RESTRAIN：基于强化学习的触发-动作物联网环境安全框架
密码学与安全
2025-03-13 v1 人工智能
摘要
具备触发-动作能力的物联网平台允许通过创建交互链来自主地触发物联网设备中的动作。攻击者利用这一交互链向物联网中心恶意注入虚假事件条件，触发目标物联网设备上的未授权动作以实施远程注入攻击。现有防御机制主要关注使用物理事件指纹验证事件交易以强制执行安全策略来阻止不安全的事件交易。这些方法旨在提供针对注入攻击的离线防御。最先进的在线防御机制提供实时防御，但对攻击对物联网网络影响的推断的广泛依赖限制了这些方法的泛化能力。在本文中，我们提出了一种平台无关的多智能体在线防御系统，即 RESTRAIN，以在运行时对抗远程注入攻击。RESTRAIN 允许防御智能体在运行时对攻击动作进行特征分析，并利用强化学习优化符合物联网网络安全需求防御策略。实验结果表明，防御智能体能够有效对复杂且动态的远程注入攻击采取实时防御行动，并以最少的计算开销最大化安全增益。
引用
@article{arxiv.2503.09513,
title = {RESTRAIN: Reinforcement Learning-Based Secure Framework for Trigger-Action IoT Environment},
author = {Md Morshed Alam and Lokesh Chandra Das and Sandip Roy and Sachin Shetty and Weichao Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.09513},
year = {2025}
}