边缘侧物联网设备的快速识别
机器学习
2021-10-28 v1 网络与互联网体系结构
摘要
从智能音箱到安防摄像头，消费级物联网（IoT）设备在日常家庭中的普及程度日益提高。其带来便利的同时也伴随着潜在的隐私与安全威胁。为限制这些威胁，我们必须实施在边缘侧过滤 IoT 流量的解决方案。为此，识别 IoT 设备是首要的自然步骤。本文提出了一种新颖的快速 IoT 设备识别方法，该方法使用在设备 DNS 流量上训练的神经网络，这些流量可从本地网络的 DNS 服务器捕获。该方法通过在设备首次连接后对其前几秒的 DNS 二级域名流量拟合模型来识别设备。由于安全与隐私威胁检测常在设备特定层级进行，快速识别可使这些策略立即生效。通过总计 51,000 次严格的自动化实验，我们对来自 27 个不同制造商的 30 种消费级 IoT 设备进行了分类，在产品类型和设备制造商上的准确率分别达到 82% 和 93%。
引用
@article{arxiv.2110.13941,
title = {Rapid IoT Device Identification at the Edge},
author = {Oliver Thompson and Anna Maria Mandalari and Hamed Haddadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13941},
year = {2021}
}