An Analysis on CVE Vulnerabilities of the Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
The rapid expansion in the use of Internet of Things (IoT)-based system across different industries has forced manufacturers to make their products available for early release without including necessary security features. The communication between IoT and other system typically includes users personal data. A cyberattack on IoT-based system could potentially lead to exposure of sensitive information and can put security of other connected systems at risk. Analysis of vulnerability types in IoT-based system will help in the mitigation of any security related challenges. This analysis can motivate in the inclusion of secure design strategy during the manufacturing phase of IoT devices. Also these analysis can promote the use of cryptography techniques and secure coding practices in the software development phase for any product integrated to a IoT-based system. The main aim of this paper is to analyze common vulnerability types for IoT reported in the Common Vulnerabilities and Exposures List (CVE List) from 2019 till 2023. We also analyzed risk severity values of vulnerabilities which can give additional information to organization for creating priority to address these vulnerabilities. Vulnerability types are created to group related vulnerability for the analysis purposes. In our analysis we found the main reason for vulnerability in IoT-based applications and devices are related to Software bugs. In comparison with other IoT categories namely Devices, Application and Network vulnerabilities reported for Operating Systems flaws are very high.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».