Trust-Based Approaches Towards Enhancing IoT Security: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The continuous rise in the adoption of emerging technologies such as Internet of Things (IoT) by businesses has brought unprecedented opportunities for innovation and growth. However, due to the distinct characteristics of these emerging IoT technologies like real-time data processing, Self-configuration, interoperability, and scalability, they have also introduced some unique cybersecurity challenges, such as malware attacks, advanced persistent threats (APTs), DoS /DDoS (Denial of Service & Distributed Denial of Service attacks) and insider threats. As a result of these challenges, there is an increased need for improved cybersecurity approaches and efficient management solutions to ensure the privacy and security of communication within IoT networks. One proposed security approach is the utilization of trust-based systems and is the focus of this study. This research paper presents a systematic literature review on the Trustbased cybersecurity security approaches for IoT. A total of 23 articles were identified that satisfy the review criteria. We highlighted the common trust-based mitigation techniques in existence for dealing with these threats and grouped them into three major categories, namely: Observation-Based, Knowledge-Based & Cluster-Based systems. Finally, several open issues were highlighted, and future research directions presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».