物联网:数字足迹承载设备身份
机器学习
2023-01-25 v1 密码学与安全
摘要
技术先进设备的使用已在包括教育、自动化和医疗在内的诸多领域蓬勃发展,且大多数服务需要互联网连接。为保障网络安全,设备识别起着关键作用。本文提出了一种设备指纹(DFP)模型,该模型能够区分物联网(IoT)与非IoT设备,并唯一识别各个设备。从连续的五个设备发起的数据包中提取了四种统计特征,以生成单个设备的指纹。该方法使用随机森林(RF)分类器和不同数据集进行了评估。实验结果表明,所提方法在区分IoT与非IoT设备时准确率高达99.8%,在分类单个设备时超过97.6%。这些表明所提方法有助于运营商使其网络更安全、对安全漏洞和未授权访问更具鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2301.00328,
title = {Internet of Things: Digital Footprints Carry A Device Identity},
author = {Rajarshi Roy Chowdhury and Azam Che Idris and Pg Emeroylariffion Abas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.00328},
year = {2023}
}
备注
8th Brunei International Conference on Engineering and Technology (BICET 2021), Universiti Teknologi Brunei