Befintliga tekniker som används för att upptäcka anomalier utnyttjar inte fullt ut inbyggda enheters inneboende egenskaper. I detta dokument föreslår vi en lätt metod för att upptäcka avvikande utföranden med hjälp av en fördelning av systemanropsfrekvenser. Vi använder en klusteranalys för att lära oss de legitima utförande sammanhangen av inbäddade applikationer och sedan övervaka dem i körtid för att fånga onormala avrättningar. Vår prototyp tillämpas på en real-world öppen källkod inbäddad ansökan visar att den föreslagna metoden kan effektivt upptäcka onormala utföranden utan att förlita sig på sofistikerade analyser eller påverka kritiska utförande vägar. •Datasystems organisation →Inbyggda system; •Säkerhet och integritet →Intrusionsdetekteringssystem;
Angående CPS anomali upptäckt baserad på program beteende modeller i cyberdomänen, Yoon et al. I REF föreslogs en lättviktsmetod för att upptäcka avvikande utföranden med hjälp av fördelning av systemanropsfrekvenser.
Learning Execution Contexts from System Call Distribution for Anomaly Detection in Smart Embedded System
{'venue': "IoTDI '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}