SHATTER：面向活动驱动智能家居系统的控制与防御感知攻击分析框架
密码学与安全
2023-05-18 v1
摘要
现代智能家居控制系统利用实时 occupancy 与活动监测来确保控制效率、居住者舒适度以及最优能耗。此外，采用基于机器学习的异常检测模型（ADM）可增强安全性与可靠性。然而，充足的系统知识使攻击者能够通过隐蔽的错误数据注入（FDI）攻击篡改传感器测量值。尽管 ADM 限制了攻击范围，但诸如居住者位置、所进行活动以及智能家电篡改能力等信息的可获得性增加了攻击面。因此，对现代家居控制系统进行攻击空间分析对于设计鲁棒的防御方案至关重要。然而，现有最先进的分析器未考虑现代控制与防御方案，并生成平凡的攻击向量。为此，我们提出了一种面向现代智能家居控制系统的控制与防御感知新型攻击分析框架，可高效提取 ADM 规则。我们使用一个最先进的数据集与原型测试床对所提框架进行了验证与确认。
引用
@article{arxiv.2305.09669,
title = {SHATTER: Control and Defense-Aware Attack Analytics for Activity-Driven Smart Home Systems},
author = {Nur Imtiazul Haque and Maurice Ngouen and Mohammad Ashiqur Rahman and Selcuk Uluagac and Laurent Njilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.09669},
year = {2023}
}
备注
13 Pages, 2023 IEE/IFIP DSN Conference