Abstract-IoT-enheter och sensorer har använts i samarbete för att möjliggöra konceptet av en smart miljö. I dessa smarta inställningar genereras rikliga data som ett resultat av interaktionen mellan enheter och användarnas dagliga aktiviteter. Sådana uppgifter innehåller värdefull kriminalteknisk information om händelser och åtgärder som inträffar i den smarta miljön och, om de analyseras, kan hjälpa till att hålla dem som bryter mot säkerhetspolicyn ansvariga. Inte desto mindre, nuvarande smarta app programmeringsplattformar ger inte någon digital kriminalteknik förmåga att identifiera, spåra, lagra och analysera IoT-data. För att övervinna denna begränsning introducerar vi IoTDots, ett nytt digitalt rättstekniskt ramverk för en smart miljö som smarta hem och smarta kontor. IoTDots har två huvudkomponenter: IoTDotsModifier och IoTDots-Analyzer. Vid kompileringstid utför IoTDotsModifier källkodsanalys av smarta appar, upptäcker rättstekniskt relevant information och infogar automatiskt spårningsloggar. Sedan, på körtid, loggar lagras i en IoTDots databas. Senare, i händelse av en kriminalteknisk utredning, IoTDots-Analyzer tillämpar databehandling och maskininlärning tekniker för att extrahera värdefull och användbar kriminalteknisk information från enheternas verksamhet. För att testa IoTDots prestanda testade vi IoTDots i en realistisk smart kontorsmiljö med totalt 22 enheter och sensorer. Dessutom övervägde vi 10 olika fall av kriminaltekniska aktiviteter och beteenden från användare, appar och enheter. Utvärderingsresultaten visar att IoTDots i genomsnitt kan uppnå över 98 % av noggrannheten när det gäller att upptäcka användaraktiviteter och över 96 % noggrannhet när det gäller att upptäcka beteende hos användare, enheter och appar i en smart miljö. Slutligen, IoTDots prestanda ger ingen overhead till de smarta enheterna och mycket minimal overhead till molnservern. Såvitt vi vet är IoTDots den första lätta kriminaltekniska lösningen för IoT-enheter som kombinerar insamlingen av kriminaltekniskt relevanta data från en smart miljö och analysen av sådana data med hjälp av databehandling och maskininlärningsteknik för kriminaltekniska ändamål. Slutligen har vi gjort IoTDots-Modifier tillgänglig online för samhället.
Babun m.fl. föreslagna IoTDots, en rättsmedicinsk analys verktyg som kan upptäcka användarens beteende från inloggad data i en SHS REF.
IoTDots: A Digital Forensics Framework for Smart Environments
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}