論文の概要: Obfuscating IoT Device Scanning Activity via Adversarial Example Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11515v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 13:21:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 14:42:04.963425
- Title: Obfuscating IoT Device Scanning Activity via Adversarial Example Generation
- Title（参考訳）: 逆例生成によるIoTデバイススキャンの難読化
- Authors: Haocong Li, Yaxin Zhang, Long Cheng, Wenjia Niu, Haining Wang, Qiang Li,
- Abstract要約: 敵の例に基づいて,IoTデバイスバナーを難読化するための新しいアプローチを提案する。
デバイスバナーを変更することで、BANADVはIoTデバイスのプロファイルの収集を中断する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.319493909115254
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Nowadays, attackers target Internet of Things (IoT) devices for security exploitation, and search engines for devices and services compromise user privacy, including IP addresses, open ports, device types, vendors, and products.Typically, application banners are used to recognize IoT device profiles during network measurement and reconnaissance. In this paper, we propose a novel approach to obfuscating IoT device banners (BANADV) based on adversarial examples. The key idea is to explore the susceptibility of fingerprinting techniques to a slight perturbation of an IoT device banner. By modifying device banners, BANADV disrupts the collection of IoT device profiles. To validate the efficacy of BANADV, we conduct a set of experiments. Our evaluation results show that adversarial examples can spoof state-of-the-art fingerprinting techniques, including learning- and matching-based approaches. We further provide a detailed analysis of the weakness of learning-based/matching-based fingerprints to carefully crafted samples. Overall, the innovations of BANADV lie in three aspects: (1) it utilizes an IoT-related semantic space and a visual similarity space to locate available manipulating perturbations of IoT banners; (2) it achieves at least 80\% success rate for spoofing IoT scanning techniques; and (3) it is the first to utilize adversarial examples of IoT banners in network measurement and reconnaissance.
- Abstract（参考訳）: 今日では、攻撃者はセキュリティの悪用のためにIoTデバイスをターゲットにしており、デバイスやサービスの検索エンジンは、IPアドレス、オープンポート、デバイスタイプ、ベンダー、製品を含むユーザのプライバシを侵害している。
本稿では,敵の例に基づいて,難読化IoTデバイスバナー(BANADV)の新たなアプローチを提案する。
鍵となるアイデアは、指紋認証技術がIoTデバイスバナーのわずかな摂動にどのように影響するかを探ることである。
デバイスバナーを変更することで、BANADVはIoTデバイスのプロファイルの収集を中断する。
BANADVの有効性を検証するため,一連の実験を行った。
評価結果から, 学習とマッチングのアプローチを含む, 最先端の指紋認証技術は, 逆の例で活用可能であることが示された。
さらに,学習ベース/マッチングベース指紋の弱点を,慎重に分析したサンプルに対して詳細に分析する。
全体として、BANADVのイノベーションは、(1)IoT関連のセマンティックスペースと視覚的類似性スペースを使用して、IoTバナーの摂動を操作可能であること、(2)IoTスキャニングテクニックをスプーフする上で、少なくとも80%の成功率を達成すること、(3)ネットワーク計測と偵察において、最初にIoTバナーの敵の例を利用すること、の3つの側面にある。
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