論文の概要: Identification of Wearable Devices with Bluetooth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1809.10387v2
• Date: Sun, 13 Apr 2025 06:56:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-20 17:58:32.287483
• Title: Identification of Wearable Devices with Bluetooth
• Title（参考訳）: Bluetoothによるウェアラブルデバイスの識別
• Authors: Hidayet Aksu, A. Selcuk Uluagac, Elizabeth S. Bentley,
• Abstract要約: 本稿では,Bluetoothの古典的プロトコルに着目したウェアラブルフィンガープリント手法を提案する。 具体的には,20種類の機械学習アルゴリズムを用いた非侵入型ウェアラブルデバイス識別フレームワークを提案する。 我々の詳細な精度結果は、Bluetoothの古典的プロトコルを用いてウェアラブルを識別するための平均98.5%、98.3%の精度とリコールを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.195638774687056
• License:
• Abstract: With wearable devices such as smartwatches on the rise in the consumer electronics market, securing these wearables is vital. However, the current security mechanisms only focus on validating the user not the device itself. Indeed, wearables can be (1) unauthorized wearable devices with correct credentials accessing valuable systems and networks, (2) passive insiders or outsider wearable devices, or (3) information-leaking wearables devices. Fingerprinting via machine learning can provide necessary cyber threat intelligence to address all these cyber attacks. In this work, we introduce a wearable fingerprinting technique focusing on Bluetooth classic protocol, which is a common protocol used by the wearables and other IoT devices. Specifically, we propose a non-intrusive wearable device identification framework which utilizes 20 different Machine Learning (ML) algorithms in the training phase of the classification process and selects the best performing algorithm for the testing phase. Furthermore, we evaluate the performance of proposed wearable fingerprinting technique on real wearable devices, including various off-the-shelf smartwatches. Our evaluation demonstrates the feasibility of the proposed technique to provide reliable cyber threat intelligence. Specifically, our detailed accuracy results show on average 98.5%, 98.3% precision and recall for identifying wearables using the Bluetooth classic protocol.
• Abstract（参考訳）: スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスが消費者電子製品市場を席巻する中、これらのウェアラブルの確保は不可欠だ。 しかしながら、現在のセキュリティメカニズムは、デバイス自体ではなく、ユーザを検証することのみに焦点を当てている。 実際、ウェアラブルは、(1)価値あるシステムやネットワークにアクセスする正確な資格を持つ不正なウェアラブルデバイス、(2)受動的インサイダーまたは外部のウェアラブルデバイス、(3)情報収集型ウェアラブルデバイスである。 機械学習によるフィンガープリントは、これらのサイバー攻撃に対処するために必要なサイバー脅威情報を提供する。 本研究では,ウェアラブルや他のIoTデバイスが使用する共通プロトコルであるBluetoothの古典的プロトコルに着目した,ウェアラブルフィンガープリント技術を紹介する。 具体的には,20種類の機械学習(ML)アルゴリズムを分類プロセスのトレーニングフェーズで利用し,テストフェーズに最適なアルゴリズムを選択する非侵入型ウェアラブルデバイス識別フレームワークを提案する。 さらに,市販スマートウォッチを含むウェアラブルデバイスにおけるウェアラブル指紋認証技術の性能評価を行った。 本評価は,信頼性の高いサイバー脅威情報を提供するための提案手法の実現可能性を示すものである。 具体的には、Bluetoothの古典的プロトコルを用いてウェアラブルを識別するための、平均98.5%、98.3%の精度とリコールを示す。

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