'They're all about pushing the products and shiny things rather than fundamental security' Mapping Socio-technical Challenges in Securing the Smart Home
不安全的连接设备不仅会对灵巧家庭业主造成严重威胁，还会对底层基础设施网络造成严重威胁。从物联网（IoT）供应商和最终用户的角度来看，学术界和监管机构对解决网络安全风险的兴趣越来越大。例如，除了目前的数据保护和网络安全法律框架外，英国政府还发起了“设计安全”运动。虽然已经有关于组织和个人如何管理自己的网络安全风险的工作，但目前尚不清楚物联网供应商在多大程度上支持最终用户以可用的方式对此类风险进行日常管理，以及是什么阻止了供应商改进此类支持。我们采访了物联网领域的13位专家，并确定了使物联网产品可用安全的三大类障碍：技术，法律和组织。在本文中，我们进一步讨论这些发现的政策含义，并提出一些建议。
2021-05-25 cs.CR cs.CY cs.HC
Diagnosis-guided Attack Recovery for Securing Robotic Vehicles from Sensor Deception Attacks
University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；University of Iowa（爱荷华大学）
本文提出DeLorean统一框架，通过因果分析诊断传感器欺骗攻击并利用历史状态重建受损传感器物理状态，实现机器人车辆在多传感器攻击下的针对性恢复，成功率93%。
2024-01-22 cs.CR cs.RO
Securing IIoT using Defence-in-Depth: Towards an End-to-End Secure Industry 4.0
工业4.0使用物联网的一个子集，即工业物联网（IIoT），以实现连接性，互操作性和分散性。工业网络的部署很少考虑设计的安全性，但随着连接性的增加，这在智能制造中变得势在必行。工业4.0中OT和IT基础设施的结合增加了传统工业网络之外的新安全威胁。深度防御（DiD）策略通过提供多个防御层来解决这个问题的复杂性，每个防御层都专注于一组特定的威胁。此外，IIoT网络的严格要求需要轻量级加密算法。然而，这些密码必须提供E2E（端到端）安全性，因为数据在到达目的地之前要经过中间实体或中间盒。如果受到攻击，中间盒可能会将易受攻击的信息暴露给潜在的攻击者，如果这些信息在整个路径中没有加密的话。本文分析了工业4.0中最相关的安全策略，主要关注DiD。考虑到这些，它提出了DiD（一种称为基于属性的加密（ABE）的加密算法）和对象安全性（即，OSCORE）以获得E2E安全方法。此分析是开发适合工业4.0的更复杂和轻量级安全框架的关键第一步。
2022-01-14 cs.CR
MESA: Prioritizing Vulnerable Communication Channels for Securing Multi-Agent Systems
University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
针对多智能体系统通信通道攻击面不均匀的问题，提出Mesa框架，结合图论指标和动态探测方法，无需攻击痕迹即可优先排序关键边缘，实验表明排名与攻击成功率强相关，可有效指导防御资源分配。
2026-06-29 cs.AI cs.CR
zk-IoT: Securing the Internet of Things with Zero-Knowledge Proofs on Blockchain Platforms
本文提出 zk-IoT 框架，通过在区块链上结合零知识证明技术，确保受损 IoT 设备的固件执行与数据处理完整性，实现设备间安全通信，实验验证了其可行性与高效性。
2024-02-19 cs.CR
Securing Federated Learning against Backdoor Threats with Foundation Model Integration
Renmin University of China（中国人民大学）；The University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校）
针对联邦学习集成基础模型引入的新型后门攻击，提出无数据防御策略，通过约束模型聚合时隐藏特征空间的异常激活，有效抵御经典与新型后门攻击，性能优于现有方法。
2025-05-27 cs.CR cs.LG
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
TOCTOU Resilient Attestation for IoT Networks (Full Version)
针对物联网设备安全关键功能面临的TOCTOU漏洞、高延迟等问题，提出TRAIN技术，实现TOCTOU窗口最小化、恒定时间证明及多妥协设备下的弹性，并通过原型验证可行性。
2025-02-12 cs.CR
SERENIoT: Collaborative Network Security Policy Management and Enforcement for Smart Homes
网络流量白名单已成为保护消费者物联网设备的主要方法。然而，确定物联网设备的白名单行为应该是什么仍然是一个开放的挑战。迄今为止，提案依赖于制造商和受信任方提供白名单，但这些提案需要制造商参与或信任其他利益相关者。可替代地，本地监视设备可以允许构建观察到的行为的白名单，但是设备可能不会在观察时段期间用尽其功能集，或者行为可能在需要重新训练的软件更新之后改变。本文提出了一种基于区块链的系统，用于确定物联网设备的行为是否与其他同类设备相似。我们的系统（SERENIoT，发音为Serenity）克服了最初确定设备正确行为的挑战。SERENIoT公共区块链中的节点提交对连接的物联网设备观察到的网络行为的摘要，并构建大多数节点观察到的行为的白名单。一旦广泛部署更新，通过软件更新进行的行为更改将自动列入白名单。通过在小型Raspberry Pi物联网网络和大规模Amazon EC2模拟上实现SERENIoT的概念验证，我们评估了系统的安全性、可扩展性和性能。
2020-03-05 cs.CR
WISE: Lightweight Intelligent Swarm Attestation Scheme for IoT (The Verifier's Perspective)
物联网（IoT）的日益普及通过将越来越多有吸引力的攻击目标（即嵌入式设备）连接到互联网来扩大攻击面。保护这些设备的一个关键组件是软件完整性检查，通常通过远程证明（RA）实现。RA被实现为交互式协议，由此可信方（验证器）验证潜在受损的远程设备（证明器）的软件完整性。在绝大多数物联网应用中，智能设备以集群方式运行，因此需要高效的集群认证方案。在本文中，我们提出了WISE，第一个智能群认证协议，旨在尽量减少通信开销，同时保持足够的安全性。WISE依赖于一种资源高效的智能广播身份验证方案，其中设备被组织在细粒度的多集群中，并且在需要时，最有可能受到攻击的设备会被证明。考虑到群中每个设备的证明历史和不同特征（和约束），智能地选择候选设备。我们表明，WISE非常适合资源受限的嵌入式设备，在异构物联网网络中具有高效率和可扩展性，并提供可调节的安全级别。
2018-11-18 cs.CR
Human-centred home network security
本章借鉴了前面讨论许多核心HDI方法和学科观点的章节，以考虑HDI在家庭网络安全中的具体应用。虽然很多工作都考虑了家庭物联网设备及其通信的安全挑战，特别是对于那些功率或计算能力有限的设备，但研究界很少关注家庭网络安全及其可接受性和可用性，从普通人的角度来看公民。很明显，我们需要彻底改变设计国内网络基础设施的方法，以防范威胁到物联网好处的广泛网络攻击。我们的目标必须是防御墙内的敌人，保护家庭中的关键功能免受流氓设备的攻击，并防止已经发生的破坏性大规模物联网DDOS攻击的扩散[1]。
2022-03-26 cs.CR cs.HC cs.NI
Securing Edge Networks with Securebox
连接到家庭和企业网的移动和物联网设备数量正在快速增长。这些设备为用户提供了新的服务和体验;然而，它们也带来了与数据和设备安全以及用户隐私有关的新的安全威胁。在本文中，我们首先分析了连接到边缘网络的这些设备所带来的潜在威胁。我们建议使用SecureBox：一种新的云驱动、低成本的安全即服务解决方案，应用软件定义网络（SDN）来改善网络监控、安全和管理。Securebox通过云安全服务（CSS）实现网络的远程管理，只需最少的用户干预。为了降低成本和提高可扩展性，Securebox基于CSS提供的虚拟化中间盒。我们的提案与现有解决方案不同，将SDN和云集成到统一的边缘安全解决方案中，并提供协作保护机制，使安全策略能够在所有连接的网络中快速传播，以减轻系统检测到的新威胁或攻击。我们已经实现了两个Securebox原型，使用低成本Raspberry-PI和现成的无风扇PC。我们的系统评估表明，Securebox可以实现自动网络安全，并以较低的管理开销增量部署到基础设施。
2017-12-20 cs.CR cs.NI
Cybersecurity Guidance for Smart Homes: A Cross-National Review of Government Sources
Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI)（可扩展数据分析与人工智能中心）；Leipzig University, Germany（莱比锡大学）
本文通过跨国民众审查，分析政府为智能家庭用户提供的网络安全指导类型和内容，发现政府提供大量通用安全建议和报告渠道，但针对智能家庭的结构化事件响应指导较少。
2026-03-23 cs.CR cs.CY
Integration of Digital Twin and Federated Learning for Securing Vehicular Internet of Things
本文提出一种集成数字孪生与层次联邦学习的车辆物联网异常检测模型，以解决集中式检测的高延迟、隐私泄露等问题，提高恶意活动检测准确性。
2023-07-25 cs.CR
Privacy-Preserving Detection of IoT Devices Connected Behind a NAT in a Smart Home Setup
Ben-Gurion University of the Negev（本-古里安大学）；iTrust - Singapore University of Technology and Design（iTrust——新加坡科技设计大学）
如今，电信服务提供商（电信公司）面临着由连接到客户网络的受损物联网设备执行的网络攻击。这种攻击不仅可能对攻击目标产生严重影响，而且可能对电信公司本身产生严重影响。为了减轻这些风险，我们提出了一种基于机器学习的方法，可以检测连接在国内NAT后面的特定易受攻击的物联网模型的设备，从而识别对电信公司的基础设施和服务可用性构成风险的家庭网络。作为保护国内客户隐私的努力的一部分，我们的方法仅依赖于NetFlow数据，而不检查有效载荷。为了促进这一领域的未来研究，我们分享了我们的新数据集，这些数据集是在我们的实验室中从许多不同的商业物联网设备中收集的。
2019-05-31 cs.CR cs.LG cs.NI
Detection of Energy Consumption Cyber Attacks on Smart Devices
本文提出一种轻量级能耗攻击检测技术，通过分析智能家居设备接收的数据包及TCP、UDP、MQTT协议与设备状态，测量数据包接收率以有效识别攻击并及时向管理员报警。
2024-10-15 cs.CR
DÏoT: A Federated Self-learning Anomaly Detection System for IoT
物联网设备越来越多地部署在日常生活中。然而，由于不安全的设计、实现和配置，这些设备中的许多是脆弱的。因此，许多网络已经存在容易受到攻击的脆弱物联网设备。这导致了专门针对物联网设备的新一类恶意软件。然而，现有的入侵检测技术在检测受损的物联网设备方面并不有效，因为在涉及的不同类型的设备和制造商的数量方面，问题的规模很大。在本文中，我们提出了DIOT，一个自治的自学习分布式系统，用于有效地检测受损的物联网设备。与之前的工作相比，DIOIoT使用一种新的自学习方法将设备分类为设备类型，并为每个类型构建正常的通信配置文件，这些配置文件随后可用于检测通信模式中的异常偏差。DIOT利用联邦学习方法有效地聚合行为配置文件。据我们所知，这是第一个系统采用联邦学习方法异常检测为基础的入侵检测。因此，DIOT可以应对新出现的未知攻击。我们对30多个现成的物联网设备进行了长期的系统和广泛的评估，结果表明，DIOIoT在检测设备方面非常有效（95.6%的检测率）和快速（~257 ms），例如，臭名昭著的Mirai恶意软件。在现实世界的灵巧家庭部署设置中进行评估时，DIOT报告没有错误警报。
2019-05-10 cs.CR
IntegriScreen: Visually Supervising Remote User Interactions on Compromised Clients
用户通过其本地客户端（笔记本电脑或台式机）访问的远程服务和应用程序通常假定，在会话开始时成功进行用户身份验证后，所有后续通信都反映了用户的意图。但是，如果攻击者获得了客户端的控制权，并因此可以操纵用户看到的内容以及发送到远程服务器的内容，则情况并非如此。为了保护用户与远程服务器的通信，尽管可能受到损害的本地客户端，我们提出了连续的视觉监督的概念，配备了摄像头的第二个设备。由于带有前置摄像头的传入设备（如增强现实耳机和灵巧家庭助手）数量的快速增加，我们建立了一个核心思想，即用户的实际意图输入是客户端屏幕上显示的内容，而不管最终发送到远程服务器的内容是什么。因此，静态定位的启用相机的设备可以连续地分析客户端的屏幕，以强制客户端诚实地行为，尽管可能是恶意的。我们通过开发一个功能齐全的原型，在三种不同的移动设备上运行一系列实验测试，并通过进行用户研究，分析参与者在各种模拟攻击过程中使用系统的情况，来评估这一概念的当前可行性和可部署性。实验评估确实证实了视觉监督概念的可行性，因为该系统始终检测到超过98%的评估攻击，而研究参与者几乎没有指令检测到其余攻击的概率很高。
2020-11-27 cs.CR cs.HC
Ruledger: Ensuring Execution Integrity in Trigger-Action IoT Platforms
本文提出基于账本与智能合约的 Ruledger 平台，通过验证用户、配置、设备事件和触发器信息保障触发-动作物联网规则执行完整性，并在 IFTTT 上验证其开销可接受。
2024-02-29 cs.CR
Traffic-aware Patching for Cyber Security in Mobile IoT
物联网（IoT）中的各种类型的通信技术和移动性特征一方面实现了富有成效和有吸引力的应用，但另一方面促进了恶意软件的传播，从而为网络安全处理IoT授权的恶意软件提出了新的挑战。与传统无线网络中节点可以直接修复和保护的恶意软件传播控制方案相比，在物联网中，受损的终端设备很难被修补。或者，通过修补中间结点来阻止恶意软件被证明是更可行和实用的解决方案。具体而言，修补中间结点可以通过保护基础设施链路并将恶意软件传播限制为本地设备到设备传播来有效地防止恶意软件传播的扩散。提出了一种新的流量感知的修补方案，选择重要的中间结点进行修补，适用于修补资源有限、响应时间受限的物联网系统。在物联网网络中的真实跟踪数据集上进行实验，以证明所提出的流量感知补丁方案在减轻恶意软件传播方面的优势。
2017-03-15 cs.CR
Efficient and Privacy-preserving Voice-based Search over mHealth Data
家庭物联网设备在医疗保健系统中扮演着智能个人助理的重要角色。它们通常带有语音功能，为老年人、残疾人和患者增加额外的可用性和便利性。在本文中，我们提出了一个有效的和隐私保护的基于语音的搜索方案，以提高效率和隐私的家庭医疗保健应用。我们考虑的应用场景中，患者使用的设备来记录和上传他们的语音到服务器和护理人员搜索感兴趣的声音的病人的语音内容，情绪，音调和背景声音的基础上。我们的方案保留了语音数据的丰富性和隐私性，并使准确和有效的基于语音的搜索，而在当前的系统中，使用语音识别的语音数据的丰富性和隐私性受到损害。具体地说，我们的方案通过采用同态加密来实现隐私;只有加密的语音数据被上传到服务器，而服务器无法访问原始语音数据。此外，我们的计划，使服务器能够有选择地和准确地响应照顾者的查询的语音数据的基础上语音的特征相似性。我们评估我们的计划，通过真实的实验表明，我们的计划，即使隐私保护可以成功地匹配相似的语音数据，平均准确率为80.8%。
2018-09-12 cs.CR
IoT Sentinel: Automated Device-Type Identification for Security Enforcement in IoT
随着物联网（IoT）的快速发展，对IoT设备安全性的担忧变得突出。一些供应商正在为家庭和小型办公室网络生产IP连接设备，这些设备通常存在安全设计和实施缺陷。它们还往往缺乏固件更新或补丁的机制，这些机制可以帮助消除安全漏洞。保护存在此类易受攻击设备的网络需要棕地方法：在网络内应用必要的保护措施，以便潜在易受攻击的设备可以共存，而不会危及同一网络中其他设备的安全。在本文中，我们介绍了IOT SENTINEL，这是一种能够自动识别连接到物联网网络的设备类型的系统，并能够强制执行限制易受攻击设备通信的规则，以最大限度地减少因其危害而造成的损害。我们表明IOT SENTINEL在识别设备类型方面是有效的，并且具有最小的性能开销。
2016-12-13 cs.CR
Privacy Preserving and Ownership Authentication in Ubiquitous Computing Devices using Secure Three Way Authentication
在今天的技术和小工具的世界几乎每个人都有一个便携式设备，无论是笔记本电脑或智能手机。用户希望所有的服务都在他的指尖，并通过他拥有的便携式设备访问它们。也许他想从其他用户或服务提供商那里获得一些数据，或者他想在家里控制他的智能设备。在当前的移动环境时代，用户设备和服务提供商之间的交互必须足够安全，而不管用于访问或利用服务的设备的类型如何。在本文中，我们提出了一个“安全的三路认证（STWA）”技术，旨在保护用户的隐私，并完成所有权认证，以安全地提供服务的用户设备。该技术还将帮助用户或服务提供商在交换的加密密码短语的帮助下检查设备是否受到损害。
2012-06-05 cs.CR
Security Considerations for Internet of Things: A Survey
将可穿戴设备、传感器、执行器、移动设备、计算机、仪表甚至车辆等形式的“物”和设备互连是当前时代的关键要求。这些互联网络连接正在为家庭和楼宇自动化、智能城市和基础设施、智能工业和智能一切等新兴应用提供服务。然而，这些连接的物联网（IoT）的安全性发挥着中心作用，没有错误的余地。在回顾了有关该主题的相关在线文献以及市场趋势和发展之后，人们可以注意到物联网产品和服务的安全性仍然存在担忧。本文重点关注物联网安全调查，旨在突出物联网生态系统中与安全相关的最重要问题。该调查确定了针对物联网设备的一般威胁和攻击向量，同时强调了可能导致违反安全性的缺陷和弱点。此外，本文还提出了补救的安全性受损的解决方案，以及风险缓解的方法，预防和改进建议。
2020-06-18 cs.CR
Optimal Control of Malware Propagation in IoT Networks
针对智能家居IoT网络补丁部署前的恶意软件扩散问题，提出含即时响应状态的SI_HI_LR_FR_C节点流行病学模型与最优控制策略，并通过数值分析和自建数据集验证其降低感染设备数量的效果。
2024-01-20 cs.CR
Blockchain Solutions for Forensic Evidence Preservation in IoT Environments
物联网（IoT）带来的技术发展伴随着新形式的网络攻击，这些攻击利用了物联网网络的复杂性和异构性，以及物联网设备中存在的许多漏洞。检测受损设备以及收集和保存有关物联网网络中涉嫌恶意行为的证据成为高度优先的领域。本文提出了一种基于区块链的解决方案，该解决方案专为灵巧家庭领域设计，用于收集和保存数字取证证据。该系统利用了一个私人的法医证据数据库，其中存储了捕获的证据，以及一个允许提供完整性，身份验证和不可否认性等安全服务的许可区块链，以便证据可以在法庭上使用。区块链存储证据的元数据，这对于提供上述服务至关重要，并通过智能合约与调查过程中涉及的不同实体进行交互，包括互联网服务提供商，执法机构和检察官。提出了基于区块链的解决方案的高级架构，该解决方案可以解决从物联网网络收集的取证证据的数字处理需求所带来的独特挑战。
2019-03-26 cs.CR
Trusting the Cloud-Native Edge: Remotely Attested Kubernetes Workers
针对边缘环境下Kubernetes节点因物理暴露带来的信任问题，本文提出基于硬件TPM启动证明、结合自定义控制器与改进版Keylime的动态凭证管理架构，实现边缘节点安全注册，验证了功能有效性与较低的注册延迟。
2024-05-16 cs.CR
Smart speaker design and implementation with biometric authentication and advanced voice interaction capability
Data Science Institute, National University of Ireland Galway（爱尔兰国立高威大学数据科学研究所）
半导体技术的进步已经减小了尺寸和成本，同时提高了芯片组的性能和容量。此外，AI框架和库的进步为在消费者物联网设备的资源受限边缘容纳更多AI带来了可能性。传感器如今是我们环境中不可或缺的一部分，它提供连续的数据流以构建智能应用。一个示例可以是具有多个互连设备的灵巧家庭场景。在这样的智能环境中，为了方便和快速地访问基于Web的服务和个人信息，例如日历，笔记，电子邮件，提醒，银行等，用户将第三方技能或来自亚马逊商店的技能链接到他们的智能扬声器。此外，在当前的灵巧家庭场景中，诸如智能安全摄像机、视频门铃、智能插头、智能一氧化碳监测器和智能门锁等的若干灵巧家庭产品经由定制技能添加的方式与现代智能扬声器互连。因为智能扬声器经由智能扬声器用户的账户链接到这样的服务和设备。任何人都可以通过语音命令对智能扬声器进行物理访问。如果这样做，数据隐私，家庭安全和用户的其他方面都会受到损害。最近推出的Tensor Cam的AI Camera，Toshiba的Symbio，Facebook的Portal都是具有AI功能的摄像头智能扬声器。虽然它们支持摄像头，但除了发出唤醒词之外，它们没有身份验证方案。本文概述了智能音箱用户由于缺乏身份验证方案而面临的网络安全风险，并讨论了开发最先进的基于摄像头、麦克风阵列的现代Alexa智能音箱原型来解决这些风险。
2022-07-17 cs.CR cs.SD eess.AS
Secure Wearable Apps for Remote Healthcare Through Modern Cryptography
针对可穿戴设备远程医疗的患者隐私风险，研究应用现代密码学的解决方案，实现从边缘端到云端的数据机密性、完整性与真实性保护。
2024-10-10 cs.CR
Detection and Prevention of Process Disruption Attacks in the Electrical Power Systems using MMS Traffic: An EPIC Case
Birla Institute of Technology and Science Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院皮拉尼校区）；Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学）
本文提出了一种基于MMS流量的自动攻击检测与预防框架，用于识别和阻止针对智能电网的远程网络攻击，通过分析MMS协议字段值对，提升智能电网的网络安全水平。
2026-01-07 cs.CR
Safety, Security, and Privacy Threats Posed by Accelerating Trends in the Internet of Things
物联网（IoT）已经在改变工业、城市和家庭。所有行业的这种转变的经济价值估计为数万亿美元，对能源效率，健康和生产力的社会影响是巨大的。除了互联智能设备的潜在好处外，在将传感和智能嵌入到每个设备中时，滥用的风险和可能性也会增加。物联网设备数量不断增加的核心问题之一是安全操作它们所需的复杂性增加。这种日益增加的复杂性带来了新的安全性、保密性、隐私性和可用性挑战，远远超出了个人仅保护单个设备所面临的困难挑战。我们强调了智能设备和设备集合导致的一些负面趋势，我们认为与安全性，物理安全性，隐私和可用性相关的问题是紧密相连的，需要同时解决所有四个问题的解决方案。需要在现有技术的基础上为单个设备制定严格的安全和安保标准。同样，确定个人自信地管理设备集合的最佳方式的研究必须指导此类系统的未来部署。
2020-07-31 cs.CR cs.CY
Machine Learning for the Detection and Identification of Internet of Things (IoT) Devices: A Survey
Shenzhen University（深圳大学）；Embry-Riddle Aeronautical University（安柏瑞德航空大学）
物联网（IoT）正在成为日常生活中不可或缺的一部分，支持各种新兴服务和应用。然而，流氓物联网设备的存在使物联网面临着巨大的风险，并带来了严重的后果。保护物联网的第一步是检测流氓物联网设备并识别合法设备。常规方法使用密码机制来认证和验证合法设备的身份。然而，密码协议在许多系统中不可用。同时，当合法设备可以被利用或加密密钥被公开时，这些方法不太有效。因此，非加密物联网设备识别和流氓设备检测成为保护现有系统的有效解决方案，并将为具有加密协议的系统提供额外的保护。非加密方法需要更多的努力，尚未得到充分的研究。在本文中，我们提供了一个全面的调查机器学习技术，用于识别物联网设备，以及从被动监视代理或网络运营商的角度检测受损或伪造的设备。我们将物联网设备识别和检测分为四类：特定于设备的模式识别、支持深度学习的设备识别、无监督设备识别和异常设备检测。同时，我们讨论了各种ML相关的使能技术，为此目的。这些使能技术包括学习算法、网络流量跟踪和无线信号的特征工程、持续学习和异常检测。
2021-01-25 cs.AI cs.CR cs.LG
Iota: A Framework for Analyzing System-Level Security of IoTs
大多数物联网系统涉及物联网设备、通信协议、远程云、物联网应用程序、移动应用程序和物理环境。然而，现有的物联网安全分析只关注所有必要组件的子集，如设备固件，而忽略了物联网系统的交互性，导致攻击检测能力有限。在这项工作中，我们提出了Iota，一个基于逻辑编程的框架来执行物联网系统的系统级安全分析。Iota为物联网系统生成攻击图，显示所有可能受到攻击的系统资源，并列举潜在的攻击痕迹。在构建Iota的过程中，我们设计了新颖的技术来扫描物联网系统中的单个漏洞，并进一步为物联网漏洞创建通用的利用模型。我们还识别和建模不同设备之间的物理依赖关系，因为它们是物联网系统所独有的，并且被对手用来发起复杂的攻击。此外，我们利用NLP技术来提取基于应用描述的物联网应用语义。为了评估漏洞对系统范围的影响，我们根据攻击图提出了两个指标，为加强物联网系统提供指导。通过对127个物联网漏洞的评估表明，Iota的漏洞利用建模模块在预测漏洞的前提条件和影响方面达到了80%以上的准确率。我们将Iota应用于37个基于真实物联网应用和设备的合成灵巧家庭物联网系统。实验结果表明，我们的框架是有效的和高效的。在攻击图显示的27条最短攻击路径中，62.8%是系统管理员没有预料到的。只需1.2秒即可生成和分析由50台设备组成的物联网系统的攻击图。
2022-02-05 cs.CR
Anomalous Communications Detection in IoT Networks Using Sparse Autoencoders
Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院南巴黎电信学院）；IMT Lille-Douai, Institut Mines-Télécom（法国国立高等矿业电信学校联盟里尔-杜埃国立高等矿业电信学校）；CNRS（法国国家科学研究中心）
如今，物联网设备已经被广泛部署用于实现各种智能服务，例如灵巧家庭或电子医疗保健。然而，安全性仍然是最重要的问题之一，因为许多物联网设备都很容易受到攻击。此外，物联网恶意软件不断发展，变得越来越复杂。物联网设备旨在执行非常特定的任务，因此它们的网络行为预计将相当稳定和可预测。任何明显的行为偏离正常模式都表明发生了异常事件。在本文中，我们提出了一种使用一组稀疏自编码器来检测物联网网络中异常网络通信的方法。所提出的方法使我们能够区分合法的恶意通信。因此，如果设备受到危害，则只有恶意通信可以被丢弃，而设备提供的服务不会完全中断。为了表征网络行为，使用发送和接收的前N个数据包的大小的统计数据以及数据包之间的相应到达间隔时间的统计数据来提取和描述双向TCP流。然后训练一组稀疏自编码器来学习实验性灵巧家庭网络生成的合法通信的简档。根据N的值，所开发的模型实现了攻击检测率从86.9%到91.2%，误报率从0.1%到0.5%。
2019-12-26 cs.CR cs.LG cs.NE
Evaluating Synthetic Command Attacks on Smart Voice Assistants
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Cisco Research（思科研究院）
本文研究了利用目标有限且无关的语音样本合成命令对智能语音助手进行攻击，证明了简单的拼接语音合成即可执行敏感操作且网络足迹小，突出了加强防御的必要性。
2024-11-14 cs.CR cs.SD eess.AS
IoT-AD: A Framework To Detect Anomalies Among Interconnected IoT Devices
针对互联IoT环境中异常行为易传播的问题，提出兼具检测、限制与恢复功能的IoT-AD框架，经测试其检测准确率最高达98%、耗时低于2.12毫秒，性能优于现有相关方法。
2023-06-11 cs.CR cs.NI
A Structured State Space Sequence Model for Multi-Class Classification of Malware
Artificial Intelligence Research (AIR) Center（人工智能研究（AIR）中心）
针对物联网恶意软件威胁，提出基于结构化状态空间序列（S4）模型的恶意软件检测与分类新框架，首次实证应用S4模型并与其他深度学习架构全面比较，提升系统安全性。
2026-10-02 cs.AI cs.CR cs.LG
