原型化了一个开源O-RAN实验平台，通过空中实验评估了FlexRIC控制器，并利用生成式AI模型增强数字孪生，以支持蜂窝连接无人机的定制优化。
2024-11-06 cs.AR cs.NI cs.SY
ThingPot: an interactive Internet-of-Things honeypot
Mirai分布式拒绝服务（DDoS）攻击利用了物联网（IoT）设备的安全漏洞，从而清楚地表明攻击者已经将IoT置于其雷达上。因此，保护物联网势在必行，但为了做到这一点，了解此类攻击者的策略至关重要。为此，本文提出并部署了一种名为ThingPot的新型物联网蜜罐。蜜罐技术模仿可能被攻击者利用的设备，并记录其行为以检测和分析所使用的攻击向量。ThingPot是同类产品中的第一个，因为它不仅关注物联网应用协议本身，而且关注整个物联网平台。使用XMPP和REST API实现概念验证，以模仿Philips Hue智能照明系统。ThingPot已经部署了1.5个月，通过捕获的数据，我们发现了针对智能设备的五种类型的攻击和攻击向量。ThingPot的源代码是开源的。
2018-07-11 cs.CR cs.NI
A Generalized Framework for Joint Dynamic Optimal RF Interface Setting and Next-Hop Selection in IoT networks with Similar Requests
在物联网机器上运行的许多应用程序都需要类似的带宽。这些机器配备了多个射频（RF）接口，用于机器对机器或机器对基站（BS）通信。在数据传输中联合动态优化RF接口设置和下一跳选择可以最大化网络数据率。为此，我们提出了一个通用的框架，根据所需的带宽的机器同时选择这些组件。该框架适用于具有多个BS和具有类似带宽请求的源的网络。仿真结果表明，使用该框架，网络源的平均数据率提高了117%。
2022-01-11 cs.NI eess.SP
Source-Code Analysis of iFogSim for Simulating Distributed IoT Architectures: Coverage, Challenges, and Enhancements
University of Dschang（贾昂大学）
本文通过分析iFogSim源代码，探讨其在模拟非标准物联网架构中的覆盖性、挑战及改进方法，提出七个开发建议以提升工具性能。
2026-04-25 cs.NI cs.SE
Channel Access Methods for RF-Powered IoT Networks: A Survey
本综述首次全面回顾了配备专用射频能源的IoT网络中基于竞争和无竞争的信道接入协议，涵盖Aloha、CSMA、轮询、动态TDMA及连续干扰消除技术，并指出现有文献空白与未来研究方向。
2024-04-23 cs.DC cs.NI
Ambient IoT: A missing link in 3GPP IoT Devices Landscape
本文梳理3GPP在环境能量收集物联网设备方面的研究进展，结合反向散射设备链路预算分析，指出其需要区别于5G NR的全新系统设计方法。
2023-12-11 cs.NI eess.SP
The Case for Retraining of ML Models for IoT Device Identification at the Edge
Imperial College London（帝国理工学院）；University of Cambridge（剑桥大学）；University of York（约克大学）
众所周知，物联网（IoT）设备是许多安全问题的根源，因此它们将从自动化管理中受益匪浅。这就需要对设备进行可靠的识别，以便应用适当的网络安全策略。我们通过探索如何使用网络边缘可用的资源，根据物联网设备的网络行为准确识别物联网设备来应对这一挑战。在本文中，我们比较了五种不同的机器学习模型（基于树的和基于神经网络的）的准确性，通过使用来自大型物联网测试床的数据包跟踪数据来识别物联网设备，表明所有模型都需要随着时间的推移进行更新，以避免准确性的显著下降。为了有效地更新模型，我们发现有必要使用从部署环境收集的数据，例如，家庭。因此，我们使用代表网络边缘可用的硬件资源和数据源来评估我们的方法，例如在物联网部署中。我们表明，在边缘更新基于神经网络的模型是可行的，因为它们需要较低的计算和内存资源，并且它们的结构易于更新。我们的研究结果表明，它是有可能实现设备识别和分类，分别超过80%和90%的准确率在边缘。
2020-11-17 cs.LG cs.NI
Age Performance Analysis in Resource-Constrained Adversarial IoT Systems
Mount Royal University（蒙特皇家大学）；PSG College of Technology（PSG理工学院）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
本文研究了物联网中资源受限对抗系统中数据新鲜度的性能保证，通过双源M/G/1/1系统模型，分析了对抗性干扰对信息年龄的影响，并提出了基于随机支配论点的分析性AoI界限。
2026-09-15 cs.NI cs.PF
Collecting Channel State Information in Wi-Fi Access Points for IoT Forensics
本文提出了一种集成于Wi-Fi接入点的CSI收集与管理工具CSI Sniffer，通过提取IoT流量中的CSI特征进行用户行为分类，为IoT取证提供新的证据来源，并分析了存储需求及有损压缩对分类性能的影响。
2023-05-17 cs.NI eess.SP
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
A Pub/Sub SDN-Integrated Framework for IoT Traffic Orchestration
物联网（IoT）正在发展，日常使用中互联网连接设备的采用不断增长。这种增长不仅会影响网络中其他来源的流量，还会影响IoT设备和应用的通信质量要求，如服务质量（QoS）。随着动态网络管理和动态网络编程技术（如软件定义网络（SDN））的兴起，可以定制流量管理和通信质量要求，以适应利基用例和特性。我们提出了一个发布/订阅QoS感知框架（PSIOT-SDN），该框架编排物联网流量，并在物联网数据聚合器和发布/订阅消费者之间协调网络资源的分配。PSIoT框架允许使用IoT聚合器的发布/订阅编排器的功能进行边缘级QoS控制，此外，还允许通过将SDN功能与带宽分配模型相结合来进行网络级QoS控制，以进行全网IoT流量管理。该框架与SDN的集成使其能够动态地对SDN控制器启用的带宽共享做出反应，从而为物联网流量提供更好的带宽分配和更高的链路利用率。
2019-07-20 cs.DC cs.NI
State-Aware Timeliness in Energy Harvesting IoT Systems Monitoring a Markovian Source
本文研究能量采集系统中监测双状态马尔可夫源的最优传输策略，通过扩展信息年龄定义并建模为马尔可夫决策过程，揭示了最优策略结构并验证了其为报警状态预留能量的有效性。
2024-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
Tractable Stochastic Geometry Model for IoT Access in LTE Networks
物联网（IoT）本质上是大规模的。这不仅表现在大量的连接设备上，而且还表现在必须容纳的大量流量上。蜂窝网络确实是物联网预计将与传统的人类类型流量一起产生的数据海啸的自然候选者。然而，用于调度请求的随机接入过程代表了经由LTE蜂窝网络支持IoT的主要瓶颈。因此，本文开发了一个数学框架来建模和研究随机接入信道（RACH）的可扩展性，以适应物联网流量。所开发的模型是基于随机几何和离散时间马尔可夫链（DTMC），以考虑不同的接入策略和可能的小区间和小区间干扰的来源。为此，开发的模型被用来评估和比较三种不同的访问策略，其中包括传输持久性，回退，和功率斜坡的组合。本文所展示的分析和结果清楚地说明了随着物联网强度的增长，随机接入过程的脆弱性。最后，本文提供了关于物联网强度和RACH检测阈值的每种传输策略的有效场景的见解。
2016-07-12 cs.IT cs.NI math.IT
Towards Big data processing in IoT: network management for online edge data processing
Tsinghua University（清华大学）；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
数据负载大、覆盖范围广一直是物联网面临的关键问题。然而，在移动边缘计算（MEC）网络中，庞大的数据可以在边缘进行部分处理。本文讨论了一种基于MEC的大数据分析网络。分布式网络终端生成的原始数据由边缘服务器收集和处理。边缘服务器分离出大量冗余数据，并将提取的信息传输到中心云进行进一步分析。然而，考虑到边缘计算能力有限，庞大数据源中的部分原始数据可能会直接传输到云端。为了在线管理有限的资源，我们提出了一种基于李亚普诺夫优化的算法，以联合优化边缘处理器频率，发射功率和带宽分配的政策。该算法的目标是在不知道数据源概率分布的情况下，稳定数据处理延迟和节省能量。所提出的网络管理算法可能有助于未来物联网中的大数据处理。
2019-05-05 cs.AI cs.DC cs.IT
