MADEA：融合网络监控与设备认证的物联网恶意软件检测架构
密码学与安全
2025-02-24 v1
摘要
物联网（IoT）设备易受恶意软件攻击，且由于资源有限，需要新的缓解技术。为此，先前研究使用定期远程认证（RA）或流量分析（TA）来检测IoT设备中的恶意软件。然而，RA成本高昂，而TA仅能引起怀疑而无法确认恶意软件的存在。为解决这一问题，我们设计了MADEA，这是首个融合RA和TA的系统，为IoT生态系统提供全面的恶意软件检测方法。TA为每个设备在良性运行期间的预期数据包轨迹构建配置文件，然后利用它们实时从网络流量中检测恶意软件。RA确认设备上是否存在恶意软件。MADEA实现了100%的真正阳性率。它还在160倍更快的检测时间内超越了其他方法。最后，在没有MADEA的情况下，有效的定期RA至少会消耗设备一小时所需能量的约14倍。
引用
@article{arxiv.2502.15098,
title = {MADEA: A Malware Detection Architecture for IoT blending Network Monitoring and Device Attestation},
author = {Renascence Tarafder Prapty and Rahmadi Trimananda and Sashidhar Jakkamsetti and Gene Tsudik and Athina Markopoulou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.15098},
year = {2025}
}