基于软件定义网络与低成本流量分类保护智能家居安全
密码学与安全
2021-06-18 v2
摘要
由于缺少行业范围内的安全标准，物联网设备已成为各种网络攻击的流行目标。在这项工作中，我们专注于智能家居物联网设备识别并防御分布式拒绝服务（DDoS）攻击。所提出的框架通过使用基于VLAN的网络隔离来保护智能家居。该架构有两个VLAN：一个包含未验证设备，另一个包含已验证设备，两者均由SDN控制器管理。我们提出了轻量级无状态基于流的特徵，包括ICMP、TCP和UDP协议占比、数据包计数与大小以及IP多样性比率，以实现高效特徵收集。进一步进行分析以最小化训练数据，从而在智能家居网络中资源受限的边缘设备上运行。使用三种流行的机器学习算法，包括K近邻（K-Nearest-Neighbors）、随机森林（Random Forest）和支持向量机（Support Vector Machines），对物联网设备进行分类并检测不同类型的DDoS攻击，包括TCP-SYN、UDP和ICMP。通过仿真一个由Open vSwitch、Faucet SDN控制器以及来自两个不同测试平台的若干物联网设备轨迹组成的网络，评估了系统的有效性与效率。
引用
@article{arxiv.2104.00296,
title = {Securing Smart Homes via Software-Defined Networking and Low-Cost Traffic Classification},
author = {Holden Gordon and Christopher Batula and Bhagyashri Tushir and Behnam Dezfouli and Yuhong Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00296},
year = {2021}
}