Softwarized IoT Network Immunity Against Eavesdropping With Programmable Data Planes
Notice bibliographique
Résumé
State-of-the-art mechanisms against eavesdropping first encrypt all packet payloads in the application layer and then split the packets into multiple network paths. However, versatile eavesdroppers could simultaneously intercept several paths to intercept all the packets, classify the packets into streams using transport fields, and analyze the streams by brute-force. In this article, we propose a programming protocol-independent packet processors (P4)-based network immune scheme (P4NIS) against the intractable eavesdropping. Specifically, P4NIS is equipped with three lines of defenses to provide a softwarized network immunity. Packets are successively processed by the third, second, and first line of defenses. The third line basically encrypts all packet payloads in the application layer using cryptographic mechanisms. Additionally, the second line re-encrypts all packet headers in the transport layer to distribute the packets from one stream into different streams, and disturbs eavesdroppers to classify the packets correctly. Besides, the second line adopts a programmable design for dynamically changing encryption algorithms. Complementally, the first line uses programmable forwarding policies which could split all the double-encrypted packets into different network paths disorderly. Using a paradigm of programmable data planes-P4, we implement P4NIS and evaluate its performances. Experimental results show that P4NIS can increase difficulties of eavesdropping and transmission throughput effectively compared with state-of-the-art mechanisms. Moreover, if P4NIS and state-of-the-art mechanisms have the same level of defending eavesdropping, P4NIS can decrease the encryption cost by 69.85%-81.24%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».