[논문 리뷰] Threats and Corrective Measures for IoT Security with Observance of Cybercrime: A Survey

Sita Rani, Aman Kataria외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 17.

Advanced Malware Detection Techniques참고 문헌 225인용 수 6

한 줄 요약

이 종합 검토는 아키텍처 계층 전반에서 잠재적인 IoT 보안 위협을 식별하고 수정 조치를 제안하며, 사이버범죄 수사의 효율성을 높이기 위해 IoT 포렌식 및 AI, 블록체인, 엣지 컴퓨팅과 같은 신기술을 강조한다. 이 논문은 IoT 시스템을 보호하기 위한 종합적인 프레임워크를 제공하고 스마트 환경에서의 디지털 포렌식 분야의 열린 과제들을 다룬다.

ABSTRACT

Internet of Things (IoT) is the utmost assuring framework to facilitate human life with quality and comfort. IoT has contributed significantly to numerous application areas. The stormy expansion of smart devices and their credence for data transfer using wireless mechanics boosts their susceptibility to cyber-attacks. Consequently, the rate of cybercrime is increasing day by day. Hence, the study of IoT security threats and possible corrective measures can benefit the researchers to identify appropriate solutions to deal with various challenges in cybercrime investigation. IoT forensics plays a vital role in cybercrime investigations. This review paper presents an overview of the IoT framework consisting of IoT architecture, protocols, and technologies. Various security issues at each layer and corrective measures are also discussed in detail. This paper also presents the role of IoT forensics in cybercrime investigation in various domains like smart homes, smart cities, automated vehicles, healthcare, etc. Along with the role of advanced technologies like Artificial Intelligence, Machine Learning, Cloud computing, Edge computing, Fog computing, and Blockchain technology in cybercrime investigation are also discussed. At last, various open research challenges in IoT to assist cybercrime investigation are explained, which provide a new direction for further research.

연구 동기 및 목표

• 응용 프로그램, 네트워크, 데이터 처리 계층에서 IoT 아키텍처의 보안 취약점을 분석하기 위해.
• 무선 연결 장치의 급속한 보급에 의해 유도되는 IoT 생태계 내 핵심 위협을 식별하기 위해.
• 스마트 홈, 헬스케어, 스마트 시티와 같은 도메인에서 사이버범죄 수사에 있어 IoT 포렌식의 역할을 검토하기 위해.
• AI, 머신러닝, 클라우드, 엣지, 퍼그, 블록체인과 같은 고급 기술이 사이버범죄 수사 및 디지털 포렌식을 향상시키는 잠재력을 평가하기 위해.
• 향후 연구 방향을 안내하기 위해 IoT 보안 및 포렌식 분야에서 남아 있는 열린 연구 과제를 부각시키기 위해.

제안 방법

• 응용 프로그램, 네트워크, 데이터 계층을 포함한 IoT 스택 전반에서 IoT 보안 위협에 대한 체계적 리뷰를 수행하기 위해.
• MQTT, CoAP, 6LoWPAN 등의 기존 프로토콜과 기술을 분석하여 내재된 취약점을 규명하기 위해.
• 디지털 증거 확보 및 보관 체계 절차를 지원하기 위해 포렌식 방법론을 IoT 시스템에 통합하기 위해.
• AI 및 머신러닝 기법이 IoT 환경 내에서 이상 탐지 및 위협 예측에 실시간으로 기여할 수 있는지 평가하기 위해.
• 엣지 및 퍼그 컴퓨팅이 지연 시간을 줄이고 실시간 포렌식 분석의 효율성을 향상시키는 데 기여하는 방식을 평가하기 위해.
• 블록체인 기술이 IoT 포렌식에서 감사 기록을 보호하고 데이터 무결성을 확보하는 데 잠재력을 지닌다는 점을 탐색하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IoT 아키텍처의 각 계층에서 주요 보안 위협은 무엇이며, 이는 시스템 무결성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 스마트 홈, 자동차, 헬스케어 시스템과 같은 실제 도메인에서 IoT 포렌식은 어떻게 효과적으로 적용될 수 있는가?
• RQ3 AI, 블록체인, 엣지 컴퓨팅과 같은 신기술이 IoT 환경에서 사이버범죄 수사에 어떻게 기여할 수 있는가?
• RQ4 자원 제약이 있는 IoT 기기에서 디지털 증거를 수집하고 유지하며 분석하는 데 있어 주요 과제는 무엇인가?
• RQ5 효율적인 사이버범죄 수사에 장애가 되는 IoT 보안 및 포렌식 분야에서 남아 있는 주요 열린 연구 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 무선 통신을 사용하는 IoT 기기의 급격한 보급은 공격 표면을 넓히며, 이는 사이버공격에 매우 취약하게 만든다.
• IoT 포렌식은 사이버범죄 수사에 필수적이지만, 기기 이질성, 제한된 스토리지 용량, 동적 네트워크 구조 등으로 인해 도전 과제를 안고 있다.
• AI 및 머신러닝 기법은 IoT 네트워크 내에서 실시간으로 이상을 탐지하고 위협을 예측하는 데 잠재력을 보이고 있다.
• 엣지 및 퍼그 컴퓨팅은 기기에서의 분석을 가능하게 하여 지연 시간을 줄이고 포렌식 데이터 처리의 효율성을 향상시킨다.
• 블록체인 기술은 변조 방지 로그를 제공함으로써 IoT 포렌식에서 데이터의 무결성과 감사 가능성을 향상시킨다.
• 표준화된 포렌식 절차, 증거 수집의 확장성, 다양한 IoT 플랫폼 간의 상호운용성 등의 여러 열린 과제들이 남아 있다.