수많은 IoT기기들이 시공간의 제약이 없는 유무선 네트워크 환경으로 연결되어 데이터를 수집 및 전송하는데, 그로 인해 많은 보안상의 취약점이 노출되고 있다, 그러나 IoT 보안은 디바이스와 네트워크의 접근방식이나 구현방식의 차이로 인해 실현가능한 보안표준과 장치인증을 생성하는 것이 쉽지 않다. 디바이스의 보안레벨 강화를 위한 표준 프레임워크의 개선과 적용이 가장 성공적인 보안효과를 거들 수 있는 출발점이라는 것은 분명한 사실이다. 이 연구에서는, IoT 디바이스에 대해 정보보안의 기본 목표인 기밀성, 무결성, 가용성 그리고 접근통제를 확보할 수 있도록 하는 IoT디바이스에 대한 표준화된 보안성 평가기준을 조사하고, 그 개선방안을 연구하고자 한다.
사물 간 통신기술인 M2M(machine to machine)은 각각의 구성 장치(사물)에 인터넷과의 연결성을 제공하면서 IoT 기술로 확장 발전되고 있다. IoT(Internet of Thing)는 수없이 많은 종류의 장치들이 인터넷 프로토콜을 이용하여 통신 서비스를 제공하는 하나의 트렌드를 나타낸다. IoT의 개념이 확산되면서 홈 내에 다양한 오브젝트가 정보 수집의 대상이 되고 있다. 최근 무수히 많은 다양한 장비들이 보급되면서 각각의 장비에 접근하는 방법이 너무 많아지고, 개발자로서 그들을 접근 제어하기 위해서는 무수히 많은 노력과 시간이 소비된다. 이러한 환경에서 다양한 응용 및 서비스를 창출하기 위해 보안은 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 자원이 제한된 장치 간 인증 및 데이터 송신 인증 시스템과 장치 간 인증을 고려한 Open M2M 환경에서의 중앙집중식 원격 보안 프로비저닝 프레임워크 방안을 제안하였다. 본 연구에서 도출된 인증 메커니즘 프레임워크는 온라인 개인정보뿐만 아니라 다른 기술과 서비스 환경에서의 개인정보 활용 사례에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.162-169
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2022
Arduino is used in various places such as education, experimentation, and industry. Due to the easy accessibility of Arduino, it is often used by non-majors, and it is also used in media art and toy programs. Although Arduino is relatively easy to use compared to other devices, it is not easy to control various IoT components at the same time. Some tasks run independently of other tasks, while others run dependently. In this paper, I proposed the Arduino Task Framework to efficiently execute many tasks in these various situations. The design framework of this paper is largely composed of two types: synchronous execution and asynchronous execution. These two execution methods can be combined to create several independent and dependent execution routines. Asynchronous tasks are independently executed tasks and are managed by AsyncTaskGroup, while synchronous tasks are dependently executed tasks and are managed by SyncTaskGroup. AsyncTaskGroup instance and SyncTaskGroup instance are instances of the same Task and can be used in combination with another task. The Arduino framework proposed in this paper simplifies the program structure and can easily compose various tasks.
IoT 환경에서 센싱 정보의 활용을 위해서는 센서로 부터 생성된 정보의 가공 및 처리를 위한 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계가 필수적이다. 특히 IoT 환경에서 사물은 인터넷에 연결되고 각종 센서를 탑재한 디바이스간 통신이 가능하여야 한다. 그러나 MapReduce 기반의 Hadoop과 Twister은 데이터의 배치 처리에 적합하지만, 스트리밍 센서 자료의 이동중 처리에는 제약점을 갖는다. 전통적인 스트리밍 데이터 처리 방법인 MOM 기반의 메시지 큐 시스템을 이용해 메시지 스트림을 처리하는 방식은 프로그래머가 메시지 흐름의 복잡도를 고려해야 상세한 처리를 프로그램 함으로써 유지보수 및 확장성을 갖기 어려움이 있다. 이 논문에서는 IoT 환경에서 수집된 센싱 자료의 처리를 위한 소프트 웨어 아키텍처를 설계하였다. 또한 설계된 소프트아키텍처를 기반으로 오픈소스 프레임워크인 Storm의 응용 구성을 기술한다. 구성응용은 센서게이트웨이(Sensor Gateway)를 통해 자료를 수집한 후 실시간 스트리밍 데이터를 파이프-필터 스타일로서 변환한다.
최근 여러 사물 인터넷 서비스가 사물 장치를 공유하는 다중 서비스 시스템을 구현하기 위해, 다양한 구조의 사물 추상화 프레임워크들이 제시되었다. 분산형 구조는 사물 인터넷 서비스 중복 문제가 있으며, 클라우드 서버 중심 구조는 실시간 인터랙션을 할 수 없다. 또한, 기존의 포그 서버 중심 구조에서는 불완전한 인터페이스가 사용되었다. 본 논문에서는 기존 구조의 문제를 해결한 사물 추상화 프레임워크인 Smart Fog를 제안하였다. Smart Fog는 스마트 게이트웨이와 3개의 IoT 인터페이스들로 구성된다. Smart Fog는 IoTivity와 OIC 표준을 기반으로 구현되었고, 이를 이용하여 실제 임베디드 장치인 Odroid-XU3에서 프로토타입을 구현하였다. 프로토타입 상에서 실험한 결과, Smart Fog가 실시간 인터랙션이 가능할 정도로 네트워크 지연 시간이 짧고, 분산형 구조에 비해 모바일 장치에서 발생하는 네트워크 트래픽이 74%, 전력 소모가 21% 감소함을 확인하였다.
Motivating by two promising technique of 5G, namely D2D and Edge computing, and the above mentioned problem of the current joint studies, We believe that more study is needed on the benefits of joining these two techniques in a single framework by more precisely taking into account the energy needed to computation, sending data, receiving data and as a result achieving more realistic energy efficiency in 5G cellular networks.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.11-25
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2024
The proliferation of IoT devices has presented an unprecedented challenge in managing device identities securely and efficiently. In this paper, we introduce an innovative Hybrid Blockchain-Based Approach for IoT Identity Management that prioritizes both security and efficiency. Our hybrid solution, strategically combines the advantages of direct and indirect connections, yielding exceptional performance. This approach delivers reduced latency, optimized network utilization, and energy efficiency by leveraging local cluster interactions for routine tasks while resorting to indirect blockchain connections for critical processes. This paper presents a comprehensive solution to the complex challenges associated with IoT identity management. Our Hybrid Blockchain-Based Approach sets a new benchmark for secure and efficient identity management within IoT ecosystems, arising from the synergy between direct and indirect connections. This serves as a foundational framework for future endeavors, including optimization strategies, scalability enhancements, and the integration of advanced encryption methodologies. In conclusion, this paper underscores the importance of tailored strategies in shaping the future of IoT identity management through innovative blockchain integration.
Purpose: The application of IoT is finding continuous acceptance in our daily lives, particularly, smart speakers are making life easier and convenient for consumers. This research aims to develop and test an integrated model of factors influencing consumer's adoption of voice-enabled IoT devices. Design/methodology/approach: Based on the VAM, an integrated voice-enabled IoT device adoption model is proposed. Gender differences on five constructs relating with perceived value (perceived usefulness, perceived enjoyment, perceived security risk, perceived technicality and perceived cost) was also examined through PLS-MGA technique. The usage experience of consumers was also controlled in the integrated VAM. Findings: Result shows that Perceived-Usefulness, Perceived-Enjoyment and Perceived-Cost have a strong effect on Perceived-Value. However, Perceived-Technicality and Perceived-Security-Risk are non-influential and have no significant effect on PV. Additionally, Perceived-Value and Social-Influence plays a significant role in predicting adoption intention. Gender differences also exist in consumers perception of usefulness, enjoyment and cost. In comparison to the basic value-based adoption model, the integrated model provides more insight on consumers adoption of voice-enabled IoT devices. Originality/value: Using an integrated model, this study is one of the first scholarly attempt at modelling the influential factors for adopting smart speakers i.e., voice-enabled IoT devices, with implications for improved adoption.
EU의 GDPR에 따르면 개인정보를 수집할 때 정보 주체(사용자)의 동의 혹은 거절하는 권리가 가장 우선시 되고 있다. 그러므로 정보 주체는 언제라도 동의 철회 및 잊힐 권리를 주장할 수 있어야 한다. 특히, 제한적인 IoT 장치(Constrained Node)에서는 프라이버시에 민감한 데이터의 수집, 처리 등에 대해 정보 주체의 동의 기능 구현 및 수집 정보의 활용 내용을 게시하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 정보 주체가 IoT 장치에서 수집, 처리되는 데이터를 모니터링하여, 정보 유출의 문제를 인지하고, 연결 및 장치 제어가 가능한 관리 시스템을 설계하고 구현하였다. IoT 장치의 표준 OCF(Open Connectivity Foundation)와 장치 연결 프레임워크인 AllJoyn의 공통 정보를 고려하고, 정보 보호를 위한 메타 데이터 10개를 정의하였다. 이를 DPD(Data Protection Descriptor)라고 명명하였으며, DPD를 기반으로 정보 주체가 정보를 관리할 수 있는 SW인 DPM(Data Protection Manager)를 개발하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3950-3969
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2021
Radio Frequency (RF)-based indoor localization technologies play significant roles in various Internet of Things (IoT) services (e.g., location-based service). Most such technologies require that all the devices comply with a specified technology (e.g., WiFi, ZigBee, and Bluetooth). However, this requirement limits its application scenarios in today's IoT context where multiple devices complied with different standards coexist in a shared environment. To bridge the gap, in this paper, we propose a cross-technology localization approach, which is able to localize target nodes using a different type of devices. Specifically, the proposed framework reuses the existing WiFi infrastructure without introducing additional cost to localize Non-WiFi device (i.e., ZigBee). The key idea is to leverage the interference between devices that share the same operating frequency (e.g., 2.4GHz). Such interference exhibits unique patterns that depend on the target device's location, thus it can be leveraged for cross-technology localization. The proposed framework uses Principal Components Analysis (PCA) to extract salient features of the received WiFi signals, and leverages Dynamic Time Warping (DTW), Gradient Boosting Regression Tree (GBRT) to improve the robustness of our system. We conduct experiments in real scenario and investigate the impact of different factors. Experimental results show that the average localization accuracy of our prototype can reach 1.54m, which demonstrates a promising direction of building cross-technology technologies to fulfill the needs of modern IoT context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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