As the network environment develops and speeds up, a lot of smart devices is developed, and a high-speed smart society can be realized while allowing people to interact with objects. As the number of things Internet has surged, a wide range of new security risks and problems have emerged for devices, platforms and operating systems, communications, and connected systems. Due to the physical characteristics of IoT devices, they are smaller in size than conventional systems, and operate with low power, low cost, and relatively low specifications. Therefore, it is difficult to apply the existing security solution used in the existing system. In addition, IoT devices are connected to the network at all times, it is important to ensure that personal privacy exposure, such as eavesdropping, data tampering, privacy breach, information leakage, unauthorized access, Significant security issues can arise, including confidentiality and threats to facilities. In this paper, we investigate cases of security threats and cases of network of IoT, analyze vulnerabilities, and suggest ways to minimize property damage by Internet of things.
The Internet of Things (IoT) era, in which all items used in daily life are equipped with a network connection function, and they are closely linked to increase the convenience of life and work, has opened wide. Robots also need to develop according to the IoT environment. A use of new type of evolved fuzzy machine (EFM) for generating legged robot trajectory in IoT enviornmentms is discussed in this paper. Fuzzy system has been widely used for describing nonlinear systems. In fuzzy system, determination of antecedent and consequent structures of fuzzy model has been one of the most important problems. EFM is described which carries out evolving antecedent and consequent structure of fuzzy system for legged robot. To generate the robot trajectory, parameters of each structure in the fuzzy system are tuned automatically by the EFM. The results demonstrate the performance of the proposed approach for the legged robot.
In this paper, we develop interactive content services for preventing depression of users through an intelligent Internet of Things(IoT) mirror system. For interactive content services, an IoT mirror device measures attention and meditation data from an EEG headset device and also measures facial expression data such as "sad", "angery", "disgust", "neutral", " happy", and "surprise" classified by a multi-layer perceptron algorithm through an webcam. Then, it sends the measured data to an oneM2M-compliant IoT server. Based on the collected data in the IoT server, a machine learning model is built to classify three levels of depression (RED, YELLOW, and GREEN) given by a proposed merge labeling method. It was verified that the k-nearest neighbor (k-NN) model could achieve about 93% of accuracy by experimental results. In addition, according to the classified level, a social network service agent sent a corresponding alert message to the family, friends and social workers. Thus, we were able to provide an interactive content service between users and caregivers.
The IoT environment is very vulnerable to security threats, and if an intrusion occurs, it can cause great damage. In order to strengthen the security of the IoT environment, a curriculum that considers the characteristics of the IoT environment is needed. In this paper, we propose a curriculum model for cyber incident response in the Internet of Things environment. The proposed curriculum model was designed as a model for security threats in the IoT environment, types of intrusion incidents, and incident response procedures. The proposed curriculum model is expected to contribute to improving security awareness in the IoT environment and fostering cyber incident response experts in the IoT field. The proposed curriculum model strengthens the security of the IoT environment and is expected to be safe through security incident response in the IoT.
In this paper, we propose a system that improves the data integrity of IoT(Internet of Things) devices in the virtual environment by combining Hyperledger Indy and MQTT(Message Queuing Telemetry Transport). The system complements the limitations of the centralized system by realizing a DPKI(Decentralized Public Key Infrastructure) structure that utilizes a distributed network in publish-subscribe(pub/sub) pattern communication. Digital signature technology was applied to ensure the data integrity of IoT devices and communication scenarios between the four core components of the client, IoT device, broker, and blockchain, as well as a topic structure using a decentralized identifier to ensure safety in the virtual environment. We present a systematic method for transparent data exchange. To prove the performance of the proposed system, this paper conducted experiments on four scenarios and evaluated communication performance in a virtual environment. The experimental results confirmed that the proposed system provides a reliable IoT data communication structure in a virtual environment.
The Internet of Things (IoT) has recently been showered with much attention worldwide. Various kinds of devices, communicating with each other in the IoT, demand multiple communication technologies to coexist. In this environment, mobile devices may utilize the vertical handover between different wireless radio interfaces such as Wi-Fi and Bluetooth, for efficient data transfer. In this paper, an IoT broker is implemented to support the vertical handover, which can also support and manage heterogeneous devices and communication interfaces. The handover is activated based on RSSI, Link Quality values, and real time traffic. The experimental results show that the proposed handover system substantially improves QoS in Bluetooth and reduces power consumption in mobile devices as compared with a system using only Wi-Fi.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.10
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pp.71-80
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2024
The Internet of Things (IoT) is an emerging element that is becoming increasingly indispensable to the Internet and shaping our current understanding of the future of the Internet. IoT continues to extend deeper into the daily lives of people, offering distributed and critical services. In contrast with current Internet, IoT depends on a dynamic architecture where physical objects with embedded sensors will communicate via cloud to send and analyze data [1-3]. Its security troubles will surely impinge all aspects of civilization. Mobile agents are widely used in the context of the IoT and due to the possibility of transmitting their execution status from one device to another in an IoT network, they offer many advantages such as reducing network load, encapsulating protocols, exceeding network latency, etc. Also, cryptographic technologies, like PKI and Blockchain technology, and Artificial Intelligence are growing rapidly allowing the addition of an approved security layer in many areas. Security issues related to mobile agent migration can be resolved with the use of these technologies, thus allowing increased reliability and credibility and ensure information collecting, sharing, and processing in IoT environments, while ensuring maximum autonomy by relying on the AI to allow the agent to choose the most secure and optimal path between the nodes of an IoT environment. This paper aims to present a new model to secure mobile agents in the context of the Internet of Things based on Public Key Infrastructure (PKI), Ethereum Blockchain Technology and Q-learning. The proposed model provides a secure migration of mobile agents to ensure security and protect the IoT application against malevolent nodes that could infiltrate these IoT systems.
The number of capabilities of Internet of Things (IoT) devices will exponentially grow over the next years. These devices may generate a vast amount of time-constrained data. In the context of IoT, data management should act as a layer between the objects and devices generating the data and the applications accessing the data for analysis purposes and services. In addition, most of IoT services will be content-centric rather than host centric to increase the data availability and the efficiency of data delivery. IoT will enable all the communication devices to be interconnected and make the data generated by or associated with devices or objects globally accessible. Also, fog computing keeps data and computation close to end users at the edge of network, and thus provides a new breed of applications and services to end users with low latency, high bandwidth, and geographically distributed. In this paper, we propose Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery ($EFcHD^2$) method that effectively and reliably delivers IoT data to associated with IoT applications with ensuring time sensitivity. The proposed $EFcHD^2$ method stands on basis of fully decentralized hybrid of Edge and Fog compute cloud model, Edge-Fog cloud, and uses information-centric networking and bloom filters. In addition, it stores the replica of IoT data or the pre-processed feature data by edge node in the appropriate locations of Edge-Fog cloud considering the characteristic of IoT data: locality, size, time sensitivity and popularity. Then, the performance of $EFcHD^2$ method is evaluated through an analytical model, and is compared to fog server-based and Content-Centric Networking (CCN)-based data delivery methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.258-259
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2017
Recently, as science and technology is very growing, wire and wireless communication is merged and interconnected. Therefore, advanced internet technology allow all kinds of communication to integrate with heterogeneous device and sensors. The representative example is smart home network based on internet of things. Communication surroundings under IoT services are more complex. Conventional encryption techniques can't provide to IoT application because of its limited resources such as small memory capacity and low computing power. In this paper, we analyzed authentication procedure between home gateway and node in sensor under smart home network.
This study investigates the organizational factors including firm size, adaptive capability, absorptive capability, innovative capability, and executive support to determine internet of things, production and services, and organizational performance. Research design, data, and methodology: A quantitative methodology was employed, involving the distribution of surveys to 460 employees occupying managerial and strategic roles. These individuals have accrued a minimum of one year of experience within 20 leading manufacturing and distribution companies in Thailand, each boasting a workforce exceeding 250 employees. Sampling techniques utilized encompass judgmental, quota, and snowball sampling. Furthermore, analysis of the data was conducted through Confirmatory Factor Analysis (CFA) and Structural Equation Model (SEM). Results: The findings indicate that factors such as firm size, adaptive capability, absorptive capability, and innovative capability exert significant influence on the Internet of Things (IoT). In addition, IoT significantly impacts both production and services. Furthermore, the study highlights the significant influence of production and services on organizational performance. However, the anticipated relationship between executive support and IoT lacks support according to the results. Conclusions: This study highlights the transformative potential of IoT for the manufacturing and distribution sector, paving the way for enhanced efficiency, competitiveness, and sustainability in a rapidly evolving business landscape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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