Traditional IOCs Meet Dynamic App–Device Interactions for IoT-Specific Threat Intelligence
Notice bibliographique
Résumé
While enjoying widespread popularity, IoT faces numerous threats using both the traditional (e.g., common vulnerabilities and exposures (CVEs) and common weakness enumerations (CWEs)) and IoT-specific (e.g., device-application interactions) attack vectors. Therefore, gathering threat intelligence for an IoT environment is equally essential if not more (compared to many other IT environments). However, extracting threat intelligence from an IoT deployment poses several unique challenges. First, most IoT implementations are not logging threat-related information and even if they are, their logging mechanisms require significant additional effort to turn those logs to a threat intelligence. Second, there is no clear definition of Indicators of Compromise (IOCs), which are the key inputs to threat intelligence, in the context of IoT; including how to combine IoT-specific IOCs, including that are involved with the dynamic app–device interactions. In this article, we propose IoTINT, a solution to obtain IoT-specific threat intelligence while addressing the above-mentioned challenges. Specifically, our key ideas are to first enable logging in IoT devices and apps without requiring any code instrumentation (in contrast to the existing approaches), then iteratively finding dynamic interactions between the IoT devices and their apps that are defined by the automation rules and result in various security threats, and finally, combine both the app–device interactions with traditional IOCs (such as CVEs and CWEs) to build a comprehensive threat intelligence for IoT. We implement IoTINT for the Samsung SmartThings, a major smart home platform, and evaluate its performance (e.g., 100% coverage in extracting threat intelligence within 11 s for ten realistic IoT attack scenarios).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».