Abstract-Internet-of-Things (IoT) enheter är numera massivt integrerade i vardagen: hem, fabriker, eller offentliga platser. Denna teknik erbjuder attraktiva tjänster för att förbättra livskvaliteten och nya ekonomiska marknader genom utnyttjande av insamlade data. Men dessa uppkopplade objekt har också blivit attraktiva mål för angripare eftersom deras nuvarande säkerhetsdesign ofta är svag eller bristfällig, som illustreras av flera sårbarheter som Mirai, Blueborne, etc. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka intrång i smarta utrymmen som smarta hem, eller smarta fabriker, som bygger på övervakning och profilering av radiokommunikation på det fysiska lagret med hjälp av maskininlärningsteknik. Metoden är utformad för att vara oberoende av den stora och heterogena uppsättningen trådlösa kommunikationsprotokoll som vanligtvis genomförs av anslutna objekt som WiFi, Bluetooth, Zigbee, BluetoothLow-Energy (BLE) eller egenutvecklade kommunikationsprotokoll. De viktigaste begreppen i det föreslagna tillvägagångssättet presenteras tillsammans med en experimentell fallstudie som illustrerar dess genomförbarhet på grundval av data som samlats in under införandet av metoden för att upptäcka intrång i ett smart hem under verkliga förhållanden.
Roux m.fl. REF tillhandahåller ett protokolloberoende tillvägagångssätt baserat på analysen av det fysiska lagret med hjälp av programvarudefinierade radioapparater, för att övervaka trådlös kommunikation och upptäcka intrångsförsök.
RadIoT: Radio Communications Intrusion Detection for IoT - A Protocol Independent Approach
{'venue': 'International Symposium on Network Computing and Applications - IEEE-NCA 2018, Nov 2018, Cambridge, Massachusetts, United States. 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}