WaTZ: A Trusted WebAssembly Runtime Environment with Remote Attestation for TrustZone
本文提出 WaTZ，一个面向 Arm TrustZone 的高效安全的 WebAssembly 运行时环境及轻量级远程证明系统，通过形式化验证的协议保障代码可信执行，性能接近原生一半，为物联网设备提供安全与互操作性。
2023-05-17 cs.CR cs.DC cs.PF
TrustShadow: Secure Execution of Unmodified Applications with ARM TrustZone
物联网（IoT）技术的快速发展导致了使其更智能的新兴需求。现在，各种应用程序可以在基于ARM的处理器上同时运行。例如，互联网边缘的设备具有更高的马力，可以委托存储，处理和分析从物联网设备收集的数据。这大大提高了效率，减少了需要传输到云端进行数据处理、分析和存储的数据量。然而，商品操作系统容易受到损害。一旦它们被利用，攻击者就可以访问这些设备上的数据。由于在设备上存储和处理的数据可能是敏感的，没有处理，这特别令人不安。在本文中，我们提出了一个新的系统，TrustShadow屏蔽传统应用程序不受信任的操作系统。TrustShadow利用ARM TrustZone技术，将资源划分为安全和正常两个世界。在安全世界中，TrustShadow为安全关键应用程序构建了一个可信的执行环境。这个可信的环境由一个轻量级的运行时系统维护，该系统协调应用程序与正常世界中运行的普通操作系统之间的通信。运行时系统本身不提供系统服务。相反，它将对系统服务的请求转发给普通OS，并验证响应的正确性。为了证明这种设计的效率，我们在支持ARM TrustZone的真实芯片板上对TrustShadow进行了原型设计，并使用微基准测试和真实应用程序对其性能进行了评估。我们展示了TrustShadow对实际应用程序的开销可以忽略不计。
2017-06-23 cs.CR cs.OS
CFI CaRE: Hardware-supported Call and Return Enforcement for Commercial Microcontrollers
随着物联网（IoT）部署规模的不断扩大，对IoT安全的关注变得更加迫切。特别是，内存损坏攻击发挥了主导作用，因为它们允许远程危害物联网设备。控制流完整性（CFI）是一种很有前途的通用防御技术。然而，鉴于物联网部署的性质，传统计算环境（包括CFI）的现有保护机制需要适应物联网设置。在本文中，我们描述了在基于微控制器（MCU）的物联网设备上启用CFI的挑战。然后，我们提出了CaRE，第一个中断感知CFI方案的低端MCU。CaRE通过利用ARMv 8-M架构中引入的TrustZone-M安全扩展，使用一种新颖的方式来保护CFI元数据。其二进制插装方法保留了目标MCU软件的内存布局，允许预构建的裸金属二进制代码受到CaRE的保护。我们描述了我们的Cortex-M原型系统上的实现，并证明了CaRE是安全的，同时施加可接受的性能和内存的影响。
2017-06-18 cs.CR
StreamBox-TZ: Secure Stream Analytics at the Edge with TrustZone
虽然在云边缘处理大量的物联网数据流是很有吸引力的，但这样做会将数据暴露给边缘上复杂、易受攻击的软件堆栈，从而带来安全威胁。为此，我们主张将数据及其计算隔离在边缘的可信执行环境（TEE）中，将它们与我们认为不可信的剩余边缘软件堆栈隔离开来。这种方法面临两个主要挑战：（1）在单个TEE中执行高吞吐量、低延迟的流分析，这受到低可信计算基础（TCB）和有限物理内存的限制;（2）验证流分析的执行，因为执行涉及边缘上的不可信软件组件。作为回应，我们提出了StreamBox-TZ（SBT），这是一个用于边缘平台的流分析引擎，可提供强大的数据安全性，可验证的结果和良好的性能。SBT为基于ARM TrustZone的TEE提供了一个设计和优化的数据平面。它支持持续的远程认证，以确保分析正确性和结果新鲜度，同时产生低开销。SBT仅向TCB添加42.5 KB的可执行文件（占整个TCB的16%）。在八核ARMv 8平台上，它通过以亚秒级延迟处理高达140 MB/秒（12 M事件/秒）的输入事件来提供最先进的性能。SBT的安全机制所产生的开销小于25%。
2019-06-05 cs.CR cs.DC cs.OS
Protecting Actuators in Safety-Critical IoT Systems from Control Spoofing Attacks
在本文中，我们提出了一个名为Contego-TEE的框架，用于保护具有时序要求的物联网（IoT）边缘设备免受控制欺骗攻击，其中对手向执行器发送恶意控制信号。我们使用一个可信的计算基础上可用的商品处理器（如ARM TrustZone），并提出了一个不变的检查机制，以确保物理系统的安全和安全。采用嵌入式Linux内核开发了Contego-TEE的工作原型。我们证明了我们的方法运行在基于ARM的平台上的机器人车辆的可行性。
2019-08-26 cs.CR cs.SY eess.SY
MAVERICK: An App-independent and Platform-agnostic Approach to Enforce Policies in IoT Systems at Runtime
Maverick 提出一种独立于应用且平台无关的运行时策略执行机制，通过策略语言、合成器与分析器应对来自平台后端、第三方服务及物理交互的不安全行为，并以纠正措施恢复物联网系统安全状态。
2023-04-18 cs.CR
Caveat (IoT) Emptor: Towards Transparency of IoT Device Presence (Full Version)
本文提出了一种名为PAISA的隐私敏捷信任根架构，利用ARM TrustZone且无需硬件修改即可保证IoT设备存在及能力的及时安全公告，并实现了基于WiFi信标和Android应用的开源原型。
2023-09-08 cs.CR
A Framework for Measuring the Costs of Security at Runtime
在工业4.0中，网络物理系统（CPS）由组件组成，这些组件通过物联网（IoT）相互连接。由此产生的感知和影响物理世界的能力提供了广泛的机会，但同时也带来了新的安全挑战。为了应对这些挑战，有各种物联网框架，为管理和控制物联网组件及其交互提供解决方案。在这方面，为交互提供安全性通常需要执行附加的安全相关任务（例如，授权、加密等）。以防止可能的安全风险。目前的研究更多地侧重于设计和开发这些框架，并没有令人满意地提供评估提供安全所产生的成本的方法。在本文中，我们提出了一种初始方法，用于通过使用安全成本建模框架来测量为交互式物联网组件提供安全性所产生的成本。此外，我们描述了必要的构建块的框架，并提供了一个实验设计，显示它可以用来衡量安全成本在运行时。
2019-05-27 cs.CR
VetIoT: On Vetting IoT Defenses Enforcing Policies at Runtime
针对运行时策略执行的物联网防御方案审查不足、评估非统一的问题，提出高度自动化统一评估平台VetIoT，通过自动化事件模拟与结果比较复现并评估四种方案，提升可重复性与比较分析能力。
2025-09-23 cs.CR
LiteAtt: A Peer-to-Peer Self-Attestation Framework and Handshake Protocol for Connected IoT Devices
National University of Singapore（新加坡国立大学）
提出LiteAtt，一种无需验证器的点对点自我证明框架与协议，利用现代MCU的TEE和TinyML能力，在握手过程中直接完成运行时固件证明，实现低延迟、低能耗的互认证通信。
2026-05-25 cs.CR
Poisoning Prevention in Federated Learning and Differential Privacy via Stateful Proofs of Execution
针对联邦学习与本地差分隐私易受投毒攻击的问题，提出基于状态化执行证明（PoSX）的系统级防御方法SLAPP，利用ARM TrustZoneM安全扩展绑定数据与使用，实现强健安全保证并验证低开销。
2025-01-25 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
The Lazarus Effect: Healing Compromised Devices in the Internet of Small Things
我们生活在一个数十亿物联网设备正在部署和越来越依赖的时代。这使得确保它们的可用性和可恢复性成为首要目标。部署的物联网设备数量庞大且快速增长，使得手动恢复变得不切实际，特别是如果设备分散在大面积上。因此，需要一种可靠且可扩展的远程恢复机制，即使在攻击者完全控制设备，可能滥用它们或试图使它们无用之后也能工作。为了解决这个问题，我们提出了Lazarus，一个能够远程恢复受损物联网设备的系统。通过Lazarus，物联网管理员可以无条件地在保证的时间范围内远程控制物联网设备上运行的代码。这使得即使在设备的软件堆栈严重损坏的情况下也可以恢复。我们只要求最低的硬件要求，使得Lazarus甚至适用于低端受限的现成物联网设备。我们隔离Lazarus的最低限度的恢复可信的计算基础，从不可信的软件在时间和使用可信的执行环境。时间隔离防止秘密通过侧信道泄露给不可信的软件。在可信执行环境中，我们放置了在运行时约束不可信软件的最小功能。我们在一个基于ARM Cortex-M33的微控制器上实现了Lazarus，并配备了物联网中心、设备配置和安全更新功能。我们的原型可以恢复受损的嵌入式操作系统和裸机应用程序，并防止攻击者通过闪存磨损等方式破坏设备。我们在FreeRTOS的例子中展示了这一点，它不需要修改，只需要一个额外的任务。我们的评估显示，可以忽略不计的运行时性能的影响和适度的内存需求。
2020-05-19 cs.CR
Self-Adaptive Multi-Agent LLM-Based Security Pattern Selection for IoT Systems
Polytechnique Montréal（蒙特利尔高等理工学院）
本文提出ASPO方法，结合LLM推理与确定性执行，在MAPE-K控制循环中实现自适应安全模式选择，通过减少极端情况执行成本，提升资源效率和安全性。
2026-05-01 cs.CR
Atlas: Enabling Cross-Vendor Authentication for IoT
Stony Brook University（石溪大学）
Atlas通过扩展Web PKI到物联网，实现跨供应商设备认证，无需硬件更改，降低延迟并提高可靠性。
2026-02-09 cs.CR
C-FLAT: Control-FLow ATtestation for Embedded Systems Software
远程认证是一项至关重要的安全服务，尤其与日益流行的物联网（和其他嵌入式）设备相关。它允许受信任方（验证者）了解远程和可能感染恶意软件的设备（证明者）的状态。大多数现有的方法本质上是静态的，并且仅检查良性软件是否最初加载在证明器上。然而，它们容易受到运行时攻击，这些攻击会劫持应用程序的控制或数据流，例如，通过面向返回的编程或面向数据的漏洞利用。作为更全面的运行时远程认证的一个具体步骤，我们提出了控制流认证（C-FLAT）的设计和实现，使远程认证的应用程序的控制流路径，而不需要源代码。我们描述了Raspberry Pi上使用其ARM TrustZone硬件安全扩展的C-FLAT的完整原型实现。我们评估C-FLAT的性能使用现实世界的嵌入式（网络物理）应用程序，并证明其有效性对控制流劫持攻击。
2016-08-17 cs.CR
Software-based security approach for networked embedded devices
随着物联网（IoT）的不断扩展，数据安全对于确保隐私和安全变得越来越重要，特别是考虑到物联网设备处理的数据的敏感性，有时甚至是关键性。存在用于保护数据的基于硬件的可信执行环境，但是它们与缺乏硬件辅助安全特征的低成本设备不兼容。本文的研究提出了基于软件的保护和加密机制明确设计的嵌入式设备。所提出的架构旨在与低成本、低端设备一起工作，而不需要对底层硬件进行通常的更改。它可以防止硬件攻击，并支持运行时更新，使设备能够在受保护的内存中写入数据。拟议的解决方案是低成本物联网设备的替代数据安全方法，而不会影响性能或功能。我们的工作强调了开发安全且具有成本效益的解决方案以保护物联网环境中的数据的重要性。
2023-03-14 cs.CR
RESTRAIN: Reinforcement Learning-Based Secure Framework for Trigger-Action IoT Environment
Old Dominion University（奥多明尼昂大学）；Wichita State University（威奇托州立大学）；University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
本文提出平台无关的多智能体在线防御系统RESTRAIN，利用强化学习在运行时优化防御策略，以应对物联网触发-动作环境中的远程注入攻击，实现实时防御并最大化安全收益。
2025-03-12 cs.AI cs.CR
Physically Unclonable Functions for Secure IoT Authentication and Hardware-Anchored AI Model Integrity
Department of Electrical and Computer Science, Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学电气与计算机科学系）
本文综述了用于AI赋能物联网系统的硬件根信任机制，比较了TPM、PUFs、混合容器感知硬件根信任等方法，指出PUFs和混合信任锚在大规模AI物联网系统中具有平衡的前景，而软件-only方法在对抗和物理暴露环境中不足。
2026-04-23 cs.CR
slimIoT: Scalable Lightweight Attestation Protocol For the Internet of Things
物联网（IoT）与关键工业流程的联系越来越紧密，但当代物联网设备提供的安全功能有限，从而产生了大量新的攻击面。远程证明是通过可信实体远程验证联网嵌入式设备的内部状态来检测网络威胁的公知技术。尽管当前的单设备方法在物联网应用中显示出有限的可扩展性，但多设备认证很少受到关注。虽然最近的工作已经产生了一些可扩展的证明的建议，几个方面仍然没有探索，因此需要更多的研究。本文介绍了slimIoT，一种适用于所有物联网设备的可扩展轻量级证明协议。slimIoT依赖于高效的广播认证方案以及对称密钥加密。它可以通过物理访问IoT设备来抵御强大的对手。我们的协议是信息性的，因为它可以识别网络中每个设备的精确状态。我们在实施和评估slimIoT时考虑了许多因素。一方面，我们的评估结果显示，在内存占用和运行时间方面的开销很低。另一方面，模拟表明，slimIoT具有可扩展性，健壮性和高效性，可用于由数千个异构物联网设备组成的静态和动态网络。
2018-11-18 cs.CR
OAT: Attesting Operation Integrity of Embedded Devices
由于IoT/CPS系统的广泛采用，嵌入式设备（IoT前端）变得越来越连接和关键任务，这反过来又吸引了高级攻击（例如，控制流劫持和仅数据攻击）。不幸的是，物联网后端无法检测到在从物联网设备接收数据、服务请求或操作状态时是否发生了此类攻击。因此，目前物联网后端被迫盲目信任与之交互的物联网设备。为了填补这一空白，我们首先制定了一个新的嵌入式设备的安全属性，称为“操作执行完整性”或OEI。然后，我们设计并构建了一个系统，OAT，使远程OEI认证基于ARM的裸金属嵌入式设备。我们的OEI公式捕获了操作执行中涉及的控制流和关键数据的完整性。因此，满足OEI需要操作执行不受现有证明方法无法检查的意外控制和数据操纵。我们的设计OAT罢工之间的证明者的约束（嵌入式设备的有限的计算能力和存储）和验证者的要求（完全可验证性和取证援助）的平衡。OAT使用了一种新的控制流测量方案，可以实现轻量级和空间高效的测量收集（与基于跟踪的方法相比，空间减少了97%）。OAT通过抽象执行完成远程控制流验证，具有快速、确定性强的特点。OAT还具有针对关键数据的轻量级完整性检查功能（比以前的工作减少了74%）。我们的安全分析表明，OAT允许远程验证器或物联网后端检测影响物联网设备上操作执行的控制流劫持和仅数据攻击。在我们使用真实嵌入式程序的评估中，OAT的运行时开销为2.7%。
2019-10-01 cs.CR
PARIOT: Anti-Repackaging for IoT Firmware Integrity
本文提出PARIOT自保护方案，通过将防篡改控制直接注入物联网固件，在无需外部信任锚的情况下实现运行时重打包攻击检测，并在50个真实固件样本上验证了其可行性与鲁棒性。
2023-07-10 cs.CR
Lightweight Session-Key Rekeying Framework for Secure IoT-Edge Communication
本文提出DSEKP，一种轻量级会话密钥重新加密框架，通过动态生成AES-GCM密钥和HMAC证明实现安全物联网-边缘通信，减少计算和带宽成本。
2025-12-06 cs.CR
Hybrid Hierarchical Runtime Verification for Edge-IoT Security: Combining MonPoly and RTLola
Clone Systems（Clone Systems公司）；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）
针对边缘物联网监控的结构性挑战，提出三层分层运行时验证框架，结合 MonPoly 与 RTLola，实现跨设备协调攻击与静默绕过检测，并在 Docker 测试平台上验证了其有效性与低延迟。
2026-10-08 cs.CR cs.DC cs.LO
A Lightweight Moving Target Defense Framework for Multi-purpose Malware Affecting IoT Devices
University of Zurich（苏黎世大学）；University of Murcia（穆尔西亚大学）；armasuisse Science & Technology（瑞士联邦国防采购局科学与技术部）
针对IoT设备易受多用途恶意软件攻击且现有MTD方案不足的问题，提出四种改变设备网络、数据和运行时环境的MTD机制及轻量级IoT导向MTD框架，并在真实场景中验证了其效率和有效性。
2022-10-14 cs.CR cs.LG
ReCFA: Resilient Control-Flow Attestation
最近的物联网应用程序逐渐使用商品软件来适应更复杂的终端系统。确保这些软件的运行时完整性对于远程控制器或云服务来说是一项具有挑战性的任务。流行的实施是运行时远程证明，它需要终端系统（证明者）为其运行时行为生成证据，并需要远程可信验证者来证明证据。控制流证明是一种运行时证明，在证明器上对远程控制流劫持进行诊断。这些认证方法大多集中在小型或嵌入式软件上。证明复杂软件的最新进展依赖于源代码和CFG遍历来测量检查点分离的子路径，这可能不适用于商品软件，并且可能导致测量中连续子路径之间的上下文丢失。在这项工作中，我们提出了一个弹性的控制流证明（ReCFA），它不需要离线测量的所有合法的控制流路径，从而可扩展到复杂的商品软件上使用。我们的主要贡献是一个多阶段的方法来压缩运行时控制流事件，因此，大量的控制流事件被抽象成一个可交付的大小。压缩方法包括过滤可跳过的调用点、折叠程序结构相关的控制流事件和贪婪压缩。我们的方法是实现二进制级别的静态分析和仪器。我们采用了影子堆栈机制，在验证，以执行上下文敏感的控制流的完整性和诊断违反安全策略的妥协控制流事件。在真实基准测试上的实验结果表明了控制流压缩的有效性和安全实施的有效性。
2021-12-11 cs.CR
Securing Smart Home Edge Devices against Compromised Cloud Servers
灵巧家庭物联网系统通常依赖基于云的服务器进行组件之间的通信。虽然存在大量关于物联网安全的工作，但大多数工作都集中在保护客户端（即，IoT设备）。但是，云服务器也可能受到损害。现有方法通常不保护灵巧家庭系统免受受损的云服务器的影响。本文介绍了FIDELIUS：一个运行时系统，用于安全的基于云的存储和通信，即使在存在受损的服务器。FIDELIUS的设计是为间歇性上网的灵巧家庭系统量身定制的。特别是，它支持在与云的通信丢失的情况下对灵巧家庭设备的本地控制，并提供了一个使用事务的一致性模型，以减轻由于网络分区而可能出现的不一致性。我们已经实施了FIDELIUS，开发了一个使用FIDELIUS的灵巧家庭基准，并测量了FIDELIUS的性能和功耗。我们的实验表明，与商业Particle.io框架相比，FIDELIUS减少了超过50%的数据通信时间，并将电池寿命延长了2倍。与PyORAM相比，FIDELIUS的访问速度快4- 7倍，传输的数据少25- 43倍。
2020-06-23 cs.CR
Optimal Deployments of Defense Mechanisms for the Internet of Things
物联网（IoT）设备可以被攻击者利用作为切入点，在没有早期检测的情况下闯入物联网网络。很少有工作采取混合方法，以最佳方式结合不同的防御机制，以提高物联网对复杂攻击的安全性。在这项工作中，我们提出了一种新的方法来生成自适应欺骗技术的战略部署和预算约束下的物联网补丁管理解决方案。我们使用一个图形化的安全模型以及三个评估指标来衡量所提出的防御机制的有效性和效率。我们应用多目标遗传算法（GA）来计算防御机制的{ \em Pareto最优}部署，以最大化安全性和最小化部署成本。我们提出了一个案例研究，以显示所提出的方法的可行性，并为防御者提供各种方法来选择物联网防御机制的最佳部署。我们比较了遗传算法与穷举搜索算法（ESA）的运行时复杂性和性能的最优精度。我们的结果表明，GA在计算部署的良好分布方面比ESA更有效，与物联网设备的增加成比例。
2019-08-01 cs.CR cs.CY
A TOCTOU Attack on DICE Attestation
现代物联网（IoT）部署的一个主要安全挑战是确保设备运行合法的固件而不受恶意软件的影响。这个挑战可以通过一个称为证明的安全原语来解决，它允许远程后端验证它管理的设备的固件完整性。为了加速物联网领域广泛采用证明，可信计算组织（TCG）推出了设备标识符组合引擎（DICE）系列规范。DICE是一种硬件-软件架构，用于约束，例如，基于微处理器的IoT设备，其中固件被划分为连续执行的层。在本文中，我们演示了一个远程的时间检查时间的使用（TOCTORM）攻击基于DICE的证明。我们证明，它是可能的安装持久性恶意软件的闪存的受约束的微控制器，不能通过基于DICE的认证检测。我们攻击的主要思想是在顶层固件层的应用程序逻辑运行时安装恶意软件。恶意软件读取有效的证明密钥并将其存储在设备的闪存中。重新启动后，恶意软件使用先前存储的密钥进行所有后续后端证明。我们通过面向返回的编程（ROP）进行恶意软件的安装和密钥的复制。作为演示平台，我们使用基于Cortex-M的nRF 52840微控制器。我们提供了几种可能的对策，可以减轻DICE规范的缺点的讨论。
2022-01-27 cs.CR
A Robust Cross-Domain IDS using BiGRU-LSTM-Attention for Medical and Industrial IoT Security
University of Medea（梅代亚大学）；University of Liverpool（利物浦大学）；London Metropolitan University（伦敦都会大学）
针对医疗与工业物联网互联带来的网络安全挑战，提出融合BiGRU、LSTM与多头注意力的混合入侵检测系统BiGAT-ID，在两个基准数据集上实现高准确率与低推理延迟，适用于异构物联网环境。
2025-08-17 cs.AI cs.CR
FirmCure:Towards Autonomous and Adaptive Rehosting of Linux-Based Firmware
National University of Defense Technology（国防科技大学）
提出首个LLM驱动的全系统重托管框架FirmCure，通过自适应感知推理、反射合成和自主运行时干预，在10个厂商21个固件上实现100%端口开放率和90.5%服务交互性，显著优于现有方法。
2026-06-24 cs.CR
Adaptive Traffic Camouflage: Causal and Resource-Aware Defense Against IoT Fingerprinting
University of Notre Dame（圣母大学）；Microsoft Research（微软研究院）
针对物联网流量形态指纹识别，提出一种因果且资源感知的自适应流量伪装控制器，在预算约束下选择变换，显著降低指纹识别性能，同时控制带宽和延迟开销。
2026-09-24 cs.CR cs.NI
Automated Identification of Vulnerable Devices in Networks using Traffic Data and Deep Learning
University of Bonn（波恩大学）；Fraunhofer Institute for Communication, Information Processing and Ergonomics (FKIE)（弗劳恩霍夫通信、信息处理与人体工程学研究所（FKIE））
由于安全设计存在缺陷，并且缺乏消除安全漏洞的固件更新或补丁机制，许多物联网设备很容易受到攻击。设备类型识别与漏洞数据库中的数据相结合，可以精确定位网络中易受攻击的物联网设备，并可用于限制易受攻击设备的通信，以防止损坏。在这篇文章中，我们提出并评估了两种用于可靠的物联网设备类型识别的深度学习方法，即循环和卷积网络架构。这两种深度学习方法的准确率分别为97%和98%，因此优于使用手工指纹特征的最新物联网设备类型识别方法，准确率为82%。两种深度学习方法的物联网识别的运行时性能都比手工制作的方法高出三个数量级。最后，重要性度量解释了两种深度学习方法在所分析的流量数据流的利用率方面的结果。
2021-02-16 cs.AI cs.CR cs.NI
Semantic Matching of Behavioral Primitives for MUD-Based IoT Device Identification
School of EE&T, UNSW Sydney（新南威尔士大学电气与电信工程学院）
提出利用制造商使用描述（MUD）配置文件中的访问控制条目（ACE）作为行为基元，通过语义表示匹配实现物联网设备识别，在公开数据集和真实流量上验证了有效性。
2026-06-12 cs.CR cs.IR
R5Detect: Detecting Control-Flow Attacks from Standard RISC-V Enclaves
本文提出 R5Detect，通过内存保护影子栈与基于硬件性能计数器的启发式检测，在标准低功耗 RISC-V 设备上防御控制流攻击，平均开销低于 5%。
2024-04-04 cs.CR
LLM-Driven Auto Configuration for Transient IoT Device Collaboration
University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）；University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
针对瞬态物联网环境下设备协作的安全配置难题，提出LLM驱动的CollabIoT系统，将用户高层意图转为细粒度访问控制策略，结合基于能力的授权与轻量代理实现硬件无关的安全协作，实验验证其策略准确率100%，配置与运行开销极低。
2025-07-03 cs.AI cs.CR
RARES: Runtime Attack Resilient Embedded System Design Using Verified Proof-of-Execution
针对低端嵌入式设备资源受限、易遭恶意代码修改攻击且现有安全原语缺乏执行证明与恢复能力的问题，本研究提出轻量级RARES设计，通过自定义硬件控制寄存器实现攻击分类检测，搭配攻击防御与板载恢复机制，在Artix 7 FPGA上验证仅2.3%资源开销且有效。
2023-05-05 cs.AR cs.CR
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
BlueSWAT: A Lightweight State-Aware Security Framework for Bluetooth Low Energy
针对BLE易受基于会话攻击的问题，提出BlueSWAT轻量级状态感知框架，利用有限状态机监控会话行为，结合eBPF实现跨设备补丁分发，在101个真实漏洞上缓解76.1%的攻击，开销极低。
2024-05-28 cs.CR
KS-CFA: Control-Flow Attestation via Symbolic Replay Against Control-Flow Bending Attacks
Royal Holloway, University of London（伦敦大学皇家霍洛威学院）；Durham University（杜伦大学）
研究针对控制流弯曲攻击难检测问题，提出KS-CFA方案，结合符号执行与输入源控制流相关变量识别，在可信执行环境记录控制流跟踪和输入，验证器重放路径检测攻击，实现时证明端开销有倍数提升，验证无需枚举。
2026-07-10 cs.CR
Hierarchical Security Monitoring for Edge-IoT: A Formal Methods Approach
Clone Systems（Clone Systems公司）；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）
提出基于形式化运行时验证的分层边缘物联网安全监控框架，以量化成本平衡检测能力与资源限制，实现跨设备攻击检测并生成可审计警报。
2026-10-08 cs.CR cs.LO cs.SE
FVCARE:Formal Verification of Security Primitives in Resilient Embedded SoCs
本文提出 FVCARE 端到端软硬件协同验证框架，通过硬件位精确验证与源码级软件抽象验证安全启动、RA 等原语，并在基于 SRACARE 的系统上证明其有效性。
2023-04-22 cs.AR cs.CR
