Abstract-eftersom smarta hem enheter introduceras i våra hem, säkerhet och integritet tas upp. Smarta hemenheter samlar in, utbyter och överför olika data om miljön i våra hem. Dessa uppgifter kan inte bara användas för att karakterisera en fysisk egendom utan också för att härleda personlig information om invånarna. En potentiell attackvektor för smarta hemenheter är användningen av trafikklassificering som en källa för dolda kanalattacker. Vi är särskilt intresserade av användningen av trafikklassificeringsmetoder för att dra slutsatser om händelser som äger rum i en byggnad. I detta arbete studerar vi två av de mest populära smarta hemenheter, Nest Thermostat och det trådbundna Nest Protect (dvs. rök- och koldioxiddetektor) och visa att trafikanalys kan användas för att lära sig potentiellt känslig information om tillståndet i ett smart hem. Bland andra observationer visar vi att vi kan bestämma, med 88 % respektive 67 % noggrannhet, när termostaten övergår mellan Home- och Auto Away-läget och vice versa, baserat endast på nätverkstrafik som härrör från enheten. Denna information kan till exempel användas av en angripare för att dra slutsatsen om hemmet är ockuperat.
Forskningen i Reference Ref handlade om användningen av trafikklassificeringsmetoder för att dra slutsatser om händelser som äger rum i en byggnad, i syfte att förbättra säkerheten och integriteten hos smarta hem.
Is Anybody Home? Inferring Activity From Smart Home Network Traffic
{'venue': '2016 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'journal': '2016 IEEE Security and Privacy Workshops (SPW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}