物联网与移动设备网络流数据的安全分析（进行中）
密码学与安全
2017-04-12 v1
摘要
鉴于安全威胁与隐私泄露在当今十分普遍，弄清其设备是否处于“良好安全状态”，或是否存在一组需要解决的高风险漏洞，是一个重要问题。本文我们解决这一简单却具挑战性的问题。不同于获取设备的白盒访问（这会带来隐私及其他系统问题），我们依赖于离线及实时收集的网络日志与事件。我们的方法是应用分析与机器学习进行网络安全分析，以及整体设备——应用、操作系统和设备上数据——的安全性分析。我们提出基于分析的技术，以确定设备的敏感性、应用及设备的漏洞等级、应用及设备的受损程度，以及如何基于这些度量定义设备的安全状态。此类度量可进一步用于机器学习模型，以预测设备用户的高风险状态，并如何避免此类风险。
引用
@article{arxiv.1704.03049,
title = {Security Analytics of Network Flow Data of IoT and Mobile Devices (Work-in-progress)},
author = {Ashish Kundu and Chinmay Kundu and Karan K. Budhraja},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.03049},
year = {2017}
}