倪明涛^1,2,3,赵波^1,2,吴福生^1,2,樊佩茹^1,2

¹(武汉大学国家网络安全学院 武汉 430072); ²(空天信息安全与可信计算教育部重点实验室(武汉大学) 武汉 430072); ³(乐山师范学院计算机科学学院 四川乐山 614000) (nmt@whu.edu.cn)

出版日期: 2018-07-01


基金资助:国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2015AA016002);国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2014CB340600，2014CB340601)

CREBAD: Chip Radio Emission Based Anomaly Detection Scheme of IoT Devices

Ni Mingtao^1,2,3, Zhao Bo^1,2, Wu Fusheng^1,2, Fan Peiru^1,2

¹(School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072); ²(Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing (Wuhan University), Ministry of Education, Wuhan 430072); ³(School of Computer Science, Leshan Normal University, Leshan, Sichuan 614000)

Online: 2018-07-01

摘要/Abstract

摘要： 随着物联网的飞速发展，物联网设备的安全问题受到了广泛的关注.物联网设备的软硬件特性导致其极易遭受各类攻击.对物联网设备的异常检测成为近年的热点，传统的基于入侵检测、流量分析等防护方式无法适用于物联网设备的软硬件环境.针对这一问题，提出了基于芯片辐射的异常检测方案，以物联网设备在工作时向外辐射的电磁波信号作为检测依据，采用遗传算法和近似熵理论对原始信号进行特征提取和选择后，利用一类支持向量机对正常行为产生的辐射信号进行训练.该方案具有无侵入的特性，无需对原有系统进行任何软硬件改造，适用于现有物联网设备.最后的实验结果表明：与其他常用的异常检测方案相比，该方案能够更有效地检测物联网设备的异常行为，具有较高的准确性和较低的误报率.

参考文献

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