IoT Forensic -- A digital investigation framework for IoT systems
与物联网相关的安全问题、威胁和攻击已被确定为有前途和具有挑战性的研究领域。因此，最终需要一种用于调查物联网相关犯罪的取证方法。然而，物联网给取证调查人员带来了许多挑战。这些问题包括信息的范围和种类广泛，网络之间的区分界限不明确，例如私人网络越来越多地消失在公共网络中。此外，IoT取证兴趣中的大量对象的集成以及所识别和收集的设备的相关性使得IoT设备的取证更加复杂。本文的范围是为物联网取证提供一个框架。我们旨在研究和开发该链接，以支持物联网设备的数字调查，并应对数字取证中的新挑战。我们强调关于物联网设备的数字取证的各种步骤。
2019-09-06 cs.CR cs.NI
Internet of Things Security and Forensics: Challenges and Opportunities
物联网（IoT）设想无处不在的、连接的和智能的节点在提供各种服务的同时自主交互。物联网对象的广泛分布、开放性和相对较高的处理能力使其成为网络攻击的理想目标。此外，由于许多物联网节点正在收集和处理私人信息，它们正在成为恶意行为者的数据金矿。因此，安全性，特别是检测受损节点的能力，以及收集和保存攻击或恶意活动的证据，成为成功部署物联网网络的优先事项。在本文中，我们首先介绍了物联网领域现有的主要安全和取证挑战，然后简要讨论了针对已确定的挑战发表的论文。
2018-07-27 cs.CR
STITCHER: Correlating Digital Forensic Evidence on Internet-of-Things Devices
物联网（IoT）设备的日益普及给数字取证调查人员和执法机构带来了新的挑战，因为他们需要在这些新平台上调查网络犯罪。然而，还没有正式的研究来记录调查人员面临的实际挑战以及现有工具是否有助于他们的工作。鉴于物联网设备的众多证据来源，数字取证证据中的相关性和一致性问题等先前问题也已成为一个紧迫的问题。基于这些观察结果，我们与来自公共和私营部门的39名数字取证调查人员进行了一项用户研究，以记录他们在传统和物联网数字取证中面临的挑战。我们还创建了一个工具STITCHER，用于解决调查人员在处理物联网数字取证调查时面临的技术挑战。我们模拟了一个模仿复杂网络犯罪分子的物联网犯罪，并邀请我们的用户研究参与者使用STITCHER来调查犯罪。我们的研究结果证实了STITCHER的有效性，96.2%的用户表示STITCHER帮助他们处理了犯罪，61.5%的用户使用STITCHER的全部功能完全解决了犯罪。
2020-09-11 cs.CR
Optimizing IoT Intrusion Detection with Tabular Foundation Models for Smart City Forensics
Zayed University（扎耶德大学）；Higher Colleges of Technology（高等技术学院）
本文提出基于Transformer的基础模型TabPFNv2.5，在智慧城市取证中实现比随机森林更快的推理速度和更高的检测准确率，通过混合管道提升物联网入侵检测效率。
2026-04-13 cs.CR
Ransomware: Analysis and Evaluation of Live Forensic Techniques and the Impact on Linux based IoT Systems
本文研究了实时取证技术在Linux勒索软件中的应用与系统影响，发现网络犯罪分子正弃用RSA和AES以增加取证难度，为评估早期阶段对IoT行业的影响提供了基础。
2024-03-26 cs.CR
Towards Developing Network forensic mechanism for Botnet Activities in the IoT based on Machine Learning Techniques
物联网是一个互联的日常物品网络，这些物品被称为已经增强了一小部分计算能力的东西。最近，物联网受到各种不同僵尸网络活动的影响。由于僵尸网络多年来一直是造成严重安全风险和经济损失的原因，现有的网络取证技术无法识别和跟踪僵尸网络当前复杂的方法。这是因为商业工具主要依赖于基于签名的方法，无法发现新形式的僵尸网络。在文献中，有几项研究使用机器学习ML技术来训练和验证用于定义此类攻击的模型，但它们仍然会产生很高的误报率，并面临调查僵尸网络轨迹的挑战。本文研究了ML技术在开发基于网络流标识符的网络取证机制中的作用，该机制可以跟踪僵尸网络的可疑活动。使用UNSW-NB 15数据集的实验结果表明，具有流标识符的ML技术可以有效地检测僵尸网络攻击及其跟踪。
2017-11-08 cs.CR
A Survey of Electromagnetic Side-Channel Attacks and Discussion on their Case-Progressing Potential for Digital Forensics
物联网（IoT）设备的日益普及使得它们与数字取证调查的相关性在可预见的未来将不可避免地增加。由各种供应商生产的这些设备通常具有有限的用于通信的标准接口，诸如USB端口或WiFi/蓝牙无线接口。与此同时，随着对用户数据的安全性和隐私性的日益关注，内置加密在消费级计算设备中变得越来越普遍，物联网设备也不例外。在这种情况下，数字取证调查面临着重大挑战，需要分析来自物联网设备的数据。这项工作探讨了电磁（EM）侧信道分析文献，旨在协助物联网设备的数字取证调查。EM侧信道分析是一种使用无意电磁发射来窃听计算设备的操作和数据处理的技术。EM侧信道方法的非侵入性使其成为协助数字取证调查的可行选择，因为这些攻击要求并且必须导致对目标设备的任何修改。讨论了各种EM侧信道分析攻击技术的文献-根据其在物联网设备调查场景中的适用性进行选择。从背景研究中获得的洞察力用于确定物联网设备数字取证分析技术的未来应用前景-可能会推动各种目前受阻的数字调查。
2019-03-18 cs.CR
BLOFF: A Blockchain based Forensic Model in IoT
在这个技术爆炸式增长的时代，当我们考虑灵巧家庭和城市、智能能源、安全和监控以及医疗保健等技术时，物联网（IoT）已成为游戏规则的改变者。物联网提供的众多好处已成为对用户和网络犯罪分子有吸引力的技术。今天的网络犯罪分子拥有部署数百万次复杂攻击的工具和技术。这些攻击需要调查;这就是数字取证发挥作用的地方。然而，由于物联网环境的异构性，在物联网系统中进行取证调查并不容易。此外，法医调查人员大多依赖于服务提供商提供的证据，这种情况可能导致证据污染。为了解决这个问题，作者提出了一种基于区块链的物联网取证模型，该模型可以防止篡改日志成为证据。
2021-03-15 cs.CR cs.DC
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
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
IoTScent: Enhancing Forensic Capabilities in Internet of Things Gateways
针对物联网取证中高效采集网络痕迹的需求，提出开源工具IoTScent，支持基于IEEE 802.15.4的物联网流量捕获分析，简化取证数据收集流程，可用于设备识别，推动物联网取证研究发展。
2023-10-05 cs.CR cs.NI cs.SI
Security of IoT Device: Perspective Forensic/Anti-Forensic Issues on Invalid Area of NAND Flash Memory
基于NAND闪存的物联网设备可能仍然会在无效区域中留下原始个人数据，即使数据已被删除。本文提出了由NAND闪存引起的非托管块中残留原始数据的取证问题，并介绍了在无效区域中安全删除此类数据的方法。我们还提出了一种基于单元计数信息执行的安全删除验证技术，该单元计数信息是指个人数据和存储在块中的数据之间的位差。考虑纠错能力来确定根据单元计数信息的验证技术的通过/失败。由于去识别的取证问题是大数据行业的一个重要主题，严重隐私泄露的威胁加上我们防止这些攻击的建议将被证明是未来关键的技术需求。
2022-08-02 cs.AR cs.CR
A Digital Forensics Investigation of a Smart Scale IoT Ecosystem
将物联网（IoT）生态系统引入个人家庭和企业，促使人们认为这种生态系统包含残留数据，这些数据可以在法庭诉讼中用作数字证据。然而，物联网生态系统的取证检查为数字取证社区带来了许多调查问题。其中一个问题是，指导保存和分析这些生态系统剩余数据的实用程序和技术有限。专注于iHealth Smart Scale生态系统的详细案例研究，我们提出了一个实用技术的实证演示，以恢复智能规模生态系统内不同证据源的残留数据。我们还记录了可以从智能规模生态系统中恢复的工件，这可以为数字（法医）调查提供信息。这项研究的发现为未来研究开发适合从物联网生态系统中提取和检查剩余数据的过程和技术奠定了基础。
2021-09-12 cs.CR cs.CY
From Seaweed to Security: The Emergence of Alginate in Compromising IoT Fingerprint Sensors
本文提出用褐海藻提取的海藻酸盐伪造指纹，发现其导电性与人体皮肤相近，可有效欺骗物联网电容式指纹传感器，呼吁加强防欺骗策略。
2024-04-02 cs.CR
Enhancing network forensics with particle swarm and deep learning: The particle deep framework
物联网智能事物的普及程度正在上升，这是由于它们提供的自动化及其对生产力的影响。然而，事实证明，物联网设备容易受到成熟的和新的物联网特定攻击载体的攻击。在本文中，我们提出了粒子深度框架，这是一种用于物联网网络的新网络取证框架，它利用粒子群优化来调整深度MLP模型的超参数并提高其性能。PDF使用Bot-IoT数据集进行训练和验证，Bot-IoT数据集是一个当代网络流量数据集，结合了正常的物联网和非物联网流量以及众所周知的僵尸网络相关攻击。通过实验，我们表明深度MLP模型的性能得到了极大的提高，准确率达到99.9%，误报率接近0%。
2020-05-02 cs.CR cs.NE
Leveraging Electromagnetic Side-Channel Analysis for the Investigation of IoT Devices
物联网（IoT）设备通过提供丰富的新证据来源，扩大了数字取证调查的范围。物联网设备包括健康植入物、运动可穿戴设备、智能防盗报警器、智能恒温器、智能电器等等。来自这些物联网设备的数字证据通常从第三方来源提取，例如，配对的智能手机应用程序或设备的后端云服务。然而，重要的数字证据仍然可以单独驻留在物联网设备本身上。物联网设备硬件的细节在许多情况下是一个黑匣子，因为缺乏经过验证的成熟技术来检查物联网设备。本文提出了一种新的方法，通过在现场设备调查期间的电磁辐射发射来检查物联网设备的内部软件活动。当在犯罪现场识别出正在运行的物联网设备时，可以通过电磁侧信道分析（EM-SCA）攻击来揭示具有重要法医意义的软件活动。通过使用两个代表性的物联网硬件平台，这项工作表明，在高端物联网设备上运行的加密算法可以以超过82%的准确率被检测到，而低端物联网设备中的微小软件代码差异可以使用基于神经网络的分类器检测到超过90%的准确率。此外，通过实验证明，可以通过机器学习辅助的EM-SCA技术来检测对IoT设备的库存固件的恶意修改。这些技术为数字取证调查人员检查物联网设备提供了新的调查载体。
2019-04-03 cs.CR
Memory Forensic Analysis of MQTT Devices
物联网正在以其在医疗、自动化、家庭安全、智慧城市等领域的广泛应用彻底改变当今时代，随着这些物联网设备的使用越来越多，对其安全性和应用协议的威胁也在增加。通过这些协议的流量如果被拦截，可能会泄露敏感信息，并导致控制整个物联网网络。本文的范围仅限于MQTT协议。MQTT（MQ Telemetry Transport）是一种用于IoT设备之间通信的轻量级协议。有多个代理和客户端可用于发布和订阅服务。出于安全目的，必须保护流量、代理和最终客户端应用程序。本文演示了从运行代理和客户端应用程序的设备中提取敏感数据。
2019-08-20 cs.CR
A Deterministic Forensic Preprocessing Framework for Heterogeneous Network Datasets: Formal Foundations, Implementation, and Empirical Validation
Curtin University（科廷大学）
提出一个确定性取证预处理框架，通过模式归一化、时间归一化和溯源追踪三种变换，将异构网络数据集转换为可复现的规范形式，实现100%输出一致性和可扩展性能。
2026-06-11 cs.CR
MediHunt: A Network Forensics Framework for Medical IoT Devices
针对医疗物联网 MQTT 设备内存受限、攻击日志难保存及现有数据集攻击类型不足的问题，本文提出 MediHunt 网络取证框架，结合涵盖 TCP/IP 与应用层攻击的流数据集训练六种 ML 模型，实现实时攻击检测与日志留存，F1 和准确率均超过 0.99。
2023-12-07 cs.CR
Conceptualising an Anti-Digital Forensics Kill Chain for Smart Homes
针对智能家居中犯罪分子利用反数字取证隐藏证据的问题，本文提出面向智能家居生态系统的ADF杀伤链概念，以揭示其特征并支撑数字取证防御。
2023-12-23 cs.CR
Forensics and security issues in the Internet of Things
本文综述物联网中的取证与安全问题，指出设备因缺乏标准化安全措施而易受攻击，并提出FLIP系统、区块链认证及深度学习取证框架等解决方案，以推动领域发展。
2025-04-25 cs.CR cs.NI cs.SI
Assessing the Forensic Viability of Android Memory Analysis Across Production Builds: A Cross-Version Study of Security Hardening and Structure Preservation
Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院）
研究安卓跨版本安全强化对内存分析取证可行性的影响，利用安卓8到15的Pixel工厂镜像二进制文件测量差距，发现虽符号等信息减少，但关键结构仍完整，运行时入口点可定位，为安卓内存取证提供参考。
2026-07-16 cs.CR
A Cost-efficient IoT Forensics Framework with Blockchain
在过去的十年中，物联网设备被广泛采用，从而能够从不同的环境中收集各种数据。收集的数据在某些应用中至关重要，其中物联网设备为关键基础设施或系统生成数据，其故障可能导致灾难性结果。具体地，对于这样的关键应用，数据存储提出了挑战，因为数据可能在存储期间受损，并且完整性可能在没有被注意到的情况下被侵犯。在这种情况下，需要完整性和数据出处，以便能够发现任何事件的来源，并在与所涉各方发生争议时在法律案件中证明这一点。为了解决这些问题，区块链提供了很好的机会，因为它可以保护数据的完整性，这要归功于它的分布式结构。然而，它带来了一定的成本，因为在公共区块链中存储大量数据将带来大量的交易费用。在本文中，我们提出了一个高成本效益和可靠的数字取证框架，通过利用多个廉价的区块链网络作为数据提交到以太坊之前的临时存储。为了降低以太坊的成本，我们利用Merkle树，它分层存储从物联网设备收集的事件数据的哈希值。我们通过成本和安全性分析评估了EOS、Stellar和以太坊等流行区块链上的方法。结果表明，我们可以在不影响数据完整性的情况下实现显着的成本节约。
2020-04-30 cs.CR cs.IR cs.NI
Unleashing IoT Security: Assessing the Effectiveness of Best Practices in Protecting Against Threats
针对物联网安全最佳实践缺乏有效性评估标准的问题，提出将最佳实践转化为测试用例以评估其安全影响并排序的方法，经9款商用设备测试发现18个漏洞，可助力厂商优化安全投入优先级。
2023-08-23 cs.CR
D-Score: An Expert-Based Method for Assessing the Detectability of IoT-Related Cyber-Attacks
众所周知，物联网设备容易受到各种网络攻击，例如数据泄露和作为DDoS攻击一部分的洪水攻击。当使用网络流量分析来检测此类攻击时，事实证明，如果某些攻击场景涉及不同的物联网模型，则并不总是同样容易检测到。也就是说，当针对某些物联网模型时，可以相当准确地检测到给定的攻击，而当针对其他模型时，相同的攻击可能会导致太多的错误警报。在这项研究中，我们试图解释物联网攻击可检测性的这种可变性，并设计一种风险评估方法，能够解决一个关键问题：基于异常的网络入侵检测系统检测涉及特定物联网模型的给定网络攻击有多容易？在解决这个问题的过程中，我们（a）调查物联网网络流量的可预测性，（b）提出一种新的物联网攻击检测分类法，该分类法还包含流量可预测性方面，（c）提出一种基于专家的攻击可检测性估计方法，该方法使用该分类法来获得可检测性得分（称为“D分数”），以及（d）在将我们的方法与数据驱动的方法进行比较时，对我们的方法进行经验评估。
2023-03-02 cs.CR
Digital Forensic Approaches for Amazon Alexa Ecosystem
像亚马逊Echo这样的物联网设备无疑是潜在数字证据的重要来源，因为它们无处不在，而且总是处于运行模式，构成了人类生活的黑匣子。Amazon Echo在Amazon Lab 126开发的基于云的智能虚拟助手Alexa中发挥着核心作用。支持Alexa的无线智能扬声器是所有提交给Alexa的语音命令的网关。此外，IVA与大量兼容的物联网设备和利用云资源的第三方应用程序进行交互。了解允许Alexa无处不在的复杂云生态系统对于在需求增加时支持数字调查至关重要。本文讨论了与IVA Alexa生态系统相关的数字取证方法。本文的主要贡献包括一种新的有效方法，将云原生取证与客户端取证相结合，以支持实际的数字调查。基于对目标生态系统的深入了解，我们提出了一个概念验证工具CIFT，它支持识别、获取和分析来自云的本地工件和来自本地设备的以客户端为中心的工件。
2017-07-27 cs.CR
How Memory-Safe is IoT? Assessing the Impact of Memory-Protection Solutions for Securing Wireless Gateways
针对物联网无线网关内存漏洞威胁突出的问题，本文通过大规模实证分析内存漏洞情况，对比传统与新兴内存保护技术的特性与权衡，指出需结合用例与开销选择安全设计类内存保护方案。
2024-11-02 cs.CR
Systematic Evaluation of Forensic Data Acquisition using Smartphone Local Backup
本研究系统评估了iOS和Android本地备份机制用于智能手机取证数据获取的适用性，发现大多数情况下备份能正确复制原始数据，但需注意待处理更改等边界情况以确保证据完整性与真实性。
2024-04-19 cs.CR
Crossed-IoT device portability of Electromagnetic Side Channel Analysis: Challenges and Dataset
University College Dublin（都柏林大学学院）；University of Colombo（科伦坡大学）
本研究针对电磁侧信道分析（EM-SCA）跨IoT设备可移植性受限的问题，分析了设备差异等影响因素，提出适配多核SoC的数据集收集方法，验证迁移学习的有效性，并发布面向跨设备场景的专用数据集。
2023-10-04 cs.CR cs.LG
Unmasking Shortcut Learning in IoT Intrusion Detection: A Forensic, Multi-Paradigm Evaluation of Feature Dependence and Data Leakage
Khulna University of Engineering & Technology（库尔纳工程技术大学）
本研究通过多范式评估揭示物联网入侵检测模型存在捷径学习，证明性能受特征表示限制，时间戳可被非线性模型利用，并提出4点评估协议清单以促进真实泛化。
2026-09-25 cs.CR cs.LG cs.NI
Assessing Risks and Modeling Threats in the Internet of Things
威胁建模和风险评估是识别、估计国家、组织和个人运营和资产的风险并确定其优先级的常用方法。在物联网（IoT）出现之前，已经提出了几种威胁建模和风险评估方法，其关注信息技术（IT）中的威胁和风险。由于这些方法的缺点以及物联网和IT之间存在显着差异的事实，我们综合并调整这些方法，以提供一个专注于物联网中威胁和风险的威胁建模框架。在此过程中，我们开发了一种物联网攻击分类法，描述了对抗性资产、对抗性行为、可利用的漏洞以及作为任何物联网攻击组成部分的受损属性。我们使用这种物联网攻击分类作为设计联合风险评估和成熟度评估框架的基础，该框架作为交互式在线工具实现。该工具编码的评估框架为组织提供了关于应将资源用于减轻风险的具体建议。在多个工业制造公司的背景下实施的案例研究突出了这个物联网框架的有用性，这个框架的交互式实施可以在http://iotrisk.andrew.cmu.edu上找到。
2021-10-14 cs.CR cs.CY
Assessing the Impact of Mobile Attackers on RPL-based Internet of Things
物联网（IoT）在我们的日常生活中变得无处不在。由低功耗、低内存和低计算能力的设备组成的物联网网络出现在医疗保健、家庭、农业等许多应用中。IPv6低功耗有损网络路由协议（RPL）已成为物联网中此类低功耗有损网络的标准化路由协议。RPL根据应用程序的需求建立设备之间的最佳路由，这是通过目标函数（OF）来实现的。尽管RFC中为外部攻击者定义了一些安全机制，但RPL很容易受到来自内部的攻击。此外，相同的攻击可能对具有不同OF的网络产生不同的影响。因此，为了为RPL开发合适的安全解决方案，对此类攻击进行分析变得非常重要。本研究使用RPL的默认OFs，即目标函数零（OF0）和具有滞后目标函数的最小秩（MRHOF）来分析针对RPL的网络攻击。此外，移动攻击者可以影响网络中更多的节点，由于他们的移动性。虽然文献中提出的安全解决方案假设网络是静态的，但本研究考虑了移动攻击者。
2023-03-29 cs.CR
Is Your Kettle Smarter Than a Hacker? A Scalable Tool for Assessing Replay Attack Vulnerabilities on Consumer IoT Devices
本文提出REPLIOT工具，自动测试消费物联网设备的重放攻击漏洞，发现51%设备不支持本地连接，75%的其余设备易受攻击，检测准确率达0.98-1。
2024-04-20 cs.CR
Data Analytics-enabled Intrusion Detection: Evaluations of ToN_IoT Linux Datasets
随着人工智能（AI）安全应用的广泛应用，需要收集异构和可扩展的数据源，以有效地评估安全应用的性能。本文介绍了新的数据集，命名为ToN物联网数据集，包括分布式数据源收集的物联网（IoT）服务的遥测数据集，Windows和Linux的操作系统数据集，和网络流量的数据集。本文旨在描述一种新的测试床架构，用于从硬盘、内存和进程的审计跟踪中收集Linux数据集。该架构设计在边缘、雾和云三个分布式层中。边缘层包括物联网和网络系统，雾层包括虚拟机和网关，云层包括与其他两层连接的数据分析和可视化工具。这些层通过使用VMware NSX和vCloud NFV平台的软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）进行编程控制。Linux ToN物联网数据集将用于训练和验证各种新的联合和分布式AI安全解决方案，如入侵检测，威胁情报，隐私保护和数字取证。采用各种数据分析和机器学习方法来确定数据集在检查特征工程、合法和安全事件的统计以及安全事件的可靠性方面的保真度。这些数据集可以从[1]公开访问。
2020-10-04 cs.CR
Privacy-by-Design Framework for Assessing Internet of Things Applications and Platforms
物联网（IoT）系统的设计和开发要么是从一开始就作为独立的应用程序，要么是在IoT中间件平台的帮助下进行的。它们旨在支持不同类型的场景，例如灵巧家庭和智能城市。到目前为止，物联网应用程序和中间件平台尚未明确考虑隐私问题。这部分是由于缺乏系统的方法来设计可以指导物联网软件开发过程的隐私。在本文中，我们提出了一套指导方针，一个隐私设计框架，可用于评估现有物联网应用程序以及中间件平台的隐私能力和差距。我们已经评估了两个开源物联网中间件平台，即OpenIoT和Eclipse SmartHome，以演示如何以这种方式使用我们的框架。
2016-09-13 cs.CR cs.CY cs.SE
Federated TON_IoT Windows Datasets for Evaluating AI-based Security Applications
现有的网络安全解决方案基本上是使用基于知识的模型开发的，这些模型通常无法触发新的网络攻击家族。随着人工智能（AI），特别是深度学习（DL）算法的蓬勃发展，这些安全解决方案已经插入了AI模型，以发现、跟踪、缓解或响应新的安全事件。这些算法需要大量的异构数据源来训练和验证新的安全系统。本文介绍了新数据集的描述，即所谓的ToN_IoT，它涉及从物联网服务的遥测数据集、Windows和Linux的操作系统数据集以及网络流量数据集收集的联合数据源。本文介绍了Windows操作系统的TON_IoT数据集的测试床和描述。该测试平台分为边缘层、雾层和云层。边缘层涉及物联网和网络设备，雾层包含虚拟机和网关，云层涉及与其他两层链接的云服务，如数据分析。这些层使用软件定义网络（SDN）平台和网络功能虚拟化（NFV）平台（使用VMware NSX和vCloud NFV平台）进行动态管理。Windows数据集是从内存、处理器、网络、进程和硬盘的审计跟踪中收集的。这些数据集将用于评估各种基于人工智能的网络安全解决方案，包括入侵检测、威胁情报和狩猎、隐私保护和数字取证。这是因为数据集具有广泛的近期正常和攻击特征和观察，以及真实的地面实况事件。这些数据集可以通过此链接公开访问[1]。
2020-10-04 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
If you can't understand it, you can't properly assess it! The reality of assessing security risks in Internet of Things systems
安全风险评估方法在过去的二十年里为我们提供了很好的服务。随着技术系统的复杂性，普及性和自动化程度的增加，特别是物联网（IoT），有一个令人信服的论点是，我们将需要新的方法来评估风险和建立系统信任。在本文中，我们报告了一系列范围研讨会和对行业专业人士（企业系统，物联网和风险专家）的采访，以调查这一论点的有效性。此外，我们的研究旨在咨询这些专业人士，以了解两个关键方面。首先，我们试图确定在企业环境中采用物联网系统的更广泛问题，无论是智能制造车间还是智能办公室。其次，我们调查了行业中试图有效和高效地评估物联网网络风险的方法所面临的关键挑战。
2018-06-28 cs.CR cs.CY cs.NI
On the Role of Hash-based Signatures in Quantum-Safe Internet of Things: Current Solutions and Future Directions
本文研究了基于哈希的签名（HBS）方案在量子时代物联网设备安全中的应用，分析了其构造参数、优缺点及最佳选择，并提出了物联网生态系统向抗量子过渡的挑战与建议。
2020-04-22 cs.CR
Accelerating Incident Response: A Hybrid Approach for Data Breach Reporting
IMT School for Advanced Studies Lucca（卢卡高等研究学院）；University of Cagliari（卡利亚里大学）；University of Salerno（萨莱诺大学）；Sant’Anna School of Advanced Studies（圣安娜高等研究学院）；University of Camerino（卡梅里诺大学）
本文提出了一种混合恶意软件分析流程，利用大型语言模型和JSON模式自动化数据泄露报告，以提高合规性与效率。
2026-02-24 cs.CR
Forensic Data Analytics for Anomaly Detection in Evolving Networks
Western University（韦仕敦大学）；Ericsson（爱立信）；IBM（国际商业机器公司）；Log5Data（Log5Data公司）
针对5G与虚拟化演进网络中的攻击和传统安全工具局限，提出融合多视角特征工程、无监督异常检测与结果校正的取证分析框架，并在真实网络数据上验证有效。
2023-08-17 cs.AI cs.CR cs.LG
Blockchain as an IoT intermediary
区块链技术提供了一种私有、安全、透明的分散式数据交换。而且，区块链并不局限于某个特定领域，而是有着广泛的应用，可以集成到各种互联网交互系统中。例如，物联网（IoT）、供应链跟踪、电子健康记录（EHR）、数字取证、身份管理、无信任支付和其他关键业务要素都将从其实施中受益。以太坊2.0、Polkadot、Cardano和其他Web 3.0技术等下一层解决方案为开发人员提供了多功能性。此外，这些平台在开发过程中使用了类似于标准传统软件的智能合约，但为最终用户提供了关键实用程序，如在线钱包、具有透明规则的安全数据。区块链在教育技术（EduTech）领域受到了广泛关注，因为它旨在实现一个更加透明和多用途的教育系统。除了定义如何注册、收集和处理数据的智能合约技术之外，区块链还可以用作移动使用的物联网中介。因此，我们实施了一个由区块链技术驱动的教育学习平台，以研究在工业和学术环境中的可行性。本质上，这是一个适合移动平台的Web应用程序，并连接到区块链进行关键数据交换。在本文中，我们想强调区块链技术在多个领域的潜力，以及真正理解传统集中式软件解决方案的可破坏性的基本原则的必要性。
2021-12-15 cs.CR cs.DC
A Machine Learning-Based Framework for Assessing Cryptographic Indistinguishability of Lightweight Block Ciphers
Department of Computer Science, Texas A&M University（计算机科学系，德克萨斯A&M大学）
提出基于机器学习的MIND-Crypt框架，在已知明文攻击下评估SPECK32/64和SIMON32/64等轻量级分组密码的不可区分性，实验证明现有密码对ML评估具有安全性。
2025-04-30 cs.CR cs.LG
A Technical Review of Wireless security for the Internet of things: Software Defined Radio perspective
使用物联网设备的网络攻击的增加暴露了构成物联网的基础设施中的漏洞，并显示了小型设备如何影响网络和服务功能。本文回顾了承载物联网的无线技术的脆弱性，并评估了使用软件定义无线电（SDR）技术实施针对物联网的无线攻击的经验。进行了系统的文献综述。比较了可能影响物联网生态系统和SDR无线电平台的无线技术的漏洞和攻击类型。在物联网系统模型层，感知层被认为是最脆弱的。此级别的大多数攻击都是由于硬件的限制、设备的物理暴露以及技术的异构性而发生的。基于SDR无线电的未来网络安全系统具有显著的优势，因为它们具有适应新通信技术的灵活性以及开发先进工具的潜力。然而，物联网的网络安全挑战非常复杂，需要将SDR硬件与认知技术和智能技术（如深度学习）融合，以适应快速的技术变化。
2020-09-21 cs.CR eess.SP
Fusion of Machine Learning and Blockchain-based Privacy-Preserving Approach for Health Care Data in the Internet of Things
Department of Computer Engineering, Kerman Branch, Islamic Azad University, Kerman, Iran（伊斯兰阿扎德大学克尔曼分校计算机工程系）
本文提出一种融合机器学习与区块链的隐私保护方法，用于提升物联网医疗系统中的数据安全性和检测精度。
2025-12-30 cs.CR
