論文の概要: What are Attackers after on IoT Devices? An approach based on a
multi-phased multi-faceted IoT honeypot ecosystem and data clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10974v1
- Date: Tue, 21 Dec 2021 04:11:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-22 14:43:48.929028
- Title: What are Attackers after on IoT Devices? An approach based on a
multi-phased multi-faceted IoT honeypot ecosystem and data clustering
- Title（参考訳）: IoTデバイスにおけるアタッカーとは何か?
多相多面iotハニーポットエコシステムとデータクラスタリングに基づくアプローチ
- Authors: Armin Ziaie Tabari, Xinming Ou, Anoop Singhal
- Abstract要約: ハニーポットは歴史的に、ネットワーク上の脅威のダイナミクスをよりよく理解するためのデコイデバイスとして使われてきた。
本研究では,マルチフェーズで多面的なハニーポットエコシステムを構築するための新しいアプローチを提案する。
各フェーズで高度な攻撃データを収集することができたのです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.672070081489565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing number of Internet of Things (IoT) devices makes it imperative to
be aware of the real-world threats they face in terms of cybersecurity. While
honeypots have been historically used as decoy devices to help
researchers/organizations gain a better understanding of the dynamic of threats
on a network and their impact, IoT devices pose a unique challenge for this
purpose due to the variety of devices and their physical connections. In this
work, by observing real-world attackers' behavior in a low-interaction honeypot
ecosystem, we (1) presented a new approach to creating a multi-phased,
multi-faceted honeypot ecosystem, which gradually increases the sophistication
of honeypots' interactions with adversaries, (2) designed and developed a
low-interaction honeypot for cameras that allowed researchers to gain a deeper
understanding of what attackers are targeting, and (3) devised an innovative
data analytics method to identify the goals of adversaries. Our honeypots have
been active for over three years. We were able to collect increasingly
sophisticated attack data in each phase. Furthermore, our data analytics points
to the fact that the vast majority of attack activities captured in the
honeypots share significant similarity, and can be clustered and grouped to
better understand the goals, patterns, and trends of IoT attacks in the wild.
- Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)デバイスの増加は、サイバーセキュリティの観点から、彼らが直面している現実世界の脅威に気づかなければならない。
ハニーポットは歴史的に、研究者や組織がネットワーク上の脅威とその影響のダイナミクスをより深く理解するためにデコイデバイスとして使われてきたが、IoTデバイスは、さまざまなデバイスとその物理的接続のために、この目的のためにユニークな課題を提起している。
In this work, by observing real-world attackers' behavior in a low-interaction honeypot ecosystem, we (1) presented a new approach to creating a multi-phased, multi-faceted honeypot ecosystem, which gradually increases the sophistication of honeypots' interactions with adversaries, (2) designed and developed a low-interaction honeypot for cameras that allowed researchers to gain a deeper understanding of what attackers are targeting, and (3) devised an innovative data analytics method to identify the goals of adversaries.
私たちのハニーポットは3年以上活動しています。
各フェーズで高度な攻撃データを収集することができたのです。
さらに、私たちのデータ分析では、ハニーポットで捕獲された攻撃活動の大部分は大きな類似性を共有しており、iot攻撃の目標やパターン、トレンドをより深く理解するために、クラスタ化やグループ化が可能です。
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