International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.1
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pp.189-198
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2022
As the number of people using the Internet increases, a new application known as the Internet of Things (IoT) has been emerged. Internet of Things makes it easier for machines and objects to exchange, compute, and coordinate information autonomously without human interference. It is a tool for attaching intelligence to a variety of contemporary objects in houses, hospitals, buildings, vehicles, and even cities. As a new emerging technology, the focus in current IoT surveys does not shed the light on deep understanding for IoT fundamentals, architectures, challenges, and solutions. For this reason, the objective of this paper is to introduce specifications for IoT definitions, characteristics, functional blocks, and different architectures as a cement for better understanding. Additionally, we present current documented IoT challenges, with the existing available solution for each challenge.
The Internet of Things (IoT) ecosystem potentially includes heterogeneous devices with different processing mechanisms as well as very complicated network and communication models. Thus, analysis of data associated with adverse conditions is much more complicated. Moreover, mobile things in the IoT lead to dynamic alteration of environments and developments of a dynamic and ultra-large-scale (ULS) environment. Also, IoT and the services provided by that are mostly based on devices with limited resources or things that may not be capable of hosting conventional controls. Finally, the dynamic and heterogeneous and ULS environment of the IoT will lead to the emergence of new security requirements. The conventional preventive and diagnostic security controls cannot sufficiently protect it against increasing complication of threats. The counteractions provided by these methods are mostly dependent on insufficient static data that cannot sufficiently protect systems against sophisticated and dynamically evolved attacks. Accordingly, this paper investigates the current security approaches employed in the IoT architectures. Moreover, we define the dynamic security based on dynamic event analysis, dynamic engineering of new security requirements, context awareness and adaptability, clarify the need for employment of new security mechanism, and delineate further works that need to be conducted to achieve a secure IoT.
Neuromorphic computing generally shows significantly better power, area, and speed performance than neural network computation using CPU and GPU. These characteristics are suitable for resource-constrained IoT environments where energy consumption is important. However, there is a problem in that it is necessary to modify the source code for environment setting and application operation according to heterogeneous IoT devices that support neuromorphic computing. To solve these problems, NAAL was proposed and implemented in this paper. NAAL provides functions necessary for IoT device control and neuromorphic architecture abstraction and inference model operation in various heterogeneous IoT device environments based on common APIs of NAAL. NAAL has the advantage of enabling additional support for new heterogeneous IoT devices and neuromorphic architectures and computing devices in the future.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.3
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pp.119-127
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2015
In the IoT(Internet of Things) environment, methods that user can access sensor node directly to collect sensing data or manage sensor in a gateway have a limitations. To solve this problem, cloud based sensor network architectures are proposed. In this paper, we proposed CoAP based IoT architecture that a lightweight gateway is used for data gathering instead of using a heavy traditional one and users can request sensing data through IoT applications running in the cloud environment and analyze signaling message cost. By doing so, our system can reduce message cost compared to the traditional gateway based system.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.46-54
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2018
The Internet of Things (IoT) is an environment in which various devices provide services to users through communications. Because of the nature of the IoT, data are stored and distributed in heterogeneous information systems. In this situation, IoT end applications should be able to access data without having information on where the data are or what the type of storage is. This mechanism is called Service Discovery (SD). However, some problems arise, since the current SD architectures search for data in physical devices. First, turnaround time increases from searching for services based on physical location. Second, there is a need for a data structure to manage devices and services separately. These increase the administrator's service configuration complexity. As a result, the device-oriented SD structure is not suitable to the IoT. Therefore, we propose an SD structure called Name-based Service-centric Service Discovery (NSSD). NSSD provides name-based centralized SD and uses the IoT edge gateway as a cache server to speed up service discovery. Simulation results show that NSSD provides about twice the improvement in average turnaround time, compared to existing domain name system and distributed hash table SD architectures.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.1
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pp.19-24
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2018
This paper presents an IoT platform of common interfaces that are flexible IoT applications and Connect the smart devices. The IoT platform includes automatic collaboration discovery the smart Device. It is different things case with connection each device through IoT Platforms are each device and application service. Due to these heterogeneities, it is quite advantages to develop applications working with derived IoT services. This circumstance needs the generic interface and results in a range of IoT architectures by not only the environments settings and discovery resource but also varied uniqe to implementation services working with IoT applications. Therefore, this suggestion of solve the problems and make it possible independent platforms always alive to connection with each devices based on the generic interface. The generic interface is heterogeneity-driven solve the problems and effectively contributions a platform that could be operated in diverse IoT Platforms.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.5
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pp.197-202
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2022
IoT (Internet of Things) devices are being attacked by malware due to many security vulnerabilities, such as the use of weak IDs/passwords and unauthenticated firmware updates. However, due to the diversity of CPU architectures, it is difficult to set up a malware analysis environment and design features. In this paper, we design time series features using the byte sequence of executable files to represent independent features of CPU architectures, and analyze them using recurrent neural networks. The proposed feature is a fixed-length time series pattern extracted from the byte sequence by calculating partial entropy and applying linear interpolation. Temporary changes in the extracted feature are analyzed by RNN and LSTM. In the experiment, the IoT malware detection showed high performance, while low performance was analyzed in the malware family classification. When the entropy patterns for each malware family were compared visually, the Tsunami and Gafgyt families showed similar patterns, resulting in low performance. LSTM is more suitable than RNN for learning temporal changes in the proposed malware features.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.1
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pp.122-127
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2016
In this paper, new spectrum sensing schemes based on analog/RF front-end processing are introduced for IoT wireless sensor networks. While the conventional approaches for wireless channel cognition have been issued in signal processing area, the RF spectrum cognition concept makes it feasible to achieve cognitive wireless sensor networks (C-WSNs). The spectrum cognition at RF processing is categorized as four kinds of sensing mechanisms. Two recent reseaches are described as promising candidates for the C-WSN. One senses spectrum by the frequency discriminating receiver, the other senses and detects from the frequency selective super-regenerative receiver. The introduced systems with simple and low-power RF architectures play dual roles of channel sensing and demodulation. simultaneously. Therefore, introduced spectrum sensing receivers can be one of the best candidates for IoT wireless sensor devices in C-WSN environments.
Internet of Things(IoT) has become a key available technology for efficiently implementing device to device(D2D) services in various domains such as smart home, healthcare, smart city, agriculture, energy, logistics, and transportation. A lightweight publish/subscribe(Pub/Sub) messaging protocol not only establishes data dissemination pattern but also supports connectivity between IoT devices and their applications. Also, a Pub/Sub broker is deployed to facilitate data exchange among IoT devices. A scalable edge-based publish/subscribe (Pub/Sub) broker overlay networks support latency-sensitive IoT applications. In this paper, we design a hypercube grid quorum(HGQ) for distributed Pub/Sub systems based IoT applications. In designing HGQ, the network of hypercube structures suitable for the publish/subscribe model is built in the edge layer, and the proposed HGQ is designed by embedding a mesh overlay network in the hypercube. As their applications, we propose an HGQ-based mechansim for dissemination of the data of sensors or the message/event of IoT devices in IoT environments. The performance of HGQ is evaluated by analytical models. As the results, the latency and load balancing of applications based on the distributed Pub/Sub system using HGQ are improved.
Kim, Seoyeon;Yun, Young-Sun;Eun, Seong-Bae;Cha, Sin;Jung, Jinman
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.71-77
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2021
Recently, there is a demand for efficient program development of an IoT application support frameworks considering heterogeneous hardware characteristics. In addition, the scope of hardware support is expanding with the development of neuromorphic architecture that mimics the human brain to learn on their own and enables autonomous computing. However, most existing IoT IDE(Integrated Development Environment), it is difficult to support AI(Artificial Intelligence) or to support services combined with various hardware such as neuromorphic architectures. In this paper, we design an AI component abstract model that supports the second-generation ANN(Artificial Neural Network) and the third-generation SNN(Spiking Neural Network), and implemented an autonomous IoT IDE based on the proposed model. IoT developers can automatically create AI components through the proposed technique without knowledge of AI and SNN. The proposed technique is flexible in code conversion according to runtime, so development productivity is high. Through experimentation of the proposed method, it was confirmed that the conversion delay time due to the VCL(Virtual Component Layer) may occur, but the difference is not significant.
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