Dual-IoTID: Un Modelo de Identificación Dual de Dispositivos IoT Basado en Sesiones

El Internet de las Cosas (IoT) está transformando rápidamente nuestras vidas y trabajo, habilitando una amplia gama de servicios y aplicaciones emergentes. Sin embargo, a medida que se expande la escala del IoT, sus problemas de seguridad se vuelven cada vez más prominentes. Los actores maliciosos pueden explotar vulnerabilidades en los dispositivos IoT para lanzar ataques. Proteger el IoT comienza con la identificación de dispositivos. Los dispositivos identificados pueden tener medidas de protección correspondientes seleccionadas según la información, mejorando así la seguridad de la red. En este estudio, proponemos un algoritmo de identificación de dispositivos IoT basado en aprendizaje automático dual, Dual-IoTID, que identifica dispositivos en función de la carga útil de las sesiones de dispositivos IoT. A diferencia de los métodos existentes que se basan en extraer campos de encabezado o características de la capa de red, nuestro enfoque intenta obtener información de identificación a partir de las cargas útiles de las sesiones. Dual-IoTID primero extrae elementos frecuentes de las sesiones y utiliza un clasificador de primera capa para obtener una matriz de confianza para la clasificación inicial. Luego, la matriz de confianza, junto con las características de comunicación de las sesiones extraídas, se introduce en un clasificador de segunda capa para la identificación de dispositivos IoT. Nuestro método propuesto es aplicable a cualquier dispositivo IoT, y también es adecuado para redes con NAT habilitado. Los resultados experimentales demuestran que Dual-IoTID tiene una mayor precisión que los métodos existentes, logrando una precisión del 99.48% en el conjunto de datos UNSW e identificando con precisión los dispositivos IoT incluso en entornos que contienen dispositivos no IoT.