VindiCo：针对人在环物联网中基于自适应的间谍软件的隐私防护机制
密码学与安全
2022-02-04 v1
摘要
个性化物联网根据用户行为、位置等上下文信息调整自身行为。不幸的是，个性化物联网适应用户上下文这一事实开辟了一条泄露用户隐私信息的侧信道。为此，我们首先研究恶意窃听者监控物联网系统所采取动作并提取用户隐私信息的程度。具体而言，我们展示了一种新型间谍软件类别（我们称之为基于上下文感知自适应的间谍软件，SpyCon）的两个具体实例（位于手机与智能家居场景中）。实验评估表明，所开发的 SpyCon 能以 90.3% 的准确率预测用户的日常行为。本文其余部分致力于介绍 VindiCo，一种用于检测并缓解可能的 SpyCon 的软件机制。作为一种无已知先验签名或行为的新型间谍软件，基于代码签名或应用行为的传统间谍软件检测不足以检测 SpyCon。因此，VindiCo 提出了一种基于信息的新型检测引擎及若干缓解技术，以限制被检测 SpyCon 提取隐私信息的能力。凭借通用的检测与缓解引擎，VindiCo 对 SpyCon 所用的推断算法无关。我们的结果表明，VindiCo 将 SpyCon 推断用户上下文的能力从 90.3% 降至基线准确率（基于随机猜测的准确率），且执行开销可忽略。
引用
@article{arxiv.2202.01348,
title = {VindiCo: Privacy Safeguard Against Adaptation Based Spyware in Human-in-the-Loop IoT},
author = {Salma Elmalaki and Bo-Jhang Ho and Moustafa Alzantot and Yasser Shoukry and Mani Srivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01348},
year = {2022}
}
备注
21 pages. First part of this work is published in the SafeThings'19: IEEE Security and Privacy Workshops (S&P Workshop) and in CitiFog'18: Proceedings of the 1st ACM International Workshop on Smart Cities and Fog Computing (Sensys'18 Workshop)