論文の概要: DeviceRadar: Online IoT Device Fingerprinting in ISPs using Programmable Switches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12738v1
- Date: Fri, 19 Apr 2024 09:31:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-22 15:36:14.873052
- Title: DeviceRadar: Online IoT Device Fingerprinting in ISPs using Programmable Switches
- Title（参考訳）: DeviceRadar: プログラマブルスイッチを使用したISPにおけるオンラインIoTデバイスフィンガープリント
- Authors: Ruoyu Li, Qing Li, Tao Lin, Qingsong Zou, Dan Zhao, Yucheng Huang, Gareth Tyson, Guorui Xie, Yong Jiang,
- Abstract要約: デバイスフィンガープリントは、インターネットサービスプロバイダ(ISP)が脅威の早期防止のために脆弱なIoTデバイスを特定するために使用することができる。
本稿では,プログラマブルスイッチを用いたISPの正確なリアルタイム処理を実現するオンラインIoTデバイスフィンガープリントフレームワークであるDeviceRadarを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.41464693677561
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Device fingerprinting can be used by Internet Service Providers (ISPs) to identify vulnerable IoT devices for early prevention of threats. However, due to the wide deployment of middleboxes in ISP networks, some important data, e.g., 5-tuples and flow statistics, are often obscured, rendering many existing approaches invalid. It is further challenged by the high-speed traffic of hundreds of terabytes per day in ISP networks. This paper proposes DeviceRadar, an online IoT device fingerprinting framework that achieves accurate, real-time processing in ISPs using programmable switches. We innovatively exploit "key packets" as a basis of fingerprints only using packet sizes and directions, which appear periodically while exhibiting differences across different IoT devices. To utilize them, we propose a packet size embedding model to discover the spatial relationships between packets. Meanwhile, we design an algorithm to extract the "key packets" of each device, and propose an approach that jointly considers the spatial relationships and the key packets to produce a neighboring key packet distribution, which can serve as a feature vector for machine learning models for inference. Last, we design a model transformation method and a feature extraction process to deploy the model on a programmable data plane within its constrained arithmetic operations and memory to achieve line-speed processing. Our experiments show that DeviceRadar can achieve state-of-the-art accuracy across 77 IoT devices with 40 Gbps throughput, and requires only 1.3% of the processing time compared to GPU-accelerated approaches.
- Abstract（参考訳）: デバイスフィンガープリントは、インターネットサービスプロバイダ(ISP)が脅威の早期防止のために脆弱なIoTデバイスを特定するために使用することができる。
しかし、ISPネットワークにミドルボックスが広く配備されているため、いくつかの重要なデータ、例えば5タプルやフロー統計は、しばしば曖昧にされ、既存のアプローチの多くを無効にしている。
ISPネットワークでは1日あたり数百テラバイトの高速トラフィックが問題となっている。
本稿では,プログラマブルスイッチを用いたISPの正確なリアルタイム処理を実現するオンラインIoTデバイスフィンガープリントフレームワークであるDeviceRadarを提案する。
パケットサイズと方向のみを使用して指紋をベースとした「キーパケット」を革新的に活用し、異なるIoTデバイス間での差異を定期的に表示します。
そこで本研究では,パケット間の空間的関係を発見するために,パケットサイズ埋め込みモデルを提案する。
一方、各装置の「キーパケット」を抽出するアルゴリズムを設計し、空間的関係と鍵パケットを協調的に考慮し、隣接するキーパケット分布を生成するアプローチを提案し、推論のための機械学習モデルの特徴ベクトルとして機能する。
最後に,モデル変換法と特徴抽出法を設計し,制約付き演算処理とメモリ内でプログラム可能なデータプレーン上にモデルをデプロイし,ラインスピード処理を実現する。
実験によると、DeviceRadarは、40Gbpsのスループットを持つ77のIoTデバイスで最先端の精度を達成でき、GPUアクセラレーションアプローチと比較して処理時間の1.3%しか必要としない。
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