Σε αυτή την εργασία ασχολούμαστε με τη χρήση των τεχνολογιών ανάλυσης δεδομένων για τη μελέτη της συμπεριφοράς των δικτύων IoT [3]. Οι συσκευές IoT βρίσκονται παντού γύρω μας και δεν πρόκειται να ξεπεραστούν σύντομα, οπως είναι τα έξυπνα βραχιόλια υγειας , έξυπνες συσκευές που συνδέονται με οχήματα και έξυπνα ενεργειακοί πάροχοι. Αλλά τι γίνεται με την ασφάλεια; Αυτά τα συστήματα είναι σε θέση να συγκεντρώνουν και να μοιράζονται τεράστιες ποσότητες ευαίσθητων δεδομένων του χρήστη. Οι καταναλωτές είναι συνεχώς εκτεθειμένοι σε επιθέσεις και φυσικές εισβολές επειδή χρησιμοποιουν ένα ευρύ φάσμα των διαθέσιμων συσκευών IoT, όπως κεντρικές συσκευές ελέγχου για αισθητήρες οικιακού αυτοματισμού. Όπως μπορούμε να φανταστούμε αυτές οι συσκευές είναι εγγενώς ανασφαλής (και οι χρήστες τους συχνά αγνοούν τις επικείμενες απειλές), και αποτελούν εύκολη λεία για τους επιτιθέμενους. Παράλληλα, οι συσκευές IoT μπορούν να χαρακτηριστούν ως χαμηλού κόστους, δηλαδή συσκευές με περιορισμένη επεξεργαστική ισχύ, μπαταρία και μνήμη. Αυτό σημαίνει ότι οι λύσεις που αφορούν την ασφάλεια των έξυπνων συσκευών, καθώς και τα προσωπικά δεδομένα των χρηστών αποτελουν πρόκληση.
Η προτεινόμενη προσέγγιση προσφέρει μια εφαρμογή που λύνει το πρόβλημα των εισβολών ασφαλείας με τη χρήση δεδομένων που δημιουργούνται από συσκευές IoT που σχετίζονται με τις ιδιότητες του δικτύου τους με σκοπό τον εντοπισμό μη φυσιολογικών συμπεριφορών και ενημερώνει τον χρήστη μέσω ειδοποιήσεων. Στην περίπτωσή μας κάθε συσκευή που συμμετέχει σε ένα δίκτυο IoT αντιμετωπίζεται ως μια συσκευή αισθητήρα που μετράει τα χαρακτηριστικα του δικτύου, χρησιμοποιώντας ένα πρωτόκολλο διαχείρισης δικτύου (SNMP).
Οι μετρήσεις αυτές παρέχονται ως είσοδος σε Σύνθετη Επεξεργασία Γεγονότων (CEP) που ονομάζεται Esper [1]. Οι αισθητήρες του CEP εντοπίζουν και να αναλύουν τα δεδομένα του αισθητήρα σε πραγματικό χρόνο με βάση τα κατώτατα όρια που σχετίζονται με τη φυσιολογική συμπεριφορά. Μια τέτοια διαφορετική συμπεριφορά μπορεί να είναι μια σαφής ένδειξη της εμφάνισης συμβάντος (π.χ. επίθεση). Οι μετρήσεις των συσκευών μπορούν να συνδυαστούν ώστε να μπορούμε να ανιχνεύσουμε διαφόρες επιθέσεις ασφάλειας με μεγαλύτερη σιγουριά. Οι εκτιμήσεις του προγράμματος CEP βασίζεται σε στατιστικούς προγνωστικούς παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων των μεθόδων μηχανικής μάθησης όπως ο αλγόριθμος ARΤ. Σας παρουσιάζουμε μια σειρά πειραμάτων για τις προτεινόμενες μεθοδολογίες που δείχνουν την απόδοσή τουςIn this thesis we deal with the usage of data analysis technologies to study the behavior of IoT [3] networks. IoT devices are everywhere, and they’re not going away any time soon, including wearable health, connected vehicles and smart grids. But what about security? These systems are able to gather and share huge quantities of sensitive user data. Consumers are constantly exposed to attacks and physical intrusions due to the use of a wide range of available IoT devices, such central control devices for home automation sensors. As we can imagine these devices are inherently insecure (and their users are often unaware of any impending threats), they’re easy prey for hackers. In parallel IoT devices can be characterized as low cost, i.e. devices with limited processing power, battery and memory. This means that device-centric solutions for incorporating security and privacy components will be a challenge as well.
The proposed approach offers an application solution to the problem of security intrusions (anomaly-based detection) by using streams generated by IoT devices relevant to their network properties in order to detect abnormal behavior and notify the user via an alert. In our case, each device participating in a IoT network is handled as a sensor device that generates streams of network measurements by using Simple Network Management Protocol (SNMP) [1].
These measurements are provided as input to Complex Event Processing (CEP) [4] framework, i.e. Esper [2]. CEP listeners detect and analyze the sensor streams in real time based on thresholds related to the normal behavior. Such abnormal statistical behavior can be a clear indication of an event occurrence (e.g., intrusion). Typical measurements of the devices can be combined in order to more accurately observe the outbreak of various security incidents. The estimations of CEP engine will be based on statistical predictors including machine learning methods like ART [5]. We present a number of experiments for the proposed methodologies that show their performance
