論文の概要: Threat Modeling for Enhancing Security of IoT Audio Classification Devices under a Secure Protocols Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.14657v2
- Date: Fri, 19 Sep 2025 09:59:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-22 12:06:46.415116
- Title: Threat Modeling for Enhancing Security of IoT Audio Classification Devices under a Secure Protocols Framework
- Title（参考訳）: セキュアプロトコルフレームワークによるIoTオーディオ分類デバイスのセキュリティ強化のための脅威モデリング
- Authors: Sergio Benlloch-Lopez, Miquel Viel-Vazquez, Javier Naranjo-Alcazar, Jordi Grau-Haro, Pedro Zuccarello,
- Abstract要約: 本稿では,エッジデバイス,セルネットワーク,クラウドを3つの異なる信頼領域として扱うセキュリティプロトコルを提案する。
STRIDE駆動の脅威モデルとアタックツリー分析が設計を導く。
トランジット中のデータはTLS 1.3によって保護され、クエンタム後のレジリエンスを提供するためにカイバーとディリシウムとハイブリッド化されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22369578015657954
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid proliferation of IoT nodes equipped with microphones and capable of performing on-device audio classification exposes highly sensitive data while operating under tight resource constraints. To protect against this, we present a defence-in-depth architecture comprising a security protocol that treats the edge device, cellular network and cloud backend as three separate trust domains, linked by TPM-based remote attestation and mutually authenticated TLS 1.3. A STRIDE-driven threat model and attack-tree analysis guide the design. At startup, each boot stage is measured into TPM PCRs. The node can only decrypt its LUKS-sealed partitions after the cloud has verified a TPM quote and released a one-time unlock key. This ensures that rogue or tampered devices remain inert. Data in transit is protected by TLS 1.3 and hybridised with Kyber and Dilithium to provide post-quantum resilience. Meanwhile, end-to-end encryption and integrity hashes safeguard extracted audio features. Signed, rollback-protected AI models and tamper-responsive sensors harden firmware and hardware. Data at rest follows a 3-2-1 strategy comprising a solid-state drive sealed with LUKS, an offline cold archive encrypted with a hybrid post-quantum cipher and an encrypted cloud replica. Finally, we set out a plan for evaluating the physical and logical security of the proposed protocol.
- Abstract（参考訳）: マイクロフォンを備えたIoTノードの急速な普及とオンデバイスオーディオ分類の実行は、リソースの厳しい制約の下で運用しながら、非常に機密性の高いデータを公開します。
これを防ぐために、エッジデバイス、携帯電話ネットワーク、クラウドバックエンドをTPMベースのリモート認証と相互認証TLS 1.3によってリンクされた3つの独立した信頼ドメインとして扱うセキュリティプロトコルを含む、詳細なセキュリティアーキテクチャを提案する。
STRIDE駆動の脅威モデルとアタックツリー分析が設計を導く。
起動時に、各ブートステージはTPM PCRに測定される。
ノードは、クラウドがTPMの引用を検証し、ワンタイムアンロックキーをリリースした後、LUKSを封じ込めたパーティションを復号できる。
これにより、ローグや改ざんされたデバイスが不活性であることを保証する。
トランジット中のデータはTLS 1.3によって保護され、クエンタム後のレジリエンスを提供するためにカイバーとディリシウムとハイブリッド化されている。
一方、エンドツーエンドの暗号化と整合性は、オーディオ機能を保護している。
署名されたロールバック保護されたAIモデルと、タンパー対応のセンサーによってファームウェアとハードウェアが強化される。
データは、LUKSで封印されたソリッドステートドライブと、ハイブリッド量子後暗号と暗号化クラウドレプリカで暗号化されたオフラインのコールドアーカイブからなる3-2-1戦略に従っている。
最後に,提案プロトコルの物理的および論理的セキュリティを評価する計画を立てた。
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