ABSTRACT Internet of Things (IoT) enheter på organisationer. På grund av den utbredda användningen av sådana enheter, deras mångfald, standardisering hinder, och inneboende rörlighet, kräver organisationer en intelligent mekanism som automatiskt kan upptäcka misstänkta IoT-enheter anslutna till sina nätverk. I synnerhet bör enheter som inte ingår i en vit lista över tillförlitliga IoT-enheter (tillåts att användas inom de organisatoriska lokalerna) upptäckas. I denna forskning, Random Forest, en övervakad maskininlärning algoritm, tillämpades på funktioner som extraherats från nätverkstrafikdata i syfte att exakt identifiera IoT-enheter typer från den vita listan. För att träna och utvärdera klassifikationer i flera klasser samlade vi in och manuellt märkta nätverkstrafikdata från 17 olika IoT-enheter, som representerar nio typer av IoT-enheter. Baserat på klassificeringen av 20 på varandra följande sessioner och användningen av majoritetsregeln, IoT-enhetstyper som inte finns på den vita listan upptäcktes korrekt som okända i 96% av testfall (i genomsnitt), och vit listade enhetstyper var korrekt klassificeras av sina faktiska typer i 99% av fallen. Vissa typer av IoT-enheter identifierades snabbare än andra (t.ex., uttag och termostater upptäcktes framgångsrikt inom fem TCP-sessioner för anslutning till nätverket). Perfekt upptäckt av obehöriga IoT-enhet typer uppnåddes vid analys 110 på varandra följande sessioner; perfekt klassificering av vita listade typer krävs 346 på varandra följande sessioner, varav 110 resulterade i 99,49% noggrannhet. Ytterligare experiment visade den framgångsrika tillämpligheten av klassificerare utbildade på en plats och testade på en annan. Dessutom förs en diskussion om motståndskraften hos vår maskininlärning-baserade IoT vit listning metod mot mot attacker.
Meidan m.fl. REF tillämpade maskininlärning tekniker för att upptäcka vitlistade IoT-enheter i nätverkstrafiken.
Detection of Unauthorized IoT Devices Using Machine Learning Techniques
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}