[論文レビュー] VISCR: Intuitive & Conflict-free Automation for Securing the Dynamic Consumer IoT Infrastructures.

Vasudevan Nagendra, Arani Bhattacharya+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2019

Advanced Malware Detection Techniques参考文献 54被引用数 8

ひとこと要約

VISCR は、SmartThings、OpenHAB、IFTTT、MUD などの異種の IoT 自動化ポリシーを統一的抽象化木に変換することで、競合のないポリシー強制を可能にする、ベンダーやプラットフォームに依存しないグラフベースのポリシースペシフィケーションおよび競合解決フレームワークである。VISCR は、907 件の IoT アプリのうち 342 件（37.7%）にバグや競合を検出しており、最新の最先端ツールと比較して分析時間を 14.2 倍速くし、1 秒未塔のポリシー適合を可能にする。

ABSTRACT

Consumer IoT is characterized by heterogeneous devices with diverse functionality and programming interfaces. This lack of homogeneity makes the integration and security management of IoT infrastructures a daunting task for users and administrators. In this paper, we introduce VISCR, a Vendor-Independent policy Specification and Conflict Resolution engine that enables conflict-free policy specification and enforcement in IoT environments. VISCR converts the topology of the IoT infrastructure into a tree-based abstraction and translates existing policies from heterogeneous vendor-specific programming languages such as Groovy-based SmartThings, OpenHAB, IFTTT-based templates, and MUD-based profiles into a vendor-independent graph-based specification. Using the two, VISCR can automatically detect rouge policies, conflicts, and bugs for coherent automation. Upon detection, VISCR infers new policies and proposes them to users as alternatives to existing policies for fine-tuning and conflict-free enforcement. We evaluated VISCR using a dataset of 907 IoT apps, programmed using heterogeneous automation specifications in a simulated smart-building IoT infrastructure. In our experiments, among 907 IoT apps, VISCR exposed 342 of IoT apps as exhibiting one or more violations. VISCR detected 100% of violations reported by existing state-of-the-art tool, while detecting new types of violations in an additional 266 apps. In terms of performance, VISCR can generate 400 abstraction trees (used in specifying policies) with 100K leaf nodes in <1.2sec. In our experiments, VISCR took 80.7 seconds to analyze our infrastructure of 907 apps; a 14.2X reduction compared to the state-of-the-art. After the initial analysis, VISCR is capable of adopting new policies in sub-second latency to handle changes.

研究の動機と目的

• 異種で動的に変化する消費者向け IoT インfraストラクチャにおける一貫性のあるポリシースペシフィケーションの課題に対処すること。
• 従来のツールが見逃しているポリシー競合、悪意のあるポリシー、自動化バグを検出・解決すること。
• ベンダー固有のプログラミング言語に依存しない、統一的で直感的かつ競合のないポリシースペシフィケーションメカニズムを提供すること。
• 動的な IoT 環境における効率的でスケーラブルかつ低遅延のポリシー強制および適合を可能にすること。

提案手法

• Groovy、OpenHAB、IFTTT、MUD などのベンダー固有の IoT 自動化ポリシーを、ベンダーやプラットフォームに依存しないグラフベースのスペシフィケーションモデルに変換する。
• IoT インfraストラクチャのトポロジーから抽象化木を構築し、デバイス間の関係性とポリシーの依存関係を表現する。
• 競合を自動で解決し、競合のないポリシーグラフを生成するための、PRECEDECE 演算子を備えたポリシー整合化エンジンを採用する。
• グラフモデルに対する静的解析を用いて、コンパイル時における競合、ループ、アクセス違反、コードの整合性に関するバグ、悪意のあるポリシーを検出する。
• 競合が解消されない場合、ユーザーに対して精錬されたポリシーを推奨・提案する。
• 初期解析後、サブ秒未塔の遅延で新しいポリシーを採用可能にし、インフラストラクチャの変化にリアルタイムで対応できる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様なフレームワーク由来の異種 IoT ポリシースペシフィケーションを、競合のないベンダーに依存しないモデルに統一するにはどうすればよいか？
• RQ2 従来のツールが検出できなかったバグや競合（悪意のあるポリシー、ループ誘発の失敗を含む）を検出するにはどのような技術が必要か？
• RQ3 ユーザーの意図を保ちつつ、誤検出を最小限に抑えるために、ポリシーの推論と解決を自動化するにはどうすればよいか？
• RQ4 モデルチェックイングベースのアプローチと比較して、グラフベースの抽象化は、ポリシー解析におけるスケーラビリティとパフォーマンスをどの程度向上できるか？

主な発見

• VISCR は、907 件の IoT アプリのうち 342 件（37.7%）に 1 つ以上のポリシー違反を検出しており、最新の最先端ツールが検出できたのはたった 8.4% にとどまるため、顕著に優れた性能を示した。
• VISCR は、既存の最先端ツールが報告した違反に対して 100% のリCALL（再検出率）を達成し、さらに 266 件の新たな違反（従来検出できていなかったもの）を同定した。
• 907 アプリのスマートビルインフラストラクチャに対して、ポリシー解析時間を 80.7 秒にまで短縮し、最新の最良ツールと比較して 14.2 倍の高速化を達成した。
• VISCR は、1.2 秒未塔で 100,000 個のリーフノードを含む 400 個の抽象化木を生成でき、高いスケーラビリティを示した。
• 初期解析後、VISCR はサブ秒未塔の遅延で新しいポリシーを採用可能にし、動的な IoT 環境へのリアルタイム対応を可能にした。
• システムの誤検出率は 3.8% 未満であり、違反検出の高精度性を示している。