Beyond Smart Homes: An In-Depth Analysis of Smart Aging Care System Security
Notice bibliographique
Résumé
The upward trend in the percentage of the population older than 65 has made smart aging more relevant than ever before. Growing old in a traditional assisted living facility can take a toll on the mental well-being of the elderly individual, on top of other factors like extravagant costs, potential negligence from caregivers, and a ceaseless demand for healthcare personnel. Aging in one’s own space instead of a senior residence is the desirable alternative thanks to enabling technologies like the Internet of Things (IoT). The IoT facilitates connected healthcare, safety, entertainment, and social well-being of the older population. However, it suffers from a multitude of security vulnerabilities. Although researchers have investigated the security challenges of several IoT ecosystems, IoT systems in the context of smart aging care have not been well studied from a security perspective. In this article, we present an in-depth analysis of smart aging care system security issues. A smart aging care system is essentially a superset of smart homes and healthcare monitoring systems. The sheer variety of technologies at play and the amount of data generated, combined with physical vulnerabilities and a lack of technological exposure of the intended occupant group put smart aging care systems at great risk. Attacks against relatively benign smart home devices can bring serious consequences because of the context in which these devices are employed. Thus, the purpose of our study is four-fold: (i) defining the components and functionalities of a smart aging care system, (ii) identifying security vulnerabilities and outlining suitable countermeasures for them, (iii) analyzing how the attacks uniquely impact senior users’ Quality of Life (QoL), (iv) highlighting avenues for future research and how the threat landscape in smart aging care systems differ from general smart homes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».