• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1310-1338
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• 2023

As Internet of Things (IoT) applications and devices rapidly grow, cyber-attacks on IoT networks/systems also have an increasing trend, thus increasing the threat to security and privacy. Botnet is one of the threats that dominate the attacks as it can easily compromise devices attached to an IoT networks/systems. The compromised devices will behave like the normal ones, thus it is difficult to recognize them. Several intelligent approaches have been introduced to improve the detection accuracy of this type of cyber-attack, including deep learning and machine learning techniques. Moreover, dimensionality reduction methods are implemented during the preprocessing stage. This research work proposes deep Autoencoder dimensionality reduction method combined with Artificial Neural Network (ANN) classifier as botnet detection system for IoT networks/systems. Experiments were carried out using 3- layer, 4-layer and 5-layer pre-processing data from the MedBIoT dataset. Experimental results show that using a 5-layer Autoencoder has better results, with details of accuracy value of 99.72%, Precision of 99.82%, Sensitivity of 99.82%, Specificity of 99.31%, and F1-score value of 99.82%. On the other hand, the 5-layer Autoencoder model succeeded in reducing the dataset size from 152 MB to 12.6 MB (equivalent to a reduction of 91.2%). Besides that, experiments on the N_BaIoT dataset also have a very high level of accuracy, up to 99.99%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5276-5298
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• 2019

Internet of Things (IoT) based sensor networks have gained unprecedented popularity in recent years. With the exponential explosion of the objects (sensors and mobiles), the bandwidth and the speed of data transmission are dwarfed by the anticipated emergence of IoT. In this paper, we propose a novel heterogeneous IoT model integrated the power line communication (PLC) and WiFi network to increase the network capacity and cope with the rapid growth of the objects. We firstly propose the mean transmission delay calculation algorithm based the 3D Markov chain according to the multi-priority of the objects. Then, the attractor selection algorithm, which is based on the adaptive behavior of the biological system, is exploited. The combined the 3D Markov chain and the attractor selection model, named MASM, can select the optimal path adaptively in the heterogeneous IoT according to the environment. Furthermore, we verify that the MASM improves the transmission efficiency and reduce the transmission delay effectively. The simulation results show that the MASM is stable to changes in the environment and more applicable for the heterogeneous IoT, compared with the other algorithms.

• 산업융합연구
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• 제18권2호
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• pp.69-75
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• 2020

산업용 IoT는 비용 효율적이고 넓은 커버리지를 제공하는 무선 메쉬 네트워크에 관심이 많았다. 하지만, 무선 메쉬 네트워크는 멀티홉 환경의 심각한 성능 절하를 겪는다. 이를 극복하기 위해 메쉬 라우터에 캐시를 장착하는 연구가 많았으나 캐시 파워 소모 모델 연구는 적었다. 최근 캐시 파워 효율 기반 모델은 캐시까지 콘텐츠 전달 파워를 모두 측정했기 때문에 무선 메쉬 네트워크에서 쓰기에 부적절합니다. 본 논문은 CPU의 동작속도가 캐시 크기에 비례한다는 사실을 이용하여 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델을 제안하고, 기존 캐시 파워 효율 기반 소모 모델과 비교하여 정확하게 측정되었다. 제안된 캐시 적중률 기반 파워 소모 모델은 산업용 IoT에서 무선 메쉬 네트워크를 구성할 시 에너지 효율적인 캐시 운용을 위한 참조 모델로 활용되길 기대합니다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2450-2460
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• 2015

최근 IoT(Internet of Things)에 대한 관심이 증가함에 따라, IoT의 특징을 고려한 새로운 프로토콜에 대한 연구 및 표준화가 진행되고 있다. 그 중 RPL(IPv6 for Low-Power Lossy Network)는 IoT를 위해 표준화된 라우팅 프로토콜이다. RPL은 싱크 노드로부터 네트워크 전체로 플러딩 되는 DIO(DODAG Information Object) 메시지를 사용하여 라우팅 경로를 생성 및 관리한다. 그러나, 대규모 네트워크에서는 네트워크 전체에 DIO 메시지를 전파하는 데 많은 시간이 소모될 뿐만 아니라 싱크 노드 주변에서 데이터 패킷의 병목 현상이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 라우팅 오버헤드 및 병목 현상을 감소시킬 수 있는 멀티 싱크 기반 접근법이 널리 활용된다. 이 논문에서는 멀티 싱크 기반 IoT 네트워크에 RPL 프로토콜을 적용 시 발생할 수 있는 '불필요한 경로 업데이트 문제'를 정의하고, 선택적인 경로 업데이트를 위한 2가지 기법인 Routing Metric based Path Update Decision 기법과 Immediate Successor based Path Update Decision 기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.170-178
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• 2024

Through the growth of the fifth-generation networks and artificial intelligence technologies, new threats and challenges have appeared to wireless communication system, especially in cybersecurity. And IoT networks are gradually attractive stages for introduction of DDoS attacks due to integral frailer security and resource-constrained nature of IoT devices. This paper emphases on detecting DDoS attack in wireless networks by categorizing inward network packets on the transport layer as either "abnormal" or "normal" using the integration of machine learning algorithms knowledge-based system. In this paper, deep learning algorithms and CNN were autonomously trained for mitigating DDoS attacks. This paper lays importance on misuse based DDOS attacks which comprise TCP SYN-Flood and ICMP flood. The researcher uses CICIDS2017 and NSL-KDD dataset in training and testing the algorithms (model) while the experimentation phase. accuracy score is used to measure the classification performance of the four algorithms. the results display that the 99.93 performance is recorded.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.481-486
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• 2022

최근 IoT(Internet of Things)의 급속한 성장은 저 전력 무선 기술의 확산으로 이어지고 있다. IoT 무선 네트워크 설계의 주요 과제는 2.4 [GHz] ISM(Industrial Scientific Medical) 주파수 대역을 공유하는 서로 다른 무선 기술 간의 공존을 달성하는 것이다. 따라서 무선 네트워크의 신뢰성 향상과 무선 네트워크 사이의 공존 운용을 위한 연구가 필요하다. 특히, 다양한 산업 분야에서 장치 간의 연결 매체로 많은 활용이 예상되는 BLE(Bluetooth Low Energy) 무선 네트워크 환경에서 상호 서비스 공존을 위한 간섭 모델 및 성능에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 주거 및 산업용 무선 응용 분야에서 널리 사용되는 BLE 시스템의 물리적 계층을 중심으로 IEEE 802.15.4 시스템과의 동일채널간섭 모델을 설정하고 동일채널간섭 환경에서 BLE 무선 통신 시스템의 성능을 분석한다. 분석 결과, 잡음과 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 간섭원과 BLE 시스템 사이의 거리가 증가함에 따라서 동일채널간섭의 양이 감소하여 BLE 시스템의 오율 성능은 개선됨을 알 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.168-176
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• 2023

The use of sensors and actuators as a form of controlling cyber-physical systems in resource networks has been integrated and referred to as the Internet of Things (IoT). However, the connectivity of many stand-alone IoT systems through the Internet introduces numerous security challenges as sensitive information is prone to be exposed to malicious users. In this paper, IoT based-security issues ontology is proposed to collect, examine, analyze, prepare, acquire and preserve evidence of IoT security issues challenges. Ontology development has consists three main steps, 1) domain, purpose and scope setting, 2) important terms acquisition, classes and class hierarchy conceptualization and 3) instances creation. Ontology congruent to this paper is method that will help to better understanding and defining terms of IoT based-security issue ontology. Our proposed IoT based-security issue ontology resulting from the protégé has a total of 44 classes and 43 subclasses.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.9-17
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• 2023

Recently, IoT technology has been widely used in many industries. Also research on integrating IoT technology with IoT sensors is actively underway. One of the important challenges in IoT is to support low-latency communication. With the development of communication networks and protocols, a variety of protocols are being used, and their performance is improving. In this paper, we compare the performance and analyze the characteristics of some of the major communication protocols in IoT application, namely MQTT, HTTP, and HTTPS. IoT sensors acquired data by connecting an Arduino equipped with ESP8266 and a temperature and humidity sensor (DHT11). The server measured the performance by building servers for each protocol using AWS EC2. We analyzed the packets transmitted between the Arduino and the server during the data transmission. We measured the amount of data and transfer time. The measurement results showed that MQTT had the lowest data transmission time and data amount among the three protocols.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권1호
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• pp.17-26
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• 2016

IoT는 인간과 사물, 서비스, 이 세 가지 요소에 대해 인간의 명시적 개입 없이 상호 협력으로 센싱, 네트워킹, 정보처리 등 지능적 관계를 형성하는 사물 공간 연결망을 의미하고 현재 AllSeen Alliance, OIC 등과 같은 많은 IoT 그룹에서 IoT를 위한 플랫폼을 출시하고 있다. 자가적응형은 기기가 작동 중에 사람의 의사결정 없이도 가장 나은 대응을 스스로 판단하여 변화에 대처할 수 있도록 구현하는 것을 목표로 하는 것으로 기존 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 개념을 적용시켜 볼 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 IoT, IoT 플랫폼, 자가적응형 연구와 개발 동향에 대해 살펴보고 IoT와 IoT 플랫폼에 자가적응형 분류체계를 사용한 비교 방식을 제안한다. 또한 이를 활용한 예시로 아직 개발 단계인 OIC의 IoT 플랫폼에서 부족한 자가적응형 요소에 대해 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.459-469
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• 2023

IoT 기기는 임베디드 장비와 컴퓨터 네트워크의 발전으로 그 수가 폭발적으로 늘어나고 있다. 이에 따라 IoT에 대한 사이버 위협이 증가하고 있으며, 현재 IoT 기기를 대상으로 악성코드를 유포하여 감염시키고 DDoS 공격에 악용하고 있다. 현재 이와 같은 공격의 대상이 되고 있는 IoT 기기는 설치 환경이 다양하며 기기의 자원이 제한적이다. 또한 IoT 기기는 한번 설정하면 소유자가 관리에 신경을 쓰지 않는 특성이 있다. 이 때문에 IoT 기기는 악성코드가 감염되기 쉬운 관리의 사각지대가 되어가고 있다. 이러한 어려움 때문에 IoT 기기는 악성코드의 위협이 항상 존재하며, 감염되면 대응이 제대로 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 IoT 환경 특성을 고려하여 IoT 전용 악성코드 탐지 시스템을 설계하고 해당 시스템에서 사용하기 적합한 탐지 규칙을 제시할 것이다. 해당 시스템을 활용하면 이미 설치되어 사이버 위협에 노출되어 있는 IoT 기기의 구조를 변경하지 않고 저렴하고 효율적으로 IoT 악성코드 탐지 시스템을 구성할 수 있을 것이다.