使用大语言模型进行物联网设备标注
密码学与安全
2024-03-05 v1 网络与互联网体系结构
摘要
物联网市场具有多样性，其特征是存在大量支持不同设备功能（例如扬声器、摄像头、吸尘器等）的供应商。在该市场中，物联网安全与可观测性系统使用实时识别技术来有效管理这些设备。大多数现有的物联网识别解决方案采用机器学习技术，这些技术假设由供应商和功能共同标注的物联网设备在训练阶段已被观测过。我们应对了物联网标注中的一个关键挑战：AI 解决方案如何标注一个从未见过且标签未知的物联网设备？我们的解决方案从网络流量中提取域名和主机名等文本特征，然后利用 Google 搜索数据以及供应商和设备功能目录来丰富这些特征。该解决方案还集成了一个自动更新机制，使用大语言模型（LLM）利用新兴设备类型更新这些目录。基于收集到的信息，通过与丰富后的特征进行字符串匹配来识别设备的供应商。随后，由 LLM 和基于预定义物联网功能目录的零样本分类推断出设备功能。在对 97 种独特物联网设备的解决方案评估中，我们的功能标注方法分别取得了 0.7 和 0.77 的 HIT1 和 HIT2 分数。据我们所知，这是首个应对 AI 自动化物联网标注的研究。
引用
@article{arxiv.2403.01586,
title = {IoT Device Labeling Using Large Language Models},
author = {Bar Meyuhas and Anat Bremler-Barr and Tal Shapira},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.01586},
year = {2024}
}