Bluetooth Low Energy (BLE) is a short-range wireless communication technology for resource-constrained IoT devices. Unfortunately, BLE is vulnerable to session-based attacks, where previous packets construct exploitable conditions for subsequent packets to compromise connections. Defending against session-based attacks is challenging because each step in the attack sequence is legitimate when inspected individually. In this paper, we present BlueSWAT, a lightweight state-aware security framework for protecting BLE devices. To perform inspection on the session level rather than individual packets, BlueSWAT leverages a finite state machine (FSM) to monitor sequential actions of connections at runtime. Patterns of session-based attacks are modeled as malicious transition paths in the FSM. To overcome the heterogeneous IoT environment, we develop a lightweight eBPF framework to facilitate universal patch distribution across different BLE architectures and stacks, without requiring device reboot. We implement BlueSWAT on 5 real-world devices with different chips and stacks to demonstrate its cross-device adaptability. On our dataset with 101 real-world BLE vulnerabilities, BlueSWAT can mitigate 76.1% of session-based attacks, outperforming other defense frameworks. In our end-to-end application evaluation, BlueSWAT patches introduce an average of 0.073% memory overhead and negligible latency.


翻译:低功耗蓝牙(BLE)是一种面向资源受限物联网设备的短距离无线通信技术。然而,BLE容易受到会话攻击,即先前数据包会为后续数据包构建可利用条件以破坏连接。防御会话攻击具有挑战性,因为攻击序列中的每个步骤在单独检查时都是合法的。本文提出BlueSWAT,一种用于保护BLE设备的轻量级状态感知安全框架。为在会话层面而非单个数据包层面进行检测,BlueSWAT利用有限状态机(FSM)在运行时监控连接的连续操作。会话攻击模式被建模为FSM中的恶意转移路径。为应对异构物联网环境,我们开发了轻量级eBPF框架,以实现跨不同BLE架构和协议栈的通用补丁分发,且无需设备重启。我们在5款采用不同芯片和协议栈的真实设备上实现了BlueSWAT,以验证其跨设备适应性。在包含101个真实BLE漏洞的数据集上,BlueSWAT可缓解76.1%的会话攻击,性能优于其他防御框架。在端到端应用评估中,BlueSWAT补丁仅引入平均0.073%的内存开销和可忽略的延迟。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | CFPO:用反事实策略优化提升多模态推理
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:45
综述 | 世界动作模型:少做梦,多行动
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:43
美以伊冲突:无人机与人工智能的运用
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:31
《特种部队在透明战场中的生存力》最新报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:11
《人工智能生成的零日漏洞:对未来作战的影响》
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
8+阅读 · 6月22日
21世纪的无人机战争
专知会员服务
4+阅读 · 6月22日
《量子技术的军事任务技术适配与利用》
专知会员服务
5+阅读 · 6月22日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员