商用物联网中的敏感信息追踪
密码学与安全
2018-02-26 v1 编程语言
摘要
广义上定义为物联网(IoT)的、将物理过程与数字连接相集成的商用设备的增长对社会产生了深远影响——智能家居、个人监测设备、增强型制造及其他 IoT 应用已改变了我们生活、娱乐和工作的方式。然而,现有 IoT 平台几乎未提供评估敏感信息使用(及潜在滥用途径)的手段。因此,消费者和组织很少有机会评估这些设备带来的安全和隐私风险。在本文中,我们提出 SainT,一种用于 IoT 应用的静态污点分析工具。SainT 分三个阶段运行:(a) 将平台特定的 IoT 源代码翻译为中间表示(IR),(b) 识别敏感源与汇,(c) 执行静态分析以识别敏感数据流。我们在 230 个 SmartThings 市场应用上评估 SainT,发现 138 个(60%)包含敏感数据流。此外,我们在 IoTBench 上演示了 SainT,IoTBench 是一个包含 19 个应用及 27 个独特数据泄漏的新型开源测试套件。通过此工作,我们引入了一个严格奠定的框架,用于评估 IoT 应用中敏感信息的使用——并由此为开发者、市场及消费者提供了一种识别安全与隐私潜在威胁的手段。
引用
@article{arxiv.1802.08307,
title = {Sensitive Information Tracking in Commodity IoT},
author = {Z. Berkay Celik and Leonardo Babun and Amit K. Sikder and Hidayet Aksu and Gang Tan and Patrick McDaniel and A. Selcuk Uluagac},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08307},
year = {2018}
}
备注
first submission