ZLeaks：针对基于 Zigbee 的智能家居的被动推理攻击
密码学与安全
2021-11-30 v2
摘要
Zigbee 是一种节能的无线 IoT 协议，越来越多地部署在智能家居环境中。在这项工作中，我们分析了 Zigbee 协议的隐私保证。具体而言，我们提出了 ZLeaks，这是一种通过 1) 推理事件流量中的单个应用层（APL）命令，以及 2) 利用设备的周期性报告模式和间隔，从加密的 Zigbee 流量中被动识别家庭内设备或事件的工具。这使得攻击者能够推断用户的习惯或确定智能家居是否容易受到未经授权的进入。我们在三个不同场景（受控 RF 屏蔽室、真实智能家居 IoT 实验室和第三方 Zigbee 捕获）中，跨越多个类别的 19 个独特的 Zigbee 设备和 5 个流行的智能中枢评估了 ZLeaks 的有效性。我们能够：i) 使用命令推理方法以 83.6% 的准确率识别未知事件和设备（无需先验设备签名）；ii) 自动提取设备的报告签名；iii) 使用报告签名以 99.8% 的准确率确定已知设备；iv) 以 91.2% 的准确率识别公共捕获中的 APL 命令。简而言之，我们强调了设计低功耗、低成本的无线网络与实现隐私保证之间的权衡。我们还发布了 ZLeaks 工具，以造福研究社区。
引用
@article{arxiv.2107.10830,
title = {ZLeaks: Passive Inference Attacks on Zigbee based Smart Homes},
author = {Narmeen Shafqat and Daniel J. Dubois and David Choffnes and Aaron Schulman and Dinesh Bharadia and Aanjhan Ranganathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.10830},
year = {2021}
}
备注
An updated version of the authors' previous submission (arXiv:2107.10830). It has been accepted at the 20th International Conference on Applied Cryptography and Network Security, ACNS 2022