Online detection of wireless devices intruders using the electromagnetic signal of transmission
| Autor: | Abreu, Marcos Felipe Barboza de |
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| Přispěvatelé: | Cardoso, Kleber Vieira, Vieira, Flávio Henrique Teles, Klautau Júnior, Aldebaro Barreto da Rocha, Corrêa, Sand Luz |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2022 |
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| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG Universidade Federal de Goiás (UFG) instacron:UFG |
| Popis: | A identificação de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) através do sinal eletromagnético é um tema bastante investigado na literatura, sendo essa técnica considerada altamente acurada por diversos trabalhos. O uso de técnicas \textit{offline}, ou seja, quando não há presença de dispositivos novos, é amplamente explorado, mas até o momento, não são encontrados sistemas utilizando efetivamente a detecção de dispositivos não conhecidos forma \textit{online}, i.e., um dos maiores potenciais desse tipo de técnica não vem sendo investigado. Este trabalho apresenta um sistema \textit{online} que diferencia dispositivos autênticos de dispositivos intrusos. Para isso, é explorado o uso da matriz de probabilidade de classificadores, visando identificar dispositivos desconhecidos pelos mesmos. Além da técnica, também é apresentado um sistema que tem como características um arquitetura modular, extensível e genérica, que visa interferir minimamente no fluxo normal de uma aplicação de Internet das Coisas. O sistema é implementado utilizando a ferramenta GNU Radio sendo apresentados experimentos, esses que visam mostrar a viabilidade da técnica. Toda a discussão é baseada em dados coletados de ambientes reais, utilizando dispositivos das tecnologias de comunicação sem fio LoRa e ZigBee. Além disso, no trabalho foram analisados dados da tecnologia WiFi, provenientes de coleções encontradas na literatura. Os testes mostram ser possível identificar dispositivos desconhecidos na ordem de milissegundo, com uma baixa taxa de erro. The identification of Internet of Things (IoT) devices through the electromagnetic signal is a topic widely investigated in the literature, and this technique is considered highly accurate by several works. The use of offline techniques, that is, when there is no presence of new devices, is widely explored, but so far, systems are not found effectively using the detection of unknown devices in the online way, i.e. , one of the greatest potentials of this type of technique has not been investigated. This work presents an online system that differentiates authentic devices from intrusive devices. For this, the use of the probability matrix of classifiers is explored, aiming to identify unknown devices by them. In addition to the technique, it is also presented a system that features a modular, extensible and generic architecture, which aims to minimally interfere with the normal flow of an Internet of Things application. The system is implemented using the GNU Radio tool and experiments are presented, which aim to show the feasibility of the technique. The entire discussion is based on data collected from real environments, using devices from wireless communication technologies LoRa and ZigBee. In addition, the work analyzed data from WiFi technology, from collections found in the literature. Tests show that it is possible to identify unknown devices in the order of milliseconds, with a low error rate. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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