The Rise of “Internet of Things”: Review and Open Research Issues Related to Detection and Prevention of IoT‐Based Security Attacks
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an extensive and complete survey on the process of detecting and preventing various types of IoT‐based security attacks. It is designed for software developers, researchers, and practitioners in the Internet of Things field who aim to understand the process of detecting and preventing these attacks. For each entry identified from the list, a brief description is provided along with references where more information can be found. However, We surveyed the current state‐of‐the‐art IoT security solutions and focused on four main aspects: (1) handpicking representative attacks, (2) identifying potential solutions, (3) performing a threat analysis for each attack and solution, and (4) ranking solutions according to the threats they overcome. By adopting this framework, we identified five main categories of defense mechanisms: distributed denial of service detection/prevention, default password protection, encryption mechanisms, intrusion detection/prevention, and anomaly detection. These solutions are relatively mature in terms of utility and usability. However, the security analysis is conducted only concerning specific attacks, which may or may not be relevant to real‐world deployment. Appropriate IoT security solutions should incorporate threat modeling while considering other factors such as resource consumption and implementation effort. Overall, evaluation of IoT security solutions is arduous due to the complexity of IoT OSes, heterogeneous IoT devices (e.g., various hardware platforms), limited availability of open‐source codebases, and restrictive policies towards intellectual property disclosure. In addition, we note that there remains a lack of studies that perform a systematic evaluation of the state‐of‐the‐art in terms of both frameworks/methodologies and mechanisms proposed.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».