通信流量特征揭示物联网设备身份
网络与互联网体系结构
2024-02-27 v1 人工智能
摘要
物联网（IoT）是二十一世纪的技术进步之一，可以提高生活水平。然而，它也在网络领域带来了新型的安全挑战，包括设备认证、流量类型分类和恶意流量识别。传统上，互联网协议（IP）和媒体访问控制（MAC）地址用于识别网络中的联网设备，但这些寻址方案容易受到损害，包括欺骗攻击和 MAC 随机化。因此，仅使用显式标识符进行设备识别是一项具有挑战性的任务。准确的设备识别在保障网络安全方面起着关键作用。本文提出了一种基于监督机器学习的设备指纹识别（DFP）模型，仅利用通信流量特征（或隐式标识符）来识别联网的 IoT 设备。我们利用单个传输控制协议/互联网协议（TCP/IP）数据包头部特征生成唯一指纹，将指纹表示为包含 22 个特征的向量。实验结果表明，所提出的 DFP 方法在使用包含 22 种智能家居 IoT 设备的 UNSW 数据集对单个 IoT 设备进行分类时，准确率超过 98%。这表明所提出的方法对于网络运营商增强其网络安全性具有不可估量的价值。
引用
@article{arxiv.2402.16173,
title = {Communication Traffic Characteristics Reveal an IoT Devices Identity},
author = {Rajarshi Roy Chowdhury and Debashish Roy and Pg Emeroylariffion Abas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.16173},
year = {2024}
}
备注
16 pages