自服务物联网：具备完整用户控制权的实用且隐私保护的物联网计算卸载
密码学与安全
2022-05-10 v1
摘要
物联网（IoT）设备采用量的快速增长引发了严重的隐私担忧，因为这些设备可访问各种敏感数据。当前依赖制造商云服务处理数据的现状尤其成问题，因为一旦数据离开用户家中，用户便丧失控制权。多起近期事件进一步令人质疑供应商是否确实可信赖用户数据。与此同时，用户渴望获得 IoT 设备与基于 ML 的云推理所支持的实用功能，这迫使他们订阅制造商管理的云服务。使用本地家庭中枢的替代方案需要大量硬件投入、管理并存在可扩展性限制。本文提出自服务物联网（SSIoT），一种利用混合中枢—云架构实现隐私感知 IoT 应用计算卸载的从头设计方法。独特地，SSIoT 支持向公共云提供商的机会性计算卸载，同时仍确保终端用户对私有数据保留完整的端到端控制，降低对公共云提供商的信任需求。我们表明，只要能解决无状态、资源受限与安全隔离等关键限制，SSIoT 可利用新兴的函数即服务计算（如 AWS Lambda）使这些卸载具备成本效益、可扩展性与高性能。我们构建了 SSIoT 的端到端原型，并使用代表真实世界 IoT 用例的若干微基准与示例应用进行评估。结果表明，与仅本地方案（并行仅 2–4 个应用便难以支撑）相比，SSIoT 具有高度可扩展性。我们还表明，与仅本地中枢相比，SSIoT 具备成本效益（智能门铃年运行费 10 美元），仅带来极小额外延迟，即便使用硬件 ML 加速器亦如此。
引用
@article{arxiv.2205.04405,
title = {Self-Serviced IoT: Practical and Private IoT Computation Offloading with Full User Control},
author = {Dohyun Kim and Prasoon Patidar and Han Zhang and Abhijith Anilkumar and Yuvraj Agarwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04405},
year = {2022}
}