The widespread deployment of Consumer Internet of Things devices in proximity to human activities makes them digital observers of our daily actions. This has led to a new field of digital forensics, known as IoT Forensics, where digital traces generated by IoT devices can serve as key evidence for forensic investigations. Thus, there is a need to develop tools that can efficiently acquire and store network traces from IoT ecosystems. This paper presents IoTScent, an open-source IoT forensic tool that enables IoT gateways and Home Automation platforms to perform IoT traffic capture and analysis. Unlike other works focusing on IP-based protocols, IoTScent is specifically designed to operate over IEEE 802.15.4-based traffic, which is the basis for many IoT-specific protocols such as Zigbee, 6LoWPAN and Thread. IoTScent offers live traffic capture and feature extraction capabilities, providing a framework for forensic data collection that simplifies the task of setting up a data collection pipeline, automating the data collection process, and providing ready-made features that can be used for forensic evidence extraction. This work provides a comprehensive description of the IoTScent tool, including a practical use case that demonstrates the use of the tool to perform device identification from Zigbee traffic. The study presented here significantly contributes to the ongoing research in IoT Forensics by addressing the challenges faced in the field and publicly releasing the IoTScent tool.


翻译:消费类物联网设备在人类活动附近的大规模部署,使其成为我们日常行为的数字观察者。这催生了数字取证的一个新领域——物联网取证,其中物联网设备生成的数字痕迹可作为取证调查的关键证据。因此,需要开发能高效获取和存储物联网生态系统网络痕迹的工具。本文提出IoTScent——一款开源物联网取证工具,使物联网网关和家庭自动化平台能够执行物联网流量捕获与分析。不同于其他聚焦于基于IP协议的研究,IoTScent专为处理基于IEEE 802.15.4的流量而设计,该协议是Zigbee、6LoWPAN和Thread等众多物联网专用协议的基础。IoTScent提供实时流量捕获与特征提取能力,构建了取证数据采集框架,可简化数据采集管道的搭建流程、自动化数据收集过程,并提供可直接用于取证证据提取的预制特征。本文对IoTScent工具进行了全面描述,并通过实际用例展示了该工具在Zigbee流量中进行设备识别的应用。本研究通过解决该领域面临的挑战并公开发布IoTScent工具,为物联网取证的持续研究做出了重要贡献。

0
下载
关闭预览

相关内容

Automator是苹果公司为他们的Mac OS X系统开发的一款软件。 只要通过点击拖拽鼠标等操作就可以将一系列动作组合成一个工作流,从而帮助你自动的(可重复的)完成一些复杂的工作。Automator还能横跨很多不同种类的程序,包括:查找器、Safari网络浏览器、iCal、地址簿或者其他的一些程序。它还能和一些第三方的程序一起工作,如微软的Office、Adobe公司的Photoshop或者Pixelmator等。
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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+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|ECA:面向开放式图文生成的高效持续对齐
俄乌战场地面机器人如何改写战争规则
专知会员服务
3+阅读 · 今天13:58
《无人水面艇文献综述与结构设计》135页
专知会员服务
10+阅读 · 6月13日
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
13+阅读 · 6月12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
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+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
3+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