[论文解读] Access Control in Internet of Things: A Survey

Yunpeng Zhang, Xuqing Wu|arXiv (Cornell University)|Oct 4, 2016

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 24被引用 6

一句话总结

本文提出了一种面向物联网（IoT）的基于信任的访问控制模型，以解决互联设备中的数据完整性和欺骗问题。通过将多维信任度量（如服务质量、安全性、声誉和社会关系）整合到访问控制中，系统利用加权、时间衰减的声誉评分动态评估节点的可信度，从而提高对恶意节点的检测能力，并增强系统对合谋攻击和自我推广攻击的韧性。

ABSTRACT

Cheating is a real problem in the Internet of Things. The fundamental question that needs to be answered is how we can trust the validity of the data being generated in the first place. The problem, however, isn't inherent in whether or not to embrace the idea of an open platform and open-source software, but to establish a methodology to verify the trustworthiness and control any access. This paper focuses on building an access control model and system based on trust computing. This is a new field of access control techniques which includes Access Control, Trust Computing, Internet of Things, network attacks, and cheating technologies. Nevertheless, the target access control systems can be very complex to manage. This paper presents an overview of the existing work on trust computing, access control models and systems in IoT. It not only summarizes the latest research progress, but also provides an understanding of the limitations and open issues of the existing work. It is expected to provide useful guidelines for future research.

研究动机与目标

• 解决物联网系统中设备可能欺骗或操纵数据所导致的数据来源可信性根本性挑战。
• 克服传统访问控制模型（RBAC、CBAC）在检测操纵信任度量的恶意节点方面的局限性。
• 开发一种支持信任感知的访问控制框架，整合动态、多维的信任评估，以提升系统安全性和韧性。
• 识别现有信任计算模型中的缺陷，这些缺陷无法检测出智能欺骗行为（如隐藏缺陷以获得高信任值）。
• 提供当前研究、局限性和开放问题的全面概述，以指导未来在安全可信物联网系统方面的工作。

提出的方法

• 提出一种包含四个关键维度的多维信任模型：服务质量、安全性、声誉和社会关系。
• 使用时间衰减的加权算术平均法计算平均信任评分，通过指数因子 $\exp^{-\frac{n}{S}}$ 提高近期交互的优先级。
• 引入服务重要性因子，根据服务情境的相关性和重要性对信任属性进行加权。
• 通过可调权重对不同分支和层级的多个维度的信任值进行递归聚合。
• 通过将信任评估整合到访问权限决策中，扩展传统访问控制模型（RBAC、ABAC、Cap-BAC）。
• 应用信任感知访问控制（TACIoT）检测并阻止通过声誉操纵实施自我推广或票数操纵攻击的节点。

实验结果

研究问题

• RQ1 在异构、大规模的物联网环境中，如何有效建模和计算信任，以检测欺骗设备？
• RQ2 传统访问控制模型（RBAC、ABAC、Cap-BAC）在识别操纵信任度量的恶意节点方面存在哪些局限性？
• RQ3 如何通过动态、多维的信任评估缓解合谋攻击（如自我推广和票数操纵）？
• RQ4 时间衰减的声誉评分和服务重要性因子在提高信任评估准确性方面发挥什么作用？
• RQ5 在将信任计算集成到物联网访问控制系统时，关键的开放问题和研究空白是什么？

主要发现

• 传统信任计算模型无法区分那些通过智能隐藏缺陷以获得高信任值的恶意节点，因此对复杂欺骗行为无效。
• 所提出的多维信任模型，整合了服务质量、安全性、声誉和社会关系，实现了更准确且上下文感知的信任评估。
• 采用 $\exp^{-\frac{n}{S}}$ 的时间衰减信任聚合机制，确保近期交互具有更大影响，从而提升对节点行为变化的响应能力。
• TACIoT 通过将信任值整合到决策过程中，成功增强了访问控制，降低了授予不可靠或恶意节点访问权限的风险。
• 将基于信任的访问控制（TBAC）与 ABAC 和 Cap-BAC 等现有模型结合，可构建更强大且自适应的物联网安全机制。
• 本文指出，亟需标准化、可扩展且具有韧性的信任管理系统，以支持物联网应用的长期可行性和可信性。