論文の概要: Closing the Loop: An Access-Control Architecture for Automated, Anomaly-Driven Network Revocation in IoT Deployments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11649v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 15:02:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.519446
• Title: Closing the Loop: An Access-Control Architecture for Automated, Anomaly-Driven Network Revocation in IoT Deployments
• Title（参考訳）: ループのクローズ:IoTデプロイメントにおける自動で異常駆動のネットワーク再起動のためのアクセス制御アーキテクチャ
• Authors: Muhammet Emir Korkmaz, Kemal Bicakci, Yusuf Uzunay,
• Abstract要約: IoTデバイスのネットワークベースの異常検出は、強力な検出精度を報告する時点で成熟している。 本稿では,すでにデプロイされている標準プロトコルのみを用いて,そのループを閉じるアクセス制御アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Network-based anomaly detection for IoT devices has matured to the point of reporting strong detection accuracy, yet most published systems stop at raising an alert and leave the question of automated enforcement to future work or to a programmable data plane that few real networks operate. This paper presents an access-control architecture that closes that loop using only standard, already-deployed protocols. Devices authenticate via IEEE 802.1X with EAP-TLS, and a RADIUS server acts as a continuous policy decision point capable of evicting an active session via a Change-of-Authorization Disconnect-Request and permanently excluding a device through certificate revocation. A central, contextual access policy engine continuously consumes the anomaly detector's output and actuates this response over a narrowly restricted channel to the RADIUS server; the same engine is designed to be extensible to other access types, though this paper evaluates only the network access-control mechanism. This mechanism is driven by an anomaly signal from a one-class detector adapted from a prior MUD/SDN-based design, replacing its per-flow multi-model pipeline with passive traffic capture and a single fused model that combines a cluster-based, a volumetric, and a protocol-signature score. On a single testbed device, the detector reaches an AUC of 0.9964 and detects all 24 evaluated attack scenarios (eight attack types at three intensities) using roughly 43$\times$ less training data than the reference design, and the resulting alerts reliably trigger the automated disconnect-then-revoke response, which we measure to evict a device from the network in 335.8\,ms on average and complete certificate revocation in a further 111.5\,ms. We report this evaluation as a demonstration of the closed-loop architecture rather than of the detector itself, and discuss multi-device generalization as a concrete next step.
• Abstract（参考訳）: IoTデバイスのネットワークベースの異常検出は、強力な検出精度を報告する時点まで成熟しているが、ほとんどの公表されたシステムは警告を発し、将来の作業や、実際のネットワークがほとんど動作しないプログラム可能なデータプレーンに自動実行の問題を残すのをやめている。 本稿では,すでにデプロイされている標準プロトコルのみを用いて,そのループを閉じるアクセス制御アーキテクチャを提案する。 デバイスはIEEE 802.1Xを介してEAP-TLSと認証し、RADIUSサーバは、Change-of-Authorization Disconnect-Requestを介してアクティブセッションを排除し、証明書の取り消しを通じてデバイスを永久的に排除できる継続的なポリシー決定ポイントとして機能する。 中央のコンテキストアクセスポリシーエンジンは、異常検知器の出力を継続的に消費し、RadioIUSサーバへの制限の狭いチャネル上でこの応答を作動させ、同じエンジンは、他のアクセスタイプに拡張可能であるように設計されているが、ネットワークアクセス制御機構のみを評価する。 この機構は、以前のMUD/SDN設計から適応した1クラス検出器からの異常信号によって駆動され、フローごとのマルチモデルパイプラインを受動的トラフィックキャプチャーに置き換え、クラスタベース、ボリューム、プロトコル署名スコアを組み合わせた単一の融合モデルで駆動される。 1つのテストベッドデバイス上で、検出器は0.9964のAUCに到達し、基準設計よりも43$\times$少ないトレーニングデータを使用して、評価された24の攻撃シナリオ(8つの攻撃タイプを3つの強度で検出する。 本稿では,この評価を検出器自体よりも閉ループアーキテクチャの実証として報告し,マルチデバイス一般化を具体的な次のステップとして論じる。

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