Sensorer (t.ex. ljus, gyroskop, accelerometer) och avkänningsaktiverade applikationer på en smart enhet gör applikationerna mer användarvänliga och effektiva. De nuvarande behörighetsbaserade sensorhanteringssystemen för smarta enheter fokuserar dock bara på vissa sensorer och alla Appar kan få tillgång till andra sensorer genom att bara komma åt det generiska sensor API:et. På detta sätt kan angripare utnyttja dessa sensorer på många sätt: de kan extrahera eller läcka användarnas känsliga information, överföra skadlig kod, eller spela in eller stjäla känslig information från andra närliggande enheter. I detta dokument föreslår vi 6thSense, ett sammanhangsmedveten intrångsdetekteringssystem som ökar säkerheten för smarta enheter genom att observera förändringar i sensordata för olika uppgifter för användare och skapa en kontextuell modell för att skilja godartade och skadliga beteende sensorer. 6thSense använder tre olika maskininlärningsbaserade detektionsmekanismer (t.ex. Markov Chain, Naive Bayes och LMT) för att upptäcka skadligt beteende i samband med sensorer. Vi implementerade 6thSense på en sensorrik Android smart enhet (dvs, smartphone) och insamlade data från typiska dagliga aktiviteter av 50 riktiga användare. Dessutom utvärderade vi prestandan hos 6thSense mot tre sensorbaserade hot: (1) en skadlig app som kan utlösas via en sensor (t.ex. ljus), (2) en skadlig app som kan läcka information via en sensor, och (3) en skadlig app som kan stjäla data med sensorer. Våra omfattande utvärderingar visar att 6thSense-ramverket är en effektiv och praktisk metod för att motverka växande sensorbaserade hot med en noggrannhet över 96% utan att äventyra den normala funktionaliteten hos enheten. Dessutom kostar vårt ramverk minimala omkostnader.
I Sikder m.fl. REF, författarna föreslog ett sammanhangsmedveten intrångsdetekteringssystem med hjälp av en maskin lärande baserad detektionsmekanism som Naive Bayes för att upptäcka attacker som utnyttjar de nuvarande osäkra sensorhanteringssystem för smarta enheter.
6thSense: A Context-aware Sensor-based Attack Detector for Smart Devices
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}