Säkerhet och integritet av data är en av de främsta problemen i dagens Internet of Things (IoT). Konventionella säkerhetstekniker som signaturbaserad upptäckt av skadlig kod och regelbundna uppdateringar av en signaturdatabas är inte genomförbara lösningar eftersom de inte kan säkra sådana system effektivt, med begränsade resurser. Programmeringsspråk som tillåter omedelbar minnesåtkomst via pekare resulterar ofta i program som har minnesrelaterade fel, vilket kan leda till oförutsägbara fel och säkerhetssårbarheter. Dessutom har energieffektiva IoT-enheter som körs på batterier inte råd att implementera krypteringsalgoritmer eftersom sådana tekniker har betydande inverkan på systemets strömförbrukning. För att kunna använda sakernas internet på ett säkert sätt måste systemet därför kunna upptäcka och förhindra varje form av intrång innan nätverket (dvs. sensornoder och basstation) destabiliseras av angriparna. I den här artikeln har vi presenterat en mekanism för att upptäcka och förebygga intrång genom att implementera en intelligent säkerhetsarkitektur med hjälp av slumpmässiga neurala nätverk (RNN). Programmets källkod är också instrumenterad vid kompileringstid för att upptäcka utgångna minnesåtkomster. Det är baserat på att skapa taggar, att kopplas till varje minnesallokering och sedan placera ytterligare tagg kontroll instruktioner för varje åtkomst till minnet. För att validera genomförbarheten av den föreslagna säkerhetslösningen, är det implementerat för ett befintligt IoT-system och dess funktionalitet praktiskt demonstreras genom att framgångsrikt upptäcka förekomsten av någon misstänkt sensor nod inom systemets driftsområde och onormal aktivitet i basstationen med en noggrannhet på 97,23 %. Sammantaget har den föreslagna säkerhetslösningen uppvisat en minimal prestanda omkostnader. CCS Begrepp: r Säkerhet och integritet → Intrusion / onormal upptäckt och malware begränsning; r Ytterligare Key Words och fraser: IoT säkerhet, dataintegritet, kodinstrumentering, olagliga minnesåtkomster, buffertspill, neurala nätverk ACM Referensformat:
Saeed m.fl. REF föreslog intrångsdetektering och förebyggande system med slumpmässiga neurala nätverk.
Intelligent Intrusion Detection in Low-Power IoTs
{'venue': 'TOIT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}