KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.7
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pp.183-194
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2018
With the rapid development of IoT(Internet of Things) technology, various convenient services such as smart home and smart city have been realized. However, IoT devices in unmanned environments are exposed to various security threats including eavesdropping and data forgery, information leakage due to unauthorized access. To build a secure IoT environment, it is necessary to use proper cryptographic technologies to IoT devices. But, it is impossible to apply the technologies applied in the existing IT environment, due to the limited resources of the IoT devices. In this paper, we survey the classification of IoT devices according to the performance and analyze the security requirements for IoT devices. Also we survey and analyze the use of cryptographic technologies in the current status of IoT open standard platform such as AllJoyn, oneM2M, IoTivity. Based on the research of cryptographic usage, we examine whether each platform satisfies security requirements. Each IoT open platform provides cryptographic technology for supporting security services such as confidentiality, integrity, authentication an authorization. However, resource constrained IoT devices such as blood pressure monitoring sensors are difficult to apply existing cryptographic techniques. Thus, it is necessary to study cryptographic technologies for power-limited and resource constrained IoT devices in unattended environments.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.85-92
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2020
Following the development of Internet of Things (IoT) technology, the scope of application of IoT technology is expanding to industrial safety areas that detect and prevent possible risks in outdoor environments in advance, away from improving the convenience of living in indoor environments. Although this expansion of IoT service provides many advantages, it also causes security problems such as data leakage and modulation, so research on security response strategies is being actively carried out. In this paper, the IoT-based road construction risk management system in outdoor environment is proposed as a research subject. As a result of investigating the security vulnerabilities of the low-power wide-area (LPWA, BLE) communication protocol applied to the research targets, the security vulnerabilities were identified in terms of confidentiality, integrity, and availability, which are the three major elements of information security, and countermeasures for each vulnerability were proposed. This study is meaningful in investigating and analyzing possible vulnerabilities in the operation of the IoT-based risk management system and proposing practical security guidelines for each vulnerability.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.4
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pp.995-1012
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2016
In Internet of Things (IoT) environments, devices or sensors everywhere can automatically collect data without the individual awareness, further combine and share data using ubiquitous network, and thus the development of IoT raises new challenges in respect of personal data protection and privacy. This study aims to identify main issues related to data protection in the IoT and propose adequate measures. We analyzed the types of personal data controllers and processors in IoT and figured out the issues regarding the processing of personal data and the rights to privacy of data subject. Accordingly, we suggested the institutional ways (e.g., establishment of user-friendly notice and flexible consent system, re-identification risk monitoring system, data protection in cross-border transfer, and user education) to improve the situation of personal data protection in IoT and finally proposed the improvement tasks to carry out first based on the degree of urgency and importance.
In Internet of Things (IoT) environments, billions of interconnected devices and multimedia sensors generate a huge amount of multimedia traffic. Since the environment are in general deployed as a server-centric architecture wireless sensor networks could be bottlenecks between IoT gateways and IoT devices. The bottleneck causes high power consumption of the device and triggers very heavy network overload by transmission of sensing data. The deterioration could decrease the quality of multimedia streaming service due to delay, loss, and waste of device power. Thus, in this paper, we propose a context-based adaptive multimedia streaming scheme to support enhanced QoS and low power consumption in IoT environments. The goal of the scheme is to increase quality score per voltage of the streaming service, given an adaptation algorithm with context that are classified network and hardware such as throughput, RTT, and CPU usage. From the both context, the quality score per voltage is used in the comparison of a only network context-based adaptive multimedia streaming scheme, a fixed multimedia streaming and our scheme. As a result, we achieves a high improvement that means the quality score per voltage is increased up to about 4, especially in case of resolution change.
The basic idea of IoT(Internet of Things) is interconnection and cooperation with a variety of things in real life such as Radio-Frequency Identification(RFID) tags, sensors, mobile phone, etc, through internet. IoT technologies which applied to these fields consist of sensor network technology and middleware, application. Currently, IoT technology is applied to various fields such as health care, home care, automotive, transportation, construction, agriculture, environment, food, and etc, based on its technologies. This paper focuses on discussion of the game planning method in IoT environment. In order to achieve this purpose, first, introduce the IoT technologies. Second, propose a game design elements and considerations in IoT environments. It can help for game developers by using IoT technologies.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.648-651
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2015
모든 사물간의 통신이 이루어지는 사물인터넷(Internet of Things; IoT)의 발전은 빠른 속도로 발전하고 있고, 다양한 기술과 플랫폼이 발전하고 있다. 앞으로의 발전 과정에서 IoT 보안에 관한 기술의 발전은 특히 더욱 중요시 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 프라이버시 보안 위협들에 대해 기술하고, 이 기술들의 실제 사례를 통해 비교하며 대응방안에 대해 기술한다.
As IoT technology is widely used in industrial environments, its environmental security issues are becoming more important. In such a context, studies utilizing hardware security functions are being actively carried out. However, previous studies did not consider the performance degradation that occurs when using hardware security functions in IoT environment. Gateway devices that are mainly used in IoT environments are often resource-limited. Utilizing hardware security in such an environment can cause serious performance degradation as the number of IoT devices connected to the gateway increases. Therefore, in this paper, we propose a data classification scheme to efficiently utilize hardware security functions in resource limited environment. We implement a platform with the proposed technique using ARM Trustzone. Performance degradation due to the hardware security functions is measured through experiments on the implemented platform and compared with the performance as of when the proposed technique is applied.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.82-84
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2022
In recent years, research has been actively conducted to solve overhead problems caused by the increase in the number of IoT devices. MQTT, one of the IoT lightweight protocols for resolving performance degradation in IoT environments, is standardized to enable efficient operation in many-to-many communication environments, but there is a security vulnerability as it does not provide encryption by default. Although TLS communication technology can be applied to solve these problems, it is difficult to meet IoT's lightweight power-saving requirements. This paper introduces the latest MQTT communication encryption trends and analyzes IoT applicability by comparing TLS encryption and payload encryption methods.
Abdul ghani, ansari;Irfana, Memon;Fayyaz, Ahmed;Majid Hussain, Memon;Kelash, Kanwar;fareed, Jokhio
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.185-196
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2022
The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.4
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pp.159-164
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2023
Solar energy harvesting IoT devices prioritize maximizing the utilization of collected energy due to the periodic recharging nature of solar energy, rather than minimizing energy consumption. Meanwhile, research on edge AI, which performs machine learning near the data source instead of the cloud, is actively conducted for reasons such as data confidentiality and privacy, response time, and cost. One such research area involves performing various audio AI applications using audio data collected from multiple IoT devices in an IoT edge computing environment. However, in most studies, IoT devices only perform sensing data transmission to the edge server, and all processes, including data preprocessing, are performed on the edge server. In this case, it not only leads to overload issues on the edge server but also causes network congestion by transmitting unnecessary data for learning. On the other way, if data preprocessing is delegated to each IoT device to address this issue, it leads to another problem of increased blackout time due to energy shortages in the devices. In this paper, we aim to alleviate the problem of increased blackout time in devices while mitigating issues in server-centric edge AI environments by determining where the data preprocessed based on the energy state of each IoT device. In the proposed method, IoT devices only perform the preprocessing process, which includes sound discrimination and noise removal, and transmit to the server if there is more energy available than the energy threshold required for the basic operation of the device.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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